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公开(公告)号：CN116817946A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310566902.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于路网路况时空变化的新能源车辆能量智能管理方法及系统，包括：搜索给定起终点对下距离满足预设条件的q条路径；构建分层广义回归神经网络，并利用构建的分层广义回归神经网络预测q条路径中每条路径的理论最优能耗；基于q条路径中每条路径的理论最优能耗选择理论最优能耗最低的路径，并将理论最优能耗最低的路径作为新能源汽车的行驶路径；构建双向长短期记忆神经网络，并利用构建的双向长短期记忆神经网络预测面向当前新能源汽车行驶路径的全局最优SOC轨迹；在车辆行程中，利用自适应等效燃油消耗最小法跟随预测的全局最优SOC轨迹，使实际SOC轨迹与预测的全局最优SOC轨迹偏差最小，从而输出最优控制指令。
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公开(公告)号：CN118862954B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410833513.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/096 , G06F40/211 , G06N5/04 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种微调自适应小语言模型的多点机器人导航系统，涉及机器人导航领域，对预训练的小语言模型进行微调，通过教师‑学生迭代过程，得到可使用的模型，该模型与导航系统直接连接，依据用户指令给出指定目标点，指引机器人进行导航；包括：模型微调模块对小语言模型进行参数微调，经过微调后的小语言模型输出能够用于机器人导航的上下文；教师‑学生迭代模块实现教师‑学生迭代过程；机器人导航控制器模块负责将小语言模型的输出转化为实际导航动作，实现多点导航任务。本发明采用微调、迭代等方式显著增加部署低成本小语言模型的能力，降低模型在机器人端本地部署的成本，减少对网络依赖，并保证数据在本地处理，很好地保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN119693898A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411635197.6
申请日：2024-11-15
Applicant: 上海交通大学 , 聊城巽丰智能科技有限责任公司 , 聊城产业技术研究院有限公司
IPC: G06V20/56 , B60G17/018 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/52 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种实时双目立体匹配方法及基于方法的汽车悬架控制系统。包括：基于特征提取网络获取左右视图的多尺度特征，由若干三维张量表示，从而基于1/4分辨率的低层级特征图构建三融合成本体积(纹理体积、相关性体积、互体积)用于实现成本量回归，随后通过沙漏状的堆叠3D卷积结合着其他层级的特征图实现成本回归，最终在1/4分辨率和原始分辨率下进行视差回归并进行监督学习获得原始分辨率下的视差图。基于所得视差图和双目相机的参数矩阵，即可计算得到路面的深度图，再对比前后帧的深度差异，即可利用几何关系计算得到路面起伏度的变化，进而以此为输入进行悬架的分级控制，确保驾驶舒适性。
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公开(公告)号：CN119691484A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411725445.6
申请日：2024-11-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种场景工况构建方法及基于所述方法的车辆能量管理系统，其中方法包括：S1，收集某园区场景下车辆的实车工况，并构建实车工况数据库；S2，基于实车工况数据库，构建基于微行程片段的工况状态识别方法，通过识别微行程工况片段的状态，生成工况状态序列库；S3，建立基于历史状态序列频繁转移序列挖掘算法，对工况状态序列库进行处理，提取出实车工况数据库中频繁出现的工况状态序列；S4，在实车工况数据库中，提取出与频繁出现的工况状态序列相对应的工况片段，拼接形成场景工况。本发明实现了对新能源车辆在园区应用场景下场景工况的构建，从而实现了构建一条可代表新能源车辆在应用场景下的运动学特征和动力学特征的场景工况。
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公开(公告)号：CN118608759A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410656112.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种4D毫米波雷达三维目标检测方法和系统，包括：实时采集4D毫米波雷达点云数据，通过立柱特征编码模块，生成立柱特征；通过立柱空间双注意力特征提取模块，得到增强的立柱特征；通过增强的立柱特征，生成鸟瞰视角伪图像；利用2D卷积网络对作为鸟瞰视角伪图像的BEV伪图像进行特征提取，生成BEV特征图；重新划分4D毫米波雷达点云数据的数据点，生成4D毫米波雷达点云的三维坐标空间；对三维坐标空间进行编码，获得3D位置嵌入；将BEV特征图与3D位置嵌入逐元素相加，生成增强的BEV特征图并输入区域提取网络检测头，输出三维目标检测结果。本发明抑制点云噪声，增强3D位置感知能力，有效提高4D毫米波雷达的三维目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119567776A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411655504.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 上海交通大学 , 聊城产业技术研究院有限公司 , 聊城巽丰智能科技有限责任公司
IPC: B60G17/015 , B60G17/018 , B60W40/09
Abstract: 本发明提供了一种基于滚动驾驶风格识别的主动悬架控制方法及系统，包括：从CAN总线中获取刹车、油门踏板开度、方向盘转角、车速信息，以构建工况信息库；提取踏板开度信息、方向盘转角信息并与预设的开度阈值相比较，识别当前驾驶工况；提取历史车速信息，对历史车速轨迹进行基于时间窗的滚动切割，得到车速时间序列；对车速时间序列应用求平均、求标准差提取统计特征，应用EMD‑DFT联合提取时序特征，基于此两种特征识别驾驶风格；将驾驶工况和驾驶风格作为输入实现主动悬架控制。本发明实现驾驶风格的准确识别，同时引入基于时间窗的滚动识别，改善悬架控制的实时性，最后结合人‑车因素提高悬架控制的舒适性和操纵稳定性。
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公开(公告)号：CN112614170B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110022500.5
申请日：2021-01-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于傅里叶功率谱的冷冻电镜单颗粒图像配准方法，通过对待测冷冻电镜单颗粒图片集进行功率谱高通滤波器参数估计，然后计算待配准图像的傅里叶功率谱，并提取特征点，根据特征点对待配准图像进行反旋转后对图像进行矫正；基于傅里叶功率谱的旋转周期性，再次根据特征点计算另一相对旋转角后进行相对反旋转和相对矫正，最后根据矫正以及相对矫正得到的矫正图像与目标图像进行相似性计算，取相似性最高的矫正图像作为配准参数结果。本发明使用傅里叶功率谱域的分析对噪声、颗粒以及背景进行了有效分离，同时基于快速傅里叶变换的有效实现大大提高了算法的计算性能，无需进行迭代修正可直接计算出配准参数，使得配准无论从计算速度还是精度与鲁棒性上都得到了提升。
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公开(公告)号：CN119567784A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411672960.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 上海交通大学 , 聊城巽丰智能科技有限责任公司 , 聊城产业技术研究院有限公司
IPC: B60G17/018 , B60G17/019
Abstract: 本发明提供了一种基于LQR和人工神经网络的汽车悬架预控制方法及系统，该方法通过双目相机提前获取路面起伏度信息，结合车载传感器所得的车辆姿态参数和运动参数，共同构建悬架系统的动力学模型，并用线性空间方程表达。随后，设计人工神经网络，根据车辆参数和路面高度，计算加权系数矩阵。基于线性二次型调节器(LQR)求解最优悬架参数，实现悬架的预控制。通过精确离散化方法计算悬架变形后的姿态，对人工神经网络进行在线监督训练。该方法能提前计算悬架变形量，有效吸收路面冲击，提高行车安全性和舒适性。相比传统实时反馈控制，本发明具备更强的环境适应性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119229953A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411282559.8
申请日：2024-09-13
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于冷冻电镜与扩散模型的蛋白质结构预测方法，从冷冻电镜电子密度图中提取出特征点并转化为点云结构，根据点云结构分别通过DAQ模型预测得到对应的氨基酸种类，通过AlphaFold2神经网络对输入氨基酸序列得到一维、二维张量特征并用于训练构造得到的基于条件扩散的去噪神经网络，使其支持冷冻电镜点云结构信息的输入以及电镜信息与序列信息的融合，再以训练后的去噪神经网络配合基于条件扩散的采样过程实现蛋白质骨架结构预测。本发明依靠冷冻电镜信息给出更精确的预测结构，同时通过扩散模型反映变化构象空间，能够在低质量的预测结构预测样本上提高预测结构精度，同时提高了基于冷冻电镜电子密度图的结构总体预测精度，反映了预测结构构象的变化。
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公开(公告)号：CN118862954A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410833513.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/096 , G06F40/211 , G06N5/04 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种微调自适应小语言模型的多点机器人导航系统，涉及机器人导航领域，对预训练的小语言模型进行微调，通过教师‑学生迭代过程，得到可使用的模型，该模型与导航系统直接连接，依据用户指令给出指定目标点，指引机器人进行导航；包括：模型微调模块对小语言模型进行参数微调，经过微调后的小语言模型输出能够用于机器人导航的上下文；教师‑学生迭代模块实现教师‑学生迭代过程；机器人导航控制器模块负责将小语言模型的输出转化为实际导航动作，实现多点导航任务。本发明采用微调、迭代等方式显著增加部署低成本小语言模型的能力，降低模型在机器人端本地部署的成本，减少对网络依赖，并保证数据在本地处理，很好地保护用户隐私。
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