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公开(公告)号：CN116225925A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310139953.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种计算机软件在线实时可视化调试方法，涉及软件开发和测试领域，解决了对软件进行调试时需要编译耗时较长且效率较低的技术问题，其技术方案要点是被调试软件与可视化调试客户端通过本地局域网络进行数据通信，将数据、参数的详细信息打包至消息包进行发布，在不需要编写和载入额外配置文件的情况下实现数据信息、参数信息的详细显示。实验证明，本申请所提出的计算机软件在线实时可视化调试方法调用简单方便、灵活性强、能够极大的提高计算机程序调试效率，缩短开发周期。
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公开(公告)号：CN114973650B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210386804.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆匝道入口合流控制方法、车辆、电子设备及存储介质，其中车辆匝道入口合流控制方法，包括以下步骤：获取环境车辆的状态信息：包括位置、速度及加速度；搭建高速匝道入口合流场景的多智能体马尔科夫决策模型；利用多智能体深度确定性策略梯度算法构建匝道入口协同合流策略，以求解包含横向碰撞安全、纵向碰撞安全、整车能耗最小及通行时间最短的多目标优化问题，从而得到最优合流轨迹。本发明将多智能体深度强化学习算法应用于匝道入口协同合流控制中，使得面向高动态高随机的匝道入口合流场景时达到协同合流的能耗最低，通行时间最短。
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公开(公告)号：CN114973650A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210386804.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆匝道入口合流控制方法、车辆、电子设备及存储介质，其中车辆匝道入口合流控制方法，包括以下步骤：获取环境车辆的状态信息：包括位置、速度及加速度；搭建高速匝道入口合流场景的多智能体马尔科夫决策模型；利用多智能体深度确定性策略梯度算法构建匝道入口协同合流策略，以求解包含横向碰撞安全、纵向碰撞安全、整车能耗最小及通行时间最短的多目标优化问题，从而得到最优合流轨迹。本发明将多智能体深度强化学习算法应用于匝道入口协同合流控制中，使得面向高动态高随机的匝道入口合流场景时达到协同合流的能耗最低，通行时间最短。
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公开(公告)号：CN109229200B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811048354.8
申请日：2018-09-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶方程式赛车通用转向系统及控制方法，包括动力装置、与赛车前轮连接的用于监测转向角的转向角监测装置和与方向盘连接的用于监测方向盘转角的方向盘转角监测装置，其中，转向角监测装置通过第二转向传动杆与方向盘转角监测装置连接，动力装置与转向角监测装置联通，动力装置为整个转向系统提供动力；本发明可实现赛车自动转向的精准控制，而且无需加装齿轮分离装置以消除转向舵机的巨大转向阻力，便可实现有人驾驶无人驾驶状态切换，结构简单，降低了无人驾驶方程式赛车的设计加工成本，具有一定的通用性。
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公开(公告)号：CN110390695A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910575101.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于ROS的激光雷达、摄像头的融合标定系统及标定方法，包括雷达标定模块，其用于获取激光雷达的外部参数，即激光雷达的雷达坐标系到世界坐标系的变换关系；相机标定模块，用于获取摄像头的内部参数；融合标定模块，用于接收激光雷达的外部参数以及相机的内部参数，求解相机的外部参数，即求解出世界坐标系到相机坐标系的变换关系；雷达标定模块、相机标定模块以及融合标定模块之间基于ROS平台实现数据的传输；雷达标定模块包括激光雷达，还包括桩桶以及两块标定板，前述的相机标定模块包括摄像头以及一块标定板；本发明实现激光雷达和摄像头数据融合的空间同步方法，解决了现有单一传感器感知存在的感知维度不足、信息缺乏等缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108189823A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810047757.4
申请日：2018-01-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60T7/06
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶汽车通用制动装置及操作方法，包括为制动装置提供动力的舵机，前述的制动装置包括棘轮机构和四杆机构，棘轮机构包括棘轮、棘爪和棘轮圆盘，四杆机构包括导杆和制动踏板，舵机驱动棘轮做顺时针旋转，与棘轮相接触的棘爪锁止带动棘轮圆盘顺时针转动，棘轮圆盘的顺时针转动驱动导杆的左右运动，实现与导杆相连的制动踏板的往复摆动，完成刹车；本发明不需要改变原车的ABS系统，在制动踏板的位置安装无人驾驶制动系统模拟有人驾驶制动的动作，降低了无人驾驶汽车制动改装的成本，适用于不同车型的汽车，具有一定的通用性。
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公开(公告)号：CN118907259A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411111813.8
申请日：2024-08-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种轮腿可重构车辆结构，包括车架底盘，所述车架底盘上安装有轮腿重构悬架；所述车架底盘包括前置底盘和后置底盘，且前置底盘活动安装在所述后置底盘的前方，所述前置底盘与后置底盘之间安装有转向机构，用于车辆转向牵引。本发明通过在车辆结构中引入轮腿重构悬架，将腿式运动结合到车辆轮腿重构悬架中，控制髋关节电机、膝关节电机和行走驱动电机，配合简单便捷的传动结构，对轮腿结构进行自由重构，能够根据实际路况，自主调整相应的运动模式，从而提高车辆的适应能力，极大的提高了车辆在崎岖路面上的通过性，同时增加了车辆运动过程中的姿态稳定性，且本结构采用模块化设计，提升了车辆的整体性能和适应能力。
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公开(公告)号：CN110390695B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910575101.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于ROS的激光雷达、摄像头的融合标定系统及标定方法，包括雷达标定模块，其用于获取激光雷达的外部参数，即激光雷达的雷达坐标系到世界坐标系的变换关系；相机标定模块，用于获取摄像头的内部参数；融合标定模块，用于接收激光雷达的外部参数以及相机的内部参数，求解相机的外部参数，即求解出世界坐标系到相机坐标系的变换关系；雷达标定模块、相机标定模块以及融合标定模块之间基于ROS平台实现数据的传输；雷达标定模块包括激光雷达，还包括桩桶以及两块标定板，前述的相机标定模块包括摄像头以及一块标定板；本发明实现激光雷达和摄像头数据融合的空间同步方法，解决了现有单一传感器感知存在的感知维度不足、信息缺乏等缺陷。
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公开(公告)号：CN110363820B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910575104.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/80 , G06T5/00 , G06T7/30 , G06N3/0464 , G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达、图像前融合的目标检测方法，通过激光雷达和摄像头联合校准，得到摄像头视角的激光雷达点云数据，然后在将数据输入到神经网络之前，首先对激光雷达数据集进行球面投影，从而到一个稠密的、二维的数据，之后将激光雷达投影得到的图像和摄像头图像分别作为网络的两个输入，分别学习彩色和三维特征，最后通过一个1×1的卷积块，将两个模态的特征融合，实现基于雷达和视觉前融合的目标检测；该方法不同于传统视觉和雷达分别检测，最后采取加权的后融合方式，采用激光雷达和图像两个对应的输入，分别学习特征，最后融合，可以提高目标识别的准确性，同时获取目标的类别以及三维信息。
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