-
公开(公告)号：CN114312696B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210070861.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 同济大学
IPC: B60T7/12
Abstract: 本发明涉及一种用于无人驾驶汽车的紧急制动和辅助换挡装置和方法，装置包括电源、电磁继电器、急停开关、可编程逻辑控制器、步进电机、第一接近开关、第二接近开关和无人车控制器，电源分别并联在可编程逻辑控制器和步进电机的正负端，电磁继电器一端连接电源、另一端连接急停开关后接入可编程逻辑控制器，无人车控制器的两端分别连接电磁继电器和可编程逻辑控制器，步进电机通过连接件连接制动踏板，第一接近开关正对制动踏板的制动起始位，第二接近开关正对制动踏板的制动终止位，步进电机、第一接近开关和第二接近开关均通信连接可编程逻辑控制器。与现有技术相比，本发明不受汽车底层线控协议和无人驾驶控制系统的影响，具有较强的可移植性。
-
公开(公告)号：CN108106623A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711144695.0
申请日：2017-11-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于流场的无人车路径规划方法，包括以下步骤：根据车辆的起点、终点和环境中的障碍物，建立流场计算模型；以前轮转角为输入量，坐标和航向角为状态量，建立车辆运动学模型；采用车辆运动学模型作为滚动方程，求解流场的滚动时域优化问题，将流场速度向量分布作为路径规划的引导信息，得到规划路径，其中，优化量为前轮转角，优化目标包括车辆运动和流场运动达到一致以及车辆运动过程中不与障碍物发生碰撞，约束条件为前轮转角不超过方向盘最大转角。与现有技术相比，本发明可以在复杂地形里找到连接起点与终点、光滑且避障的路径。在避障的前提下、路径的光滑性和完备性同时取得较好的效果。
-
公开(公告)号：CN116152459A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310313771.5
申请日：2023-03-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于路沿检测的道路三维地图构建方法，包括：激光点云预处理，生成由反射强度、高度与密度填充的点云鸟瞰栅格图；利用神经网络对点云鸟瞰栅格图进行二值语义分割，检测出类别为路沿的栅格点，并结合定位信息将其转化到全局坐标系下，得到全局路沿点；处理叠加的多帧全局路沿点，进行聚类与矢量化，得到二维矢量路沿地图；将二维矢量路沿地图上的点作为约束点，基于带约束的Delaunay三角剖分算法进行处理，生成道路区域内的平面三角网格集合；利用带高程信息的全局地面激光点云，对每一个三角网格顶点的高程进行插值，建立道路三维地图。与现有技术相比，本发明能够高效、准确地构建出道路三维地图，同时减少存储资源的占用。
-
公开(公告)号：CN108106623B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201711144695.0
申请日：2017-11-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于流场的无人车路径规划方法，包括以下步骤：根据车辆的起点、终点和环境中的障碍物，建立流场计算模型；以前轮转角为输入量，坐标和航向角为状态量，建立车辆运动学模型；采用车辆运动学模型作为滚动方程，求解流场的滚动时域优化问题，将流场速度向量分布作为路径规划的引导信息，得到规划路径，其中，优化量为前轮转角，优化目标包括车辆运动和流场运动达到一致以及车辆运动过程中不与障碍物发生碰撞，约束条件为前轮转角不超过方向盘最大转角。与现有技术相比，本发明可以在复杂地形里找到连接起点与终点、光滑且避障的路径。在避障的前提下、路径的光滑性和完备性同时取得较好的效果。
-
公开(公告)号：CN116147631A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310163644.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种分层解耦的无人驾驶拟人化轨迹规划方法，该方法包括：步骤S1、上层路径规划：对于不同的道路场景，对基于采样的路径规划方法、基于搜索的路径规划方法和基于优化的路径规划方法进行组合，规划出最优路径；步骤S2、下层速度规划：采用基于ST障碍物时空碰撞预测图、车辆加速度约束的搜索方法获取车辆沿最优路径的速度曲线，最终获取最优轨迹。与现有技术相比，本发明为无人驾驶提供更为安全可靠，稳定平滑的拟人化行驶轨迹。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116125992A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310182093.3
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种在定位不确定条件下基于卷积的路径规划方法，所述的方法包括以下步骤：1)获取一张描述环境信息的二维环境栅格地图；2)将不同朝向角的车辆模型用占据栅格的形式描述为车辆模型栅格图，作为卷积核；3)用二维高斯分布模拟定位的不确定性，获取车辆模型栅格图中每个栅格的占据概率，更新卷积核；4)对二维环境栅格地图和更新了占据概率的卷积核进行多次卷积运算，获得附带朝向角信息的三维环境卷积特征图；5)使用混合A*算法进行路径规划，通过查表的方式进行碰撞检测，判断路径点是否可用，将可用的路径点保留，得到最终路径规划结果。与现有技术相比，本发明具有运算效率高、安全裕度高等优点。
-
公开(公告)号：CN114312696A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210070861.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 同济大学
IPC: B60T7/12
Abstract: 本发明涉及一种用于无人驾驶汽车的紧急制动和辅助换挡装置和方法，装置包括电源、电磁继电器、急停开关、可编程逻辑控制器、步进电机、第一接近开关、第二接近开关和无人车控制器，电源分别并联在可编程逻辑控制器和步进电机的正负端，电磁继电器一端连接电源、另一端连接急停开关后接入可编程逻辑控制器，无人车控制器的两端分别连接电磁继电器和可编程逻辑控制器，步进电机通过连接件连接制动踏板，第一接近开关正对制动踏板的制动起始位，第二接近开关正对制动踏板的制动终止位，步进电机、第一接近开关和第二接近开关均通信连接可编程逻辑控制器。与现有技术相比，本发明不受汽车底层线控协议和无人驾驶控制系统的影响，具有较强的可移植性。
-
公开(公告)号：CN107992039A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711240203.8
申请日：2017-11-30
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0276 , G05D2201/0213
Abstract: 本发明涉及一种动态环境下的基于流场的轨迹规划方法，包括以下步骤：根据车辆的起点、终点和环境中的障碍物，建立三维流场计算模型；以车身的前向速度为输入量，坐标和航向角为状态量，建立车辆运动学模型；采用车辆运动学模型作为滚动方程，求解流场的滚动时域优化问题，将流场速度向量分布作为轨迹规划的引导信息，得到规划轨迹。与现有技术相比，本发明通过设计滚动时域优化问题，将车辆模型和约束加入对流场的运用中，可以确保生成的轨迹满足车辆的各项约束指标。本专利对于任务不敏感，可以应用于多种任务的轨迹规划中，甚至可以应用于其他非完整系统中，具有较强的普适性。
-
公开(公告)号：CN113339500B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202110761803.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 同济大学
IPC: F16H61/02
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶汽车的换挡控制装置，包括换挡装置和控制换挡装置的控制器；换挡装置包括：换挡控制模块、电子手刹开关控制模块和档位解锁按键控制模块；电子手刹开关控制模块包括使电子手刹处于自动模式的线控开关，以及控制手动模式和自动模式进行切换的模式切换装置；线控开关基于从控制器收到的第一电平信号解除手刹；档位解锁按键控制模块包括档位解锁按键和第一继电器；第一继电器基于从控制器收到的第二电平控制信号模拟档位解锁按键被按下或松开。本发明的一种无人驾驶汽车的换挡控制装置及方法能够以单一的换挡装置满足无人驾驶测试的要求，具备更完整的档位控制系统，并具有较高的扩展性与实用性，可应用于不同的车型。
-
公开(公告)号：CN116165676A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310175704.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/88
Abstract: 本发明涉及一种基于特征边的激光点云车辆朝向单帧检测方法，步骤如下：S1、点云预处理，对地面点云和不影响正常行驶的高处障碍区点云进行剔除；S2、对点云进行聚类并判断类型，将类型为车辆的聚类点云提取出来；S3、Gramham扫描法进行凸多边形的构造，对夹角大于设定度数的相邻边进行优化，对夹角小于设定度数的相邻边进行合并，得到简化的凸多边形；S4、将每一条简化的凸多边形的边向多边形内部平移设定距离，将所有点云中的点向上投影，判断是否为特征边；S5、使用特征边的方向来构建车辆点云的外接矩形，与真值进行对比，得到车辆朝向单帧检测的误差结果。与现有技术相比，本发明具有检测更准确、误差更低等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.036 seconds)
