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公开(公告)号：CN113156479A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110307331.X
申请日：2021-03-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种室外乡村道路场景的组合定位方法，根据室外乡村道路场景的特殊性，首先基于道路场景情况，在树林、天桥和隧道等卫星信号较弱区域布置合适数量的超宽带(UWB)定位标签；其次利用高精定位设备对UWB定位标签进行位置标定；最后在车端搭建由全球导航卫星系统(GNSS)和UWB定位标签形成的组合定位系统，该组合定位系统包含组合定位控制器的微控制单元(MCU)，并在MCU中融合GNSS和UWB的定位信息，输出自车的最终位置信息。与现有技术相比，本发明具有成本较低、定位精确高和定位数据稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN109760635B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910017056.0
申请日：2019-01-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的线控雨刷控制系统，用以实现智能汽车的雨刷控制，该系统包括依次连接的前视相机、智驾控制器、整车控制器、雨刷控制器、驱动电机总成、减速器和刮雨器，前视相机实时采集前方道路图像，并将图像通过USB数据线传输到智驾控制器，智驾控制器内部设有GAN网络架构，用以去除雨天获取的图像中的雨滴，并通过图像实时检测车辆周边雨量大小，并将雨刷档位的调整信号通过CAN线传递到整车控制器，整车控制器获取智驾控制器的CAN信号后，实时调整雨刷控制器的工作状态，雨刷控制器通过脉冲信号控制驱动电机总成工作，控制雨刷去除前挡风玻璃外侧雨滴，与现有技术相比，本发明具有实用性强、开发成本低、适用性高等优点。
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公开(公告)号：CN109635672B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811398916.1
申请日：2018-11-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶的道路特征参数估计方法，包括：六自由度惯导信息获取；三维激光点云数据获取；激光点云运动补偿；6sigma高程的路面候选点提取；3sigma高差的坡面候选点提取；主成分分析法路面拟合；主成分分析法坡面拟合；1sigma路面点提取；1sigma坡面点提取；对路面点和坡面点反射强度进行特征分解；路沿边界点提取；对路面附着系数进行估计；估计模型对道路曲率进行估计；对路沿进行拟合估计；对坡度进行估计，最终输出一幅富含道路特征参数的栅格地图，以供无人驾驶感知、决策和规划模块使用。与现有技术相比，本发明具有实现鲁棒的路面附着系数估计、路沿曲率连续、道路曲率道路坡度快速估计等优点。
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公开(公告)号：CN109606354A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811217362.0
申请日：2018-10-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层规划的自动泊车方法，通过设于车辆四周的感知模块获取周围环境障碍物信息，推算泊车位大小、类型以及库位内是否存在障碍物，当库位尺寸符合且库位内部不存在障碍物时，进行基于数值优化的初始规划，当初始规划不满足泊车需求时，根据当前自车位姿、库位信息与环境障碍物信息，进行一次A*搜索规划和二次数值优化规划，规划成功后，将轨迹控制点发送车载控制器，车载控制器控制车辆方向盘、油门踏板和制动踏板，将车辆泊入目标库位；本发明还涉及一种自动泊车辅助系统，包括感知模块、HMI显示模块、路径规划模块、车辆路径跟踪模块。与现有技术相比，本发明具有较强的环境适应性，且轨迹计算更精确。
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公开(公告)号：CN109557912A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811183181.0
申请日：2018-10-11
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶特种作业车辆的决策规划方法。包括以步骤：1)自动驾驶作业模块获取自车的当前定位位姿；2)将感知系统发送的环境信息投影到栅格地图，并生成环境地图；3)自动驾驶作业模块获取当前作业执行器的控制指令并下发；4)自动驾驶作业模块获取任务参考路径，采用路径-速度分解的轨迹规划方法结合车辆动力学约束进行轨迹簇规划，获取车辆可执行的基础轨迹簇，将基础轨迹簇和任务参考路径融合得到可执行轨迹簇；5)对规划的可执行轨迹簇进行安全性和高效性的择优，最终生成高收益轨迹。与现有技术相比，本发明具有提高避障成功率、自动决策、多模式的轨迹决策策略、实现自动驾驶安全性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109540159A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811183196.7
申请日：2018-10-11
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种快速完备的自动驾驶轨迹规划方法，包括以下步骤：1)规划基础路径；2)对基础行车路径进行碰撞检测，进行步骤3)，若不存在碰撞，则判断基础行车路径是否到达目标点，若是，则进行步骤4)，若否，则进行步骤3)；3)采用采样/搜索路径规划方法获取平滑的有效路径后，进行步骤4)；4)获取路径对应的曲率极值后进行分段速度规划，得到轨迹；5)在时间域和空间域对轨迹进行碰撞检测，若有碰撞，则判断车辆与障碍物的距离是否大于2倍最小制动距离，若是，则进行速度重规划并返回步骤4)，若否，则返回步骤1)，最终将路径与速度组合生成轨迹并输出，与现有技术相比，本发明具有提升轨迹规划的实时性，平稳可靠等优点。
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公开(公告)号：CN109492763A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811092800.5
申请日：2018-09-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习网络训练的自动泊车方法，该方法包括步骤：1)对车辆判断是否进行实车训练，若是，则执行步骤2)后进入步骤6)，否则执行步骤3)后进入步骤4)～6)；2)针对自动泊车工况建立强化学习网络模型，并对强化学习网络进行训练，获取与车辆控制对应的驾驶策略模型；3)针对自动泊车工况建立强化学习网络模型，并对强化学习网络进行仿真训练，获取与车辆控制对应的驾驶策略模型；4)采用迁移学习将获取的驾驶策略模型应用于实车；5)完善驾驶策略模型，输出车辆的控制指令；6)根据驾驶策略模型输出的车辆的控制指令对车辆进行泊车控制。与现有技术相比，本发明具有加速收敛、具有较好的鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN114235679A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111345929.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达的路面附着系数估计方法及系统，所述方法包括：S1：获取不同光照条件、不同路面类型上车辆行驶中车载激光雷达采集的点云信息；S2：提取点云信息中的路面区域点云；S3：基于路面区域点云的反射强度概率分布模型参数，建立路面反射强度分布模型参数数据库；S4：获取实测路面点云数据，利用分布相似度进行路面类型辨识和附着系数估计。与现有技术相比，本发明具有估计精度高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN109919051A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910131936.0
申请日：2019-02-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于视频图像处理的卷积神经网络加速方法，包括以下步骤：S1：将用于视频图像处理的整个卷积神经网络分为第一阶段和第二阶段，第一阶段包括但不限于两个具有相同输入、计算量不同的子网络，将计算量较小的子网络作为快路径，将计算量较大的子网络作为慢路径；S2：令两条路径异步执行，并对快、慢路径进行视频处理的特征图进行更新；S3：通过包括但不限于拼接、求和、全连接等融合方式将两条路径的特征图进行融合，将融合的输出作为第二阶段的输入；S4：根据最终目标问题设计第二阶段模型，组成完整的网络模型，并对模型进行训练和部署。与现有技术相比，本发明具有加快神经网络的运行速度的同时保证精度的优点。
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公开(公告)号：CN113156479B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110307331.X
申请日：2021-03-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种室外乡村道路场景的组合定位方法，根据室外乡村道路场景的特殊性，首先基于道路场景情况，在树林、天桥和隧道等卫星信号较弱区域布置合适数量的超宽带(UWB)定位标签；其次利用高精定位设备对UWB定位标签进行位置标定；最后在车端搭建由全球导航卫星系统(GNSS)和UWB定位标签形成的组合定位系统，该组合定位系统包含组合定位控制器的微控制单元(MCU)，并在MCU中融合GNSS和UWB的定位信息，输出自车的最终位置信息。与现有技术相比，本发明具有成本较低、定位精确高和定位数据稳定可靠等优点。
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