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公开(公告)号：CN107015477B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710218855.5
申请日：2017-04-05
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于状态反馈的车辆路径跟踪H∞控制方法。首先获得参考路径横纵坐标，求出参考航向角，根据车辆当前位置寻找参考路径上对应的参考点，计算参考点和车辆当前点的位置偏差和航向角偏差。然后，将基于单轨的传统车辆动力学模型改进为基于位置偏差和航向角偏差的动力学模型，得到系统的状态方程。接着，将本模型中车辆横向运动控制主要影响因素参考横摆率作为系统的有界扰动，根据状态反馈H∞控制律，设计静态的状态反馈控制器。最后，转化为具有线性矩阵不等式约束和线性目标函数的凸优化问题，利用线性矩阵不等式工具箱求解控制器系数矩阵，得到控制器输出，即为轮胎转角，进而实现车辆的路径跟踪控制。适用于复杂交通场景下的车辆路径跟踪控制。
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公开(公告)号：CN113436240A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110690033.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于域适应的复杂环境下的单目图像深度估计方法，包括：S1、构建用于白天图像深度估计的原始深度估计网络；S2、筛选出图像的刚性区域，去除图像闭塞区域和动态物体所在位置区域带来的干扰，对原始深度估计网络进行一次优化；S3、训练原始深度估计网络；S4、采用领域自适应技术对原始深度估计网络进行二次优化得到目标深度估计网络；S5、将复杂环境下的单目图像输入至目标深度估计网络，估计图像的深度信息。与现有技术相比，本发明有效解决了在复杂环境下的深度估计不精确的问题，具有鲁棒性强，准确度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107358679A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710446241.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公布了一种基于新型模糊观测器的车辆质心侧偏角的估计方法，包括：首先，利用传感器检测车辆状态，具体为：利用横摆角传感器检测车辆行驶过程中的横摆角速度γ、利用速度传感器检测车辆行驶过程中的纵向轮速vx；接着，运用T-S模糊建模的方法建立车辆系统的动力学模型，其中将车辆行驶过程中的前轮转角δf看作系统的外界扰动输入；然后，针对车辆动力学模型设计新型模糊观测器；最后，将测得的车辆的状态信息传递到设计的新型观测器中，运算估计得到质心侧偏角。本发明设计的新型模糊观测器有效的解决了因T-S模糊建模出现的参数不匹配的问题，仿真实验也验证了该新型观测器的有效性。
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公开(公告)号：CN115272598A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210868488.4
申请日：2022-07-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于众源无序影像辅助的城市场景重建方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取激光雷达数据，形成基础点云数据；获取众源无序影像，利用深度估计网络估计深度图，得到辅助点云数据；对基础点云数据和辅助点云数据进行融合，得到几何信息；获取卫星遥感得到的多光谱影像和全色影像，基于多光谱影像确定地物色彩信息，基于全色影像确定地表纹理模型和地物模型；对众源无序影像进行数据预处理得到纹理图像，结合地物模型和地物色彩信息得到地物纹理模型；基于地物纹理模型和地表纹理模型确定纹理信息；基于几何信息和纹理信息，利用自动重建解决方案实现城市场景重建。与现有技术相比，本发明具有还原度高、重建精度高等优点。
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公开(公告)号：CN113436240B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110690033.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于域适应的复杂环境下的单目图像深度估计方法，包括：S1、构建用于白天图像深度估计的原始深度估计网络；S2、筛选出图像的刚性区域，去除图像闭塞区域和动态物体所在位置区域带来的干扰，对原始深度估计网络进行一次优化；S3、训练原始深度估计网络；S4、采用领域自适应技术对原始深度估计网络进行二次优化得到目标深度估计网络；S5、将复杂环境下的单目图像输入至目标深度估计网络，估计图像的深度信息。与现有技术相比，本发明有效解决了在复杂环境下的深度估计不精确的问题，具有鲁棒性强，准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN107358679B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710446241.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公布了一种基于新型模糊观测器的车辆质心侧偏角的估计方法，包括：首先，利用传感器检测车辆状态，具体为：利用横摆角传感器检测车辆行驶过程中的横摆角速度γ、利用速度传感器检测车辆行驶过程中的纵向轮速vx；接着，运用T‑S模糊建模的方法建立车辆系统的动力学模型，其中将车辆行驶过程中的前轮转角δf看作系统的外界扰动输入；然后，针对车辆动力学模型设计新型模糊观测器；最后，将测得的车辆的状态信息传递到设计的新型观测器中，运算估计得到质心侧偏角。本发明设计的新型模糊观测器有效的解决了因T‑S模糊建模出现的参数不匹配的问题，仿真实验也验证了该新型观测器的有效性。
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公开(公告)号：CN107015477A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710218855.5
申请日：2017-04-05
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于状态反馈的车辆路径跟踪H∞控制方法。首先获得参考路径横纵坐标，求出参考航向角，根据车辆当前位置寻找参考路径上对应的参考点，计算参考点和车辆当前点的位置偏差和航向角偏差。然后，将基于单轨的传统车辆动力学模型改进为基于位置偏差和航向角偏差的动力学模型，得到系统的状态方程。接着，将本模型中车辆横向运动控制主要影响因素参考横摆率作为系统的有界扰动，根据状态反馈H∞控制律，设计静态的状态反馈控制器。最后，转化为具有线性矩阵不等式约束和线性目标函数的凸优化问题，利用线性矩阵不等式工具箱求解控制器系数矩阵，得到控制器输出，即为轮胎转角，进而实现车辆的路径跟踪控制。适用于复杂交通场景下的车辆路径跟踪控制。
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