一种基于UWB标签的多车编队驾驶车列相对定位系统

    公开(公告)号:CN114697859A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210307532.4

    申请日:2022-03-25

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于UWB标签的多车编队驾驶车列相对定位系统,包括设于多车编队各驾驶车列的前车、后车上的UWB定位标签、无线信息传输装置和定位消息接收装置,所述UWB定位标签包括设于前车上的第一基站模块、第二基站模块以及设于后车上的第三基站模块和UWB定位标签模块,第一基站模块、第二基站模块和第三基站模块通过无线信息传输装置连接UWB定位标签模块,UWB定位标签模块连接定位消息接收装置,定位消息接收装置连接后车的控制单元。与现有技术相比,本发明具有较高定位准确度和定位精度,无线传输延迟控制在毫秒级等优点。

    一种基于深度学习的引导车驾驶辅助系统

    公开(公告)号:CN114763136B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202210289107.7

    申请日:2022-03-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的引导车驾驶辅助系统,该系统包括:前向碰撞预警子系统:检测前向障碍物,并估计前向障碍物与引导车之间的距离以进行碰撞判断预警;驾驶员异常行为检测子系统:建立基于对比学习的驾驶员异常行为检测模型,以判断驾驶员是否发生驾驶异常行为;车道线偏离预警子系统:通过USFC车道线检测模块检测车道线,并基于相对位置判断是否发生车道线偏离。与现有技术相比,本发明部署价格低、系统泛化性强、涵盖范围广,能够高效而鲁棒的完成驾驶辅助任务,方便、大规模地部署在现有的驾驶系统中,使智能车列引导车能提前发现前撞危险、车道偏离危险和避免驾驶员分心驾驶,及时地做出反应和预警,提高了行驶过程中的安全性。

    一种基于深度学习的引导车驾驶辅助系统

    公开(公告)号:CN114763136A

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN202210289107.7

    申请日:2022-03-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的引导车驾驶辅助系统,该系统包括:前向碰撞预警子系统:检测前向障碍物,并估计前向障碍物与引导车之间的距离以进行碰撞判断预警;驾驶员异常行为检测子系统:建立基于对比学习的驾驶员异常行为检测模型,以判断驾驶员是否发生驾驶异常行为;车道线偏离预警子系统:通过USFC车道线检测模块检测车道线,并基于相对位置判断是否发生车道线偏离。与现有技术相比,本发明部署价格低、系统泛化性强、涵盖范围广,能够高效而鲁棒的完成驾驶辅助任务,方便、大规模地部署在现有的驾驶系统中,使智能车列引导车能提前发现前撞危险、车道偏离危险和避免驾驶员分心驾驶,及时地做出反应和预警,提高了行驶过程中的安全性。

    一种基于深度学习的跟随车驾驶辅助系统

    公开(公告)号:CN114758270A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210288825.2

    申请日:2022-03-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的跟随车驾驶辅助系统,该系统包括:临近车辆加塞预警子系统:根据前视相机采集到的视频图像,构建临近车辆加塞预警模型进行临近车辆加塞预警;驾驶员异常行为检测子系统:根据驾驶室相机采集到的视频图像,构建基于对比学习的驾驶员异常行为检测模型判断驾驶员是否发生驾驶异常行为;ROS读取通讯机制子系统:包括视频流输出节点、网络数据读取节点和网络输出节点,用以实现各子系统的数据通信。与现有技术相比,本发明能够高效而鲁棒的完成驾驶辅助任务,并能方便地部署在现有的智能驾驶系统中,从而使跟随车能提前发现临近车辆加塞行为和避免驾驶员分心驾驶,及时地做出反应和预警,提高了行驶过程中的安全性。

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