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公开(公告)号：CN118276576A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410293817.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种无人车自主跟随方法和装置，方法包括：获取无人车所在区域的局部地图，通过传感器获取三维点云信息，将三维点云信息映射到局部地图中，构建2.5D的高程地图，该高程地图为二维栅格地图，该二维栅格地图内的各个栅格均包含对应栅格坐标处地形的高度值和方差；在高程地图中，以无人车当前所在栅格区域为当前点，并设置目标点和障碍物集，采用包含无人车的动力学约束的全局路径规划算法，获取从当前点到目标点之间的全局路径；基于微分平坦采用四阶B样条拟合全局路径，设定目标函数和约束，求解后获取最优的无人车跟随轨迹。与现有技术相比，本发明实现了在环卫场景下无人车的自主跟随能力，并且能够很好地进行碰撞避免和目标跟随。
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公开(公告)号：CN115098941B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210616090.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及面向智能算法敏捷部署的无人机数字孪生控制方法和平台，方法包括：基于智能算法构建无人机的多层控制方案，得到无人机控制模型；构建仿真环境，在该虚拟环境中构建无人机虚拟实体，无人机控制模型分别通信连接虚拟环境和无人机虚拟实体，通过控制无人机虚拟实体并接收反馈值进行无人机控制模型的训练；通过无人机控制模型控制仿真环境中的无人机虚拟实体，实时观测无人机虚拟实体的飞行性能。与现有技术相比，本发明为强化学习等智能控制算法提供控制器设计、训练、部署、验证等一体化平台，大大简化和加快了控制器设计流程，同时可以快速验证智能控制器的飞行性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116455692A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210024672.0
申请日：2022-01-07
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种多智能体数字孪生数据收集的网关控制器及其控制方法，控制器包括：用于网关控制器的多路由控制的MCU芯片；用于运行诊断程序的系统基础功能模块；用于存储初始通路设置信息的带电可擦可编程只读存储器；用于传输多智能体数字孪生信息数据的静态数据CAN接口；用于传输多智能体数字孪生信息数据的动态数据CAN接口；用于传输指令及目标和智能体之间通讯信息数据的CAN接口；用于对多智能体数字孪生数据采集工作状态诊断的CAN接口。与现有技术相比，本发明将多智能体数字孪生数据收集及其相关功能集成于一体，设置数据传输的优先级，能够有效提升网关控制器的工作效率，降低网关控制器的负载率，提升数字孪生的准确率。
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公开(公告)号：CN115098941A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210616090.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及面向智能算法敏捷部署的无人机数字孪生控制方法和平台，方法包括：基于智能算法构建无人机的多层控制方案，得到无人机控制模型；构建仿真环境，在该虚拟环境中构建无人机虚拟实体，无人机控制模型分别通信连接虚拟环境和无人机虚拟实体，通过控制无人机虚拟实体并接收反馈值进行无人机控制模型的训练；通过无人机控制模型控制仿真环境中的无人机虚拟实体，实时观测无人机虚拟实体的飞行性能。与现有技术相比，本发明为强化学习等智能控制算法提供控制器设计、训练、部署、验证等一体化平台，大大简化和加快了控制器设计流程，同时可以快速验证智能控制器的飞行性能。
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公开(公告)号：CN117452951A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311616943.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D105/22
Abstract: 本发明涉及一种基于微分平坦的人机随动自动驾驶方法和控制器，方法包括以下步骤：对无人车所处环境进行建图和定位，采用阿克曼转向模型构建车辆运动学模型，得到基于微分平坦的输出量和输入量关系，从而在平坦输出空间内进行运动轨迹规划；根据运动轨迹规划结果计算出无人车速度和前轮偏转角的命令值；根据计算出的无人车速度和前轮偏转角的命令值计算电机的PWM执行值，并进行闭环控制。与现有技术相比，本发明把无人车作为一个微分平坦系统，在平坦输出空间内进行运动规划，并把基于微分平坦的路径规划和跟踪控制，以及误差反馈跟踪控制功能集成于一体，减少传统控制器在轨迹跟踪控制上面的误差，使得小车能够在大扰动环境中准确跟踪目标轨迹。
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公开(公告)号：CN115100531A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210881771.0
申请日：2022-07-26
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机视觉的违建巡检与测量方法和系统，包括：通过无人机拍摄当地建筑的正射图，进行建筑物标注后，制成训练数据集；获取带有建筑物标注的无人机正射图数据集，载入语义分割模型中进行训练，得到初始的语义分割模型；将训练数据集载入初始的语义分割模型中进行训练，得到最终的语义分割模型；利用无人机采集当地建筑违建前后的正射图像，进行图像对比，标记违建的建筑物；通过最终的语义分割模型，提取出违章建筑分割图像；然后进行轮廓提取，计算轮廓面积；最后根据图像与实际建筑的拍摄比例，计算得到违章建筑的实际预测面积。与现有技术相比，本发明得到的违建巡检测量结果的精度明显要高于传统的测量方法。
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公开(公告)号：CN118196754A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410293818.0
申请日：2024-03-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种面向自主随动小车的多尺度目标特征检测方法和装置，方法包括：采集目标人物图像，并进行标注，制作成训练用数据集；对YOLOv5模型中的Focus模块和PANet模块进行优化，并添加CBAM注意力机制模块，得到优化后的YOLOv5模型；采用优化后的YOLOv5模型在行人数据集上进行训练，得到预训练模型；采用预训练模型在所述训练用数据集上进行训练，得到最终模型；将所述最终模型部署到自主随动小车中，通过摄像头采集图像，实现对目标人物的实时检测。与现有技术相比，本发明能够在自主随动小车在面对多尺度问题时，准确识别出目标对象，提高检测精度。
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