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公开(公告)号：CN116774696A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310581153.9
申请日：2023-05-22
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，公开了一种无人帆船全局路径规划方法；包括以下步骤：步骤1，根据起始位置、静态障碍物位置和目标位置建立环境模型；步骤2，根据环境模型获得粒子群和路径；然后按照从前到后的顺序依次对路径上的粒子进行位置更新和速度更新，根据更新后的速度和位置更新路径，最终迭代出全局最优路径；步骤3，对全局最优路径上的粒子采用贝塞尔曲线进行拟合，获得光滑的规划路径；本发明提供了一种考虑风向影响且计算时间短的无人帆船全局路径规划方法，能够减少路径长度、减少无人帆船的能耗，提高了无人帆船远距离航行能力。
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公开(公告)号：CN110853078B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911047363.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明涉及一种基于遮挡对的在线多目标跟踪方法，包括以下步骤：初始化卡尔曼预测轨迹；按时间顺序获取图像检测结果，将当前图像检测结果与上一帧的跟踪轨迹进行匹配，判断是否匹配成功；若存在未匹配的跟踪轨迹，则计算图像检测结果与所述未匹配的跟踪轨迹的面积覆盖率，若存在最大的面积覆盖率大于设定阈值，则基于最大的面积覆盖率对应的图像检测结果生成遮挡对，存储至遮挡对列表；若存在未匹配的检测结果，则利用卡尔曼预测结果和遮挡对列表对所述未匹配的检测结果进行重识别，更新卡尔曼预测轨迹；全局更新卡尔曼预测轨迹和遮挡对。与现有技术相比，本发明具有精度高、速度快等优点。
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公开(公告)号：CN115257732A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210773293.1
申请日：2022-07-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于观测的含未知输入时延的多智能车辆协同控制方法，包括：构建含有未知输入时延的智能车辆运动学模型；基于智能车辆运动学模型以及多智能车辆的拓扑架构建立多智能车辆系统模型；通过输出反馈观测器获取智能车辆的观测值，将观测值输入多智能车辆协同控制器；离线获取多智能车辆协同控制器的若干类离线参数，通过多智能车辆系统模型的自适应切换策略在线切换若干类离线参数，直至多智能车辆系统模型的稳定器稳定，获得出每辆智能车辆的未知输入时延；将未知输入时延输入多智能车辆协同控制器，实现对多智能车辆的纵向控制。与现有技术相比，本发明具有抗干扰能力强、稳定性强、安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN112947415A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110106188.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于障碍物语义信息的室内路径规划方法，具体为：获取室内三维地图，根据室内三维地图获取室内障碍物的语义信息；根据障碍物的语义信息，通过分类决策树评估获得障碍物的危险等级，根据室内三维地图和障碍物的危险等级生成危险等级三维地图；对危险等级三维地图中高度低于机器人高度的部分进行垂直投影，生成二维栅格地图；通过权重函数计算二维栅格地图中各个栅格的通行代价，生成代价地图；在二维栅格地图上选择初始栅格和结束栅格，通过评估函数在代价地图上生成一条从初始栅格至结束栅格的总通行代价最小的规划路径，机器人按照规划路径在室内行走。与现有技术相比，本发明具有准确性高、安全性好和容错率高等优点。
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公开(公告)号：CN107231408B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710303313.8
申请日：2017-05-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 现有城市道路中车联网连通性研究均从路口至路口之间路段的密度等宏观角度衡量道路的连通性，而城市道路中车辆往往存在分布不均、路口转发节点空洞等问题，因此使用密度衡量连通性存在缺限。为此，本发明给出一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法。首先结合车辆的具体分布和动态变化，利用已有的车辆状态预测技术，计算车辆间链路生存时间，以此评估道路是否连通以及连通的稳定性，得到路口和路段连通性方法，然后推导城市道路整体连通性模型，并给出连通性最优的路径选择方法。本发明从根本上提升了城市道路网络路径连通的可靠性和稳定性，为车联网数据和信息提供最优传输路径，有助于推动车联网可靠有效的信息共享渠道的建设。
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Patent Agency Ranking
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：CN107231300A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710323752.5
申请日：2017-05-10
Applicant: 同济大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/721
Abstract: 城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的路由方法。基于无基础设施网络的路由方法，步骤1.根据连通性模型给出无基础设施网络路由方法的描述；步骤2.节点转发策略；步骤3.路由恢复策略。步骤4、有基础设施的异构网络的路由方法，步骤4.1.有基础设施的大规模异构网络分块策略；步骤4.2.路口基础设施数据包转发策略。本发明从根本上为城市道路中车联网的大规模异构网络的数据传输给出稳定可靠的解决方法。
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公开(公告)号：CN115257732B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210773293.1
申请日：2022-07-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于观测的含未知输入时延的多智能车辆协同控制方法，包括：构建含有未知输入时延的智能车辆运动学模型；基于智能车辆运动学模型以及多智能车辆的拓扑架构建立多智能车辆系统模型；通过输出反馈观测器获取智能车辆的观测值，将观测值输入多智能车辆协同控制器；离线获取多智能车辆协同控制器的若干类离线参数，通过多智能车辆系统模型的自适应切换策略在线切换若干类离线参数，直至多智能车辆系统模型的稳定器稳定，获得出每辆智能车辆的未知输入时延；将未知输入时延输入多智能车辆协同控制器，实现对多智能车辆的纵向控制。与现有技术相比，本发明具有抗干扰能力强、稳定性强、安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN113119084B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110307361.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/08 , B25J9/16 , B62D57/032
Abstract: 本发明涉及一种基于IIC总线的模块化机器人，由多个基础单元机器人首尾相连组装形成，基础单元机器人之间通过IIC总线进行通讯连接，每个基础单元机器人包括连接部和行走部，单个基础单元机器人通过连接部与另外两个基础单元机器人进行相互连接，行走部活动连接于连接部的侧面，受连接部的供电与控制。与现有技术相比，本发明具有提高模块之间的指令响应速度、提高模块化机器人的环境适应性、具有较高的灵活性等优点。
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公开(公告)号：CN113033570B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110344461.0
申请日：2021-03-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种改进空洞卷积和多层次特征信息融合的图像语义分割方法，包括以下步骤：使用改进的空洞卷积方法在深度卷积神经网络中提取图像特征；将提取的深层特征图像与浅层特征图像级联融合弥补空间信息丢失；将多阶段处理后的特征图像通过边界细化学习边界信息，融合并恢复至原始图像分辨率，生成预测分割图；利用交叉熵损失函数训练网络，以mIoU评价模型性能。本发明改进了现有空洞卷积的利用方法并设计了可变形空间金字塔结构，提升模型的图像特征提取效果。同时，为图像分辨率恢复设计了多层次特征信息融合结构，充分利用不同层级包含的局部信息以及全局信息，并引入边界细化，有效提高图像语义分割的准确率。
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