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公开(公告)号：CN116188545A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211707440.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法，涉及计算机视觉及图像处理技术领域，解决了红外与可见光图像的配准精度不够高的技术问题，其技术方案要点是对红外和可见光图像分别进行了图像增强和灰度处理，提高了两个图像的灰度相似性，为后续特征点对提取和匹配创造了更好条件，提高了准确率；采用改进的FAST方法提取角点，添加了尺度和旋转的描述，大大提升了它们在不同图像之间表述的鲁棒性；依据双向搜索算法筛选匹配特征点对，有效地减少了误匹配数量；利用视觉里程计中构建对极几何约束的配准策略，能够有效利用特征点对来计算图像间准确的变换关系，从而得到最新的外参矩阵。
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公开(公告)号：CN110390695B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910575101.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于ROS的激光雷达、摄像头的融合标定系统及标定方法，包括雷达标定模块，其用于获取激光雷达的外部参数，即激光雷达的雷达坐标系到世界坐标系的变换关系；相机标定模块，用于获取摄像头的内部参数；融合标定模块，用于接收激光雷达的外部参数以及相机的内部参数，求解相机的外部参数，即求解出世界坐标系到相机坐标系的变换关系；雷达标定模块、相机标定模块以及融合标定模块之间基于ROS平台实现数据的传输；雷达标定模块包括激光雷达，还包括桩桶以及两块标定板，前述的相机标定模块包括摄像头以及一块标定板；本发明实现激光雷达和摄像头数据融合的空间同步方法，解决了现有单一传感器感知存在的感知维度不足、信息缺乏等缺陷。
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公开(公告)号：CN109033630B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201810826000.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多模混合动力汽车动力耦合装置的构型快速搜索方法，包括以下步骤：模式分析归集：根据各个模式的能量效率以及动力性能，将模式归集为若干模式集，每个模式集包含若干模式；互异模式筛选：保留每个模式集中的具有不同系统动力学关系的模式；模式组合：分别从不同的模式集中选择若干模式，利用离合器矩阵运算，组合得到新的构型；构型拓展：对步骤三组合得到的新的构型进行拓展得到构型方案系列；构型筛选：对构型方案系列按评估要求筛选得到符合要求的构型方案。与现有技术相比本发明方法能够花费更短的时间搜索到更多具有优异加速能力与经济性的构型方案。
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公开(公告)号：CN115610395A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211322310.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种双冗余线控制动系统及方法，系统包括：液压源模块，包括具有两个工作腔的制动主缸总成、具有一个工作腔的第一制动副缸总成和第二副缸总成，分别由各自的电机驱动实现工作腔建压；四轮制动模块，包括两组制动轮缸；液压源切换模块，包括切换电磁阀，用于连接液压源模块和四轮制动模块；控制模块，包括压力传感器，用于采集各液压管路和工作腔内的压力，电机转速传感器，用于采集电机转速信号，整车控制器，与压力传感器、电机转速传感器、各电磁阀及各电机信号连接，进行液压源切换控制，实现正常制动、冗余制动或双冗余制动。本发明解决了现有线控制动方案无法满足无人驾驶汽车制动需求的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114537420B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210290698.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态规划的城市快速公交节能驾驶控制方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有车速规划无法兼顾城市快速公交车辆经济性与准时性的技术问题，其技术方案要点是可采用速度规划方法，并将实现安全适性约束作为变量约束，将经济性与准时性作为优化目标，建立最优控制模型。同时基于动态规划方法，将最优控制模型在空间域上进行离散，从终点到起点进行逆向求解，根据目标函数最小进行正向寻优得到最优速度轨迹和巡航时间。减少车辆队列行驶过程中的激进驾驶或频繁启停所产生的额外能量损失，并实现准时到站。
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公开(公告)号：CN111693972B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010475838.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目序列图像的车辆位置与速度估计方法，包括以下步骤：S1.利用ZED双目摄像头，获取深度图和点云图；S2.通过KNN算法实现背景减除，辨识序列图像中的运动目标和静止背景环境；S3.检测运动目标边缘点，绘制位于运动目标上的矩形识别框，实时跟踪运动目标；S4.去除光影等误差因素导致的非运动目标上出现的矩形识别框；S5.计算锁定在运动目标上的有效矩形识别框的中心点的像素坐标；S6.获得点的（X，Y，Z）三维空间坐标；S7.利用卡尔曼滤波算法，由上一帧和当前帧的三维空间坐标，对下一时刻的位置和速度进行估算。本发明算法原理简单，计算复杂度低，适用于仿真技术领域，用于无人驾驶车辆对同向或对向车辆的位置速度进行检测。
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公开(公告)号：CN115035363A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210599504.4
申请日：2022-05-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种深度神经网络模型的在线训练方法，涉及深度学习技术领域，解决了网络模型在训练完成后无法使用新的数据集对模型进行及时优化调整的技术问题，其技术方案要点是通过离线训练的实例分割网络对采集图像进行实例分割，基于多假设跟踪算法对多目标进行数据关联，再基于卡尔曼滤波算法对每个目标的运动状态进行估计，当漏检情况发生时，利用生成式对抗网络生成样本图像，实例分割网络利用新样本(即样本图像)进行在线训练，在线训练的方法可以根据实时反馈的数据，快速地进行网络模型参数的优化，从而可以使深度神经网络模型在实际应用中取得比离线训练更好的效果。
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公开(公告)号：CN113771865B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110964974.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种车载传感器测量数据异常情况下的汽车状态估计方法，首先利用车载传感器获得带有异常测量数据的横向加速度信号以及正常的前轮转角和纵向加速度，将这些信息与非线性车辆模型结合利用先验预估和后验更新的方法估计车辆的纵向速度，质心侧偏角，横摆角速度来实现汽车状态的精确获取。本发明可以填补当前车载传感器测量数据异常情况下汽车状态无法精确估计的技术空白，提升了汽车主动安全控制技术水平。本发明考虑到现有汽车状态估计中尚未考虑传感器数据异常，利用贝叶斯概率理论设计了考虑数据异常的先验与后验相结合的估计方法，可以填补当前传感器数据异常情况下汽车状态无法估计的技术空白。
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公开(公告)号：CN111634195B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010396171.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种四轮驱动电动汽车的转矩优化分配控制方法，制订了电机在行车工况、滑行工况和起步工况下的电机效率计算模型，将汽车行驶模式分为双轴行车模式、单轴行车模式、双轴起步模式和单轴起步模式，分别确定了不同模式下的消耗功率计算方法，通过离线的全局优化算法获取以能量最优为目标的转矩分配系数。为了避免控制过程中转矩变化过大，建立面向转矩变化率的转矩优化分配模型，采用模糊控制规则确定动态权重因子，进而最终确定四轮转矩分配结果；该方法以降低能量消耗和电机内电流波动为目标，计算出面向节能和转矩变化率的转矩分配系数及其对应的全局最优效率，极大地提升电动汽车的续航里程，保证轮毂电机使用的安全性和长效性。
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