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公开(公告)号:CN115346514B
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202210947191.7
申请日:2022-08-08
Applicant: 东南大学
IPC: G10L15/01 , G10L15/02 , G10L15/04 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L21/0232 , G10L25/24 , G10L25/45
Abstract: 本发明公开了一种面向智能驾驶测评的音频预警智能识别方法,该方法对采集到的音频预警语音进行分析,确定音频预警的发出时间,从而对音频预警的时效性进行公正评测。首先,通过软阈值小波降噪,将语音中的噪声信息滤除;接着,使用基于双门限法的端点检测,标注出待测语音中的有效语音段;然后,对有效语音段的每帧语音提取MFCC特征;最后,用MFCC特征对LSTM网络进行训练,训练完成后可以检测出音频预警信号所在的语音段,该语音段的起始位置就是音频预警的发出时间。
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公开(公告)号:CN114527487B
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202210177446.6
申请日:2022-02-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01S17/931 , G01S17/86 , G01S17/08 , G01S5/02 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种点云稀疏场景下主动特征辅助的自适应融合定位方法,通过多传感器融合的方案解决激光SLAM因点云稀疏而导致定位精度的降低甚至无法定位的问题。通过在路侧布设主动特征来增加激光雷达的观测量,并引入UWB距离观测信息来识别激光雷达扫描到的主动特征编号;同时通过模糊逻辑分类算法来对激光雷达与UWB的观测精度进行分类,从而自适应调节激光雷达与UWB的噪声方差阵;最后通过扩展卡尔曼滤波算法实现车辆的融合定位。具有成本低、精度高、实时性好的优点。
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公开(公告)号:CN115257789B
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202211070522.X
申请日:2022-09-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市低速环境下的营运车辆侧向防撞驾驶决策方法。首先,利用硬件在环驾驶模拟仿真平台构建城市交通场景,模拟并采集不同驾驶条件和行驶工况下的安全驾驶行为。其次,通过模仿学习的方式,利用数据集聚合算法模拟人类驾驶员的安全驾驶行为。最后,通过无监督学习的方式,利用近端策略优化算法进一步学习侧向防撞策略,实现对营运车辆侧向防撞驾驶行为的高级决策输出。本发明提出的方法,能够模拟人类驾驶员的安全驾驶行为,且考虑了视觉盲区、交通参与者类型等因素对行车安全的影响,为大型营运车辆提供更加合理、有效的防撞驾驶策略,实现了城市低速环境下的营运车辆侧向防撞驾驶决策。
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公开(公告)号:CN114879700B
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202210697067.X
申请日:2022-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能车辆编队行驶测评的相对运动参数估计方法。首先,根据车辆编队行驶过程的运动特点,构建非线性动力学模型。然后,利用粒子滤波算法对编队车辆的相对速度、相对距离、相对横摆角速度、相对偏航角等运动状态参数进行准确估计。本发明提出的方法,能够实现对车辆运动状态参数的全面准确测量,并且直接估计编队行驶车辆的相对运动状态,在一定程度上提高智能车编队行驶测评所需参数的估计精度。
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公开(公告)号:CN114923494B
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202210532663.2
申请日:2022-05-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种空地协作的高精同步定位与建图方法。首先,构建了无人机系统和地面无人车辆系统,接着,利用同步定位与建图方法对地面无人车辆的位置进行实时递推,最后,利用空地协作多传感紧耦合观测来提供回环优化以减小累积误差。本发明公开的空地协作高精同步定位与建图方法,有效克服了现有方法易受累积误差影响且工作模式不灵活等缺陷。
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公开(公告)号:CN115063463B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202210698689.4
申请日:2022-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/50 , G06T7/73 , G06T5/50 , G06T5/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的鱼眼相机场景深度估计方法,该方法首先建立生成对抗网络架构,对输入的鱼眼图像进行畸变校正处理;然后建立场景深度估计网络架构,对图像进行深度特征和位姿特征的提取;接着使用场景深度图信息和相机位姿信息重构图像,设计损失函数训练模型,优化网络参数;最终使用训练好的网络进行深度估计,得到图像的场景深度图。该方法使用鱼眼相机,具有观测范围广的特点;所采用的无监督学习方法,具有训练方便、感知结果准确的特点,能够满足场景深度估计的需求。
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公开(公告)号:CN114912061B
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202210545307.4
申请日:2022-05-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向商用车车道保持辅助系统的精准测评方法,该方法首先对道路轨迹数据采用Kochanek‑Bartels样条进行三次插值,拟合得到可调控较强的目标车道线形;其次,针对大型商用车给出相应测评方法:参数估计部分,根据大型商用车由牵引车与拖挂车组成的铰接特点,采用卡尔曼滤波分别进行牵引车和拖挂车参数的联合估计,以获得车辆精准的运动学参数;测评解算部分,对车道线距离、铰接角、横摆稳定性、车道保持精度等指标进行定量测评。本发明详细描述了商用车车道保持辅助功能中各项测评指标的测评细节,测评结果准确可靠。
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公开(公告)号:CN115099599B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202210684503.X
申请日:2022-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向公交信号优先控制的测试评价方法。首先,选取城市的交通路口作为试验场地,建立面向公交信号优先控制的测试场景。其次,为了全面、精确、可靠地获取公交信号优先控制诱导过程中的公交车运动状态参数,结合匀加速运动模型,采用扩展卡尔曼滤波算法对公交车的位置、速度、加速度信息进行准确估计。最后,在公交车运动状态参数准确递推的基础上,提出了诱导距离、诱导过程的驾驶平顺性、诱导过程的急加速/急减速行为等多个量化指标,从多个角度对公交信号优先控制开展测试评价,实现了精确、可靠、科学的定量测评。
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