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公开(公告)号：CN115330969A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211250177.8
申请日：2022-10-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于地面无人车的局部静态环境矢量化描述方法，本发明首先通过地面分割方法，获得点云属性以及离地高度；然后结合点云地面分割结果和实时位姿信息，生成二维障碍物点云；利用二维障碍物点云信息和实时位姿信息，生成和维护局部栅格地图；再通过二值化和形态学操作，得到描述占据信息的二值图；最后通过障碍物边缘提取以及凸多边形矢量化分割，将静态环境分割为若干个凸多边形。本发明逻辑简单清晰，实施方案灵活多变，实现了鲁棒检测静态障碍物且紧凑描述环境的目的，克服了传统占用栅格地图存在占用大量内存和增加计算成本的缺点。
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公开(公告)号：CN115220936A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211146672.4
申请日：2022-09-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开一种多类传感器数据在控制器中零拷贝的方法和装置，该方法为：模块A创建并初始化两块共享内存；初始化为异构平台框架的API接口和软件包接口；创建模块B，打开共享文件并映射到虚拟地址空间，同时获取到传感器的最新数据，得到传感器数据地址；创建模块C，根据传感器数据地址，生成系统内存数据类型对象，保存该地址与生成的对象的映射关系；将系统内存数据类型对象转化为软件包接口支持的类型对象，再创建新的类型对象，保存图片地址与新的类型对象的映射关系；创建并获取框架支持的内存对象，保存传感器数据地址与该内存对象的映射关系；根据上述两个映射关系，数据使用程序直接获取到新的类型对象和内存对象，实现数据零拷贝。
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公开(公告)号：CN115201615A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211118553.8
申请日：2022-09-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及智能电网领域，提出了一种基于物理约束神经网络的非侵入式负荷监测方法及装置，包括如下步骤：步骤1、获取建筑某一时段内的总负荷数据和设备负荷数据，利用滑动窗口方法进行切割以构造训练数据；步骤2、设计深度学习神经网络模型，对总负荷数据中所包含的设备负荷特性进行学习，输出设备负荷预测；步骤3、基于物理约束学习框架，对深度学习神经网络模型通过迭代优化训练损失进行训练，得到训练好的物理约束神经网络模型；步骤4、根据物理约束神经网络模型的输出结果，监测建筑内各设备的用电情况。本发明可充分提取用电设备的运行特征，在不增加额外开销的前提下提升负荷辨识的准确性。
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公开(公告)号：CN112346978B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011245927.3
申请日：2020-11-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员参与的无人车驾驶软件仿真测试装置与方法，该装置包括无人车仿真器、驾驶仿真器、陪练车仿真器、测试服务器和数据处理器。本发明使人类驾驶员可以在线参与无人车驾驶软件的仿真测试过程，从而提高仿真测试的难度和真实性；本发明通过对人类驾驶行为的记录和处理，生成若干模仿人类驾驶者驾驶行为的车辆行驶脚本，并通过陪练车仿真器执行脚本，使仿真测试中的陪练车可以模拟人类驾驶行为进行驾驶，一方面高保真地还原了真实人类的陪练行为，另一方面大大增加了仿真测试的不确定性，使仿真测试可以提供更多更逼真的临界案例，更全面地测试无人车驾驶软件的智能性和安全性。
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公开(公告)号：CN114322994B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210228899.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于离线全局优化的多点云地图融合方法和装置，该方法包括：步骤1，适配基于GPS信息初始化的激光SLAM方法；步骤2，将需要用于点云融合的多个数据集，按照上述S1所述的在线激光SLAM方法依次获得多个点云地图；步骤3，离线加载各点云地图信息，并依次构建各点云地图的里程计因子，回环因子和GPS因子；步骤4，构建不同点云地图之间的互约束因子；步骤5，设定优化参数，进行全局优化，保存最终融合点云和所有关键帧信息。本发明方法相较于在线多点云地图融合的方法，提高了多点云地图融合的稳定性和可靠性，降低了算法实施的难度，无需顾及建图性能和运行实时性之间的平衡关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114676939A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210580074.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种多车型参数自适应的参考线平滑方法和系统，该方法包括：步骤一，使用高精地图，定位自车全局位置，根据决策给出目标车道信息；步骤二，计算自车在以原始道路中心线为参考线的Frenet坐标系下的起始坐标；步骤三，从起始坐标开始，等距采样离散原始参考点，并获取对应的车道宽度，再判断自车所在的当前车道的邻道状态，构造出自车可行驶区域；步骤四，构造参考线平滑的代价函数和约束条件，调用优化算法求解库对优化需优化的参考点，得到最优化结果；步骤五，计算出所述最优化结果对应朝向角及曲率，输出平滑后的参考线。本发明可以根据车型参数调节参考线平滑程度，降低轨迹规划难度并提升规划算法的稳定性、舒适性及安全性。
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公开(公告)号：CN114429219A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111502142.4
申请日：2021-12-09
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向长尾异构数据的联邦学习方法包括如下步骤：步骤一、服务器端随机初始化全局模型w并将模型参数发给各个客户端，各个客户端利用收到的模型参数进行模型更新，并将更新后的模型参数上传至服务器端；步骤二、服务器端对收到的本地模型参数后进行聚合得到教师模型和学生模型；步骤三、服务器端对步骤二中得到的教师模型进行校准，让教师模型在无偏知识上进行学习，以此教出好的学生模型；步骤四、使用知识蒸馏将教师模型的无偏知识传递给学生模型，随后将学生模型发给各个客户端开始下一轮联邦训练。
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公开(公告)号：CN114413882A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210317515.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于全局初定位技术领域，涉及一种基于多假设跟踪的全局初定位方法和装置，该方法首先采集场景的点云数据和其对应的全局位姿数据，构建数据库，将采集的数据经过预处理存入数据库，同时生成点云地图，然后对当前帧点云数据与数据库中的数据进行匹配，得到匹配的候选结果，接着利用连续帧之间的约束关系对候选结果进行过滤，直到候选结果收敛后，利用当前帧数据和其对应的数据库中的数据进行平移和旋转的计算，从而得到全局初定位的初始值后与点云地图匹配得到精确的初定位结果。本发明的方法结合全局描述以及多帧数据进行场景初定位，采用多假设跟踪的方法对结果进行筛选，保证了定位的效率，同时提高了定位的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113821452B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111405653.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F11/36 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种根据被测系统测试表现动态生成测试案例的智能测试方法，该方法通过生成n个仿真训练案例，并通过测试得到被测代理在这n个案例中的表现，通过构建多棵决策树，使算法准确预测不同案例下的被训练代理的表现，学习到仿真测试中会导致不同结果的各变量的空间划分，从而在下一轮测试中可以更精确有效地生成案例。本发明实现方法简便且具有通用性，适用于多种场景中的虚拟仿真训练，提升了智能测试中生成案例的有效性。
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公开(公告)号：CN114021629A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111248749.4
申请日：2021-10-26
Abstract: 本发明公开了一种基于均值动态时间规整的车辆轨迹运动模式提取方法。该方法先对原始轨迹进行初始化和重采样，获取重采样轨迹集合；根据重采样轨迹，计算基于均值动态时间规整的轨迹间距离；基于均值动态时间规整的轨迹间距离度量方法，并运用聚类算法进行聚类，得到聚类簇集合；最后为每个簇分别提取特征运动模式，得到特征运动模式集合。本发明通过采用限定的技术，可以准确地度量相似轨迹间距离，对长序列轨迹间距离度量更精准，适用于长序列轨迹的车辆行为分析，还可以从车辆轨迹数据集中提取特征运动模式；每一条提取的特征运动模式轨迹都可以直观地反映车辆的运动模式，更易于赋予运动模式语义赋予和可视化展示。
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