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公开(公告)号：CN118332689B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410441711.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 上海交通大学 , 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/0442
Abstract: 一种重载车辆悬架时变特性辨识方法及系统，由传感器收集矿用卡车操纵的序列状态，通过深度学习网络根据序列状态预测得到参数相关因子；同时通过考虑纵向‑垂直耦合效应的线性动力学模型粗略估计得到刚度和阻尼系数作为关键悬架参数，再由考虑纵向‑垂直耦合效应的非线性动力学模型根据参数相关因子和关键悬架参数预测得到下一时间步的状态。本发明将深度学习网络集成到矿用卡车的物理模型中，建立精确的矿用卡车纵向‑垂直动力学模型并识别精确的悬架参数，通过物理模型‑数据驱动的方法给出矿卡悬架刚度阻尼时变特性，且模型自身具备一定的可解释性和泛化性；只通过簧上信息即获取四个悬架刚度和阻尼，具有架构简单、便于实现等优点。
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公开(公告)号：CN119206027A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411290327.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/20 , G06T15/04 , G06T17/00 , G06T17/20 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及自动驾驶场景重建领域，公开了一种考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式重建方法及系统，采用一种自动驾驶的几何感知网格基神经渲染系统，该系统利用透视变形哈希网格和有符号距离函数SDF从稀疏传感器数据重建和渲染准确的驾驶环境。系统包括一个哈希池，包含16个级别，每级持有219个2维特征向量，特征向量通过空间插值输入至MLP网络，提取场景特征和SDF，最终，通过对RGB图像、深度和法线的优化，实现高质量的场景重建，在联合优化时，使用RGB输入和单目深度、法线观测作为监督。该系统提高了场景重建质量，能有效处理无边界场景，并在视点稀疏环境中提升性能，在处理实际驾驶环境中的复杂场景时，表现出更高的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN118886171A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410906715.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶数据采集领域，尤其涉及一种面向自动驾驶算法开发的仿真数据生成方法，包括初始化仿真环境；在仿真环境中部署自主移动的车辆和行人，在车辆上安装包括激光雷达和RGB相机在内的传感器；传感器收集的数据被转化为三维点云数据和RGB图像，筛选出可表征其几何结构的目标物体生成标签文件，基于预设的可见距离阈值过滤出可见目标物体，结合深度相机的数据判断顶点是否被遮挡，对于未被遮挡的目标物体生成对应的标签文件；保存传感器数据和标签文件，更新仿真场景重复采集完成数据集构建。通过对仿真场景、传感器、交通参与者等环境参数进行设置，构建了一个丰富的数据场景库，解决在遮挡情况下出现的标签关联错误，生成大量数据。
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公开(公告)号：CN115346367A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210880842.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种车路协同系统的测试系统及其测试方法，涉及智能交通车路协同技术领域。该车路协同系统的测试系统及其测试方法，包括终端层、边缘层、接入层、平台层和应用层五个层级；终端层，包括人、车、路端的各类设备，如智能手机、数据接收器、硬件传感器、定位设备等，用于各类数据的采集。该方法针对车路协同系统的环境感知、仿真与预测、通信播报、交通引导等测试需求，从测试体系、测试方法、测试工具等方面，系统地总结了车路协同系统测试技术和最新工程实践，深入地分析了车路协同系统测试技术的体系架构、特点和适用范围，极大地促进了智能驾驶汽车技术及产业的快速发展。
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公开(公告)号：CN115273491A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210867247.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，涉及车路协同系统技术领域。该一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，包括底座，所述底座上表面的中部固定连接有连接盒，所述连接盒内部的底面固定连接有蓄电池，所述连接盒上表面的中部固定连接有支撑柱，所述支撑柱上表面的中部固定连接有第一连接杆，所述第一连接杆上表面的中部固定连接有安装盒，所述安装盒内部的底面固定连接有伺服电机。本发明提供一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，该车路协同系统的路测感知设备及其感知方法整体结构设计合理，使用方便，节能效果显著，同时能够提前向过往的司机提供道路的多种信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119759034A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510010554.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，提供了一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统，包括：构建节点引导搜索规则，对于任意一个当前子节点采用固定步长和均匀离散采样后的转向角进行节点探索得到固定步长的下一个子节点的探索子节点集合，并通过深度强化学习生成引导节点加入到探索子节点集合中，对探索子节点集合中每一个探索子节点的代价进行评估，用于后续每轮迭代搜索过程中获取代价最低的探索子节点作为最终选择的下一个子节点，同时在当前子节点到终点的距离小于设定阈值时，生成当前子节点到终点的泊位曲线，从而得到最终全局曲线。上述技术方案，构建了规则‑数据混合驱动路径规划框架，实现了规则和学习方法的优势互补。
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公开(公告)号：CN119227521A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411261156.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及自动驾驶测试领域领域，提供了一种基于对抗奖励训练的自动驾驶危险场景生成方法及系统，初始化多车道道路的驾驶仿真环境；基于车辆数据中的场景状态参数，随机生成惩罚动作，将场景状态参数、惩罚动作及对应的动作参数组成状态动作对，在无历史动作相似性惩罚的条件下，计算状态动作价值；通过惩罚函数对惩罚动作进行历史动作相似性惩罚，计算历史动作相似性惩罚更新后的状态动作价值；根据强化学习模型中的状态动作价值与期望状态动作价值的差值更新强化学习模型指导生成自动驾驶危险场景。本发明显著提高了自动驾驶系统测试的效率和质量，同时减少场景质量损失，并在较短的训练周期内，提升了场景的多样性和实用性。
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公开(公告)号：CN118609077A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410761520.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06T7/66 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及自动驾驶感知技术领域，公开了一种基于时空连续性的矿山可通行区域识别方法和系统，包括：输入三维激光雷达点云，采用同心圆模型并通过对整体点云按照极性进行区域划分，通过自适应平面拟合判定每个划分好的所述区域是否为可通行区域，并对可通行点和非可通行点进行归类，输出为初始可通行点云集合和初始不可通行点云集合；通过连通性地面的区域滤波和点滤波两部分滤除所述初始可通行点云集合中不符合连通性要求的点云，输出为优化后的可通行点云集合和不可通行点云集合；输入当前帧点云相对于第一帧点云的位姿变换，通过时序地面滤除所述初始可通行点云集合中不稳定的点云，输出为二次优化后的可通行点云集合和不可通行点云集合。
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公开(公告)号：CN115394100A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210867248.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种面向车路协同的智慧路侧系统，涉及智能交通控制技术领域。该面向车路协同的智慧路侧系统，包括多接入边缘计算单元、多传感器融合感知单元、高精定位基站、信号灯和预警信息处理单元，所述多传感器融合感知单元包括视觉感知传感器、毫米波雷达传感器和激光雷达传感器。该系统通过采用基于多接入边缘计算单元、车路协同通信单元、实时动态差分高精定位基站、多传感器融合感知单元等融合技术的系统架构，通过在既有路灯与标志牌杆件上部署车路通信设备、多传感器融合感知设备、边缘计算单元、高精定位基站等，为车辆提供交叉口车速引导、安全预警、高精地图服务，可有效提升车辆通行效率和行车安全。
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公开(公告)号：CN115292913A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210871266.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种面向车路协同的路测感知仿真系统，涉及路测感知仿真技术领域。该面向车路协同的路测感知仿真系统，包括仿真平台模块、仿真框架模块、中间件模块、结点模块，所述仿真平台模块包括图形引擎单元和物理引擎单元，且物理引擎单元与图形引擎单元进行连接，且图形引擎单元和物理引擎单元均与仿真框架模块进行连接，所述仿真框架模块包括模拟环境单元、动态场景单元、路侧传感器单元、定位仿真单元、通信仿真单元和动力学仿真单元等。该系统通过在在路侧部署传感器，将采集到的路面信息经V2X通信给到车辆，使车辆拥有超视距的感知能力，通过构建该路侧感知仿真系统可以很好地解决RSU配置及样本数据生成的问题。
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