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公开(公告)号：CN120047728A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510066398.7
申请日：2025-01-16
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/74 , G06V10/25 , G06T7/60 , G06T7/66 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/58 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种车路协作感知场景下面向后融合方式的不确定性量化方法，所述协作感知场景下后融合不确定性表征方法包括以下步骤：对单个智能体进行不确定性建模；结合真实分类回归标签进行监督学习；计算车端和路端感知结果的分类不确定性与回归不确定性；匹配车端与路端的感知结果；以及根据匹配结果，计算协作感知后融合不确定性。本发明通过对协作感知场景下的不确定性的量化，可在实际车路协同场景下动态地反应融合结果的可信度。
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公开(公告)号：CN119720793A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411897872.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N7/01 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出了一种面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统，构建了一个数据驱动的虚拟仿真测试平台，基于真实采集的实测数据统计其特征分布。通过动态模型建模以及状态转移，刻画了端到端闭环感知过程。随后，面向场景参数高维度导致传统组合测试方法效率低下的问题，本发明建立了场景参数与感知测试结果之间的黑盒替代模型，使用贝叶斯优化算法，评估历史测试数据以产生下一次迭代测试中最具对抗性的场景参数，通过这种方式不断提升测试环境的对抗性，有效提升测试效率。最后，本发明构建感知算法可信性度量模块，通过回放测试数据提取感知失效场景，构建可信性评价指标体系，实现对被测感知系统的可信性综合评价。
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公开(公告)号：CN119398197A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411437083.0
申请日：2024-10-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/02 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模高并发用户的停车预约及动态分配方法，包括以下步骤：S1、实时收集区域内所有停车设施的状态信息，以及来自网联自动驾驶用户车辆或人工驾驶用户车辆的停车请求信息和用户状态信息；S2、根据S1得到的分配时刻信息确定符合用户偏好的可行停车资源合集以及用户预期总费用；S3、将停车预定及分配系统利用混合整数线性规划刻画成一个动态资源分配问题，根据停车需求和供给信息设定目标函数以及约束条件；S4、通过改进蒙特卡洛树搜索与启发式规则相结合的算法对S3所述的动态资源分配问题进行求解，为每位用户分配最合适的停车资源。本发明在最小化系统用户的总停车费用的同时，可以优化停车资源的利用减少巡游车辆。
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公开(公告)号：CN117334040B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311239693.5
申请日：2023-09-25
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , H04Q9/00
Abstract: 本发明涉及一种跨域路侧感知多车辆关联方法及系统，该方法包括以下步骤：针对区域内各路侧传感器节点，构建网络图结构，用于整合传感器感知数据并计算相应的节点交通状态；构建基于动态图的交通状态时空传递模型，基于模型计算各节点下轨迹对之间的时空关联相似度；提取车辆外观特征，与轨迹时空关联相似度融合得到增强相似度指标，并利用时空特征遮罩计算归一化增强相似度指标；针对不同节点的车辆感知轨迹数据集，构建相似度矩阵，基于相似度矩阵实现对应车辆目标关联。与现有技术相比，本发明面向城市路网规模级的路侧传感器网络，通过综合利用车辆外观特征及传感器节点间交通状态的时空传递特征，能够有效实现路侧感知数据快速、准确的关联。
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公开(公告)号：CN116685873A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202180011148.3
申请日：2021-04-01
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 一种面向车路协同的感知信息融合表征及目标检测方法，包含以下步骤：布设路侧激光雷达，为路侧激光雷达配置相应的路侧计算设备；标定路侧激光雷达外参；路侧计算设备根据自动驾驶车辆定位数据和路侧激光雷达外参计算自动驾驶车辆相对于路侧激光雷达的相对位置；路侧计算设备根据相对位置将路侧激光雷达检测到的路侧激光雷达点云偏转至自动驾驶车辆坐标系中，得到偏转点云；路侧计算设备对偏转点云进行体素化处理，得到体素化偏转点云。自动驾驶车辆对车载激光雷达检测到的车载激光雷达点云进行体素化处理得到体素化车载激光雷达点云；路侧计算设备计算体素化偏转点云的体素级特征，得到偏转点云体素级特征。自动驾驶车辆计算体素化车载激光雷达点云体素级特征，得到车载激光雷达点云体素级特征；将各点云体素级特征压缩并传输至计算设备，传输设备可以是自动驾驶车辆、路侧计算设备或是云端。计算设备对车载激光雷达点云体素级特征和偏转点云体素级特征进行数据拼接和数据聚合得到聚合体素级特征；计算设备将聚合体素级特征输入基于体素级特征的三维目标检测网络模型得到目标检测结果；当计算设备为路侧计算设备或是云端时，最后将目标检测结果发送至自动驾驶车辆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116307486A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310048450.7
申请日：2023-01-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/1093 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于公交客流与周转时间的公交可视化排班方法及系统，包括以下步骤：S1、检验相关参数的合理性和可行性，将通过检验的参数作为输入参数；S2、基于时空网络优化算法或正则表达式的非标准化文件解析生成时刻表；S3、获取时刻表的基本信息数据，将时刻表中所有班次的发车时间、行程时间和路牌序号进行展示，即甘特图可视化；S4、计算时刻表的路牌类和班次类评价指标并对生成的时刻表作出综合评估，若符合实际需求，则结束；若不符合实际需求，执行步骤S5；S5、改变时刻表中的输入参数或选择场景自动优化，对时刻表进行调整并重复步骤S3和S4。与现有技术相比，本发明提升了公交时刻表排班效率，降低了公交运营成本。
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公开(公告)号：CN116188817A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310021057.9
申请日：2023-01-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图匹配的车路协同系统多传感器时空标定方法，包括以下步骤：S1、联网车辆经过路侧多传感器感知范围，收集联网车辆的自身定位数据和其对周围交通流的感知数据，收集路侧多传感器对于交通流的感知数据；S2、采用图匹配方法对路侧多传感器采集到的车辆ID进行匹配，在路侧多传感器采集到的多目标轨迹数据中对联网车辆轨迹进行识别；S3、采用高斯‑牛顿方法解算由联网车辆定位数据坐标系至路侧多传感器数据坐标系的时空参数；S4、根据得到时空参数，对路侧多传感器采集数据进行变换，实现路侧多传感器的时空同步。与现有技术相比，本发明具有对路侧多传感器进行快速、自动的参数标定，实现路侧多传感器的时空同步等优点。
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公开(公告)号：CN108171979B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810011093.6
申请日：2018-01-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开一种有轨电车全天运营时刻优化方法及系统，考虑了不同交叉口在不同时段内不同的信号周期时长的影响，通过调整双向各班次有轨电车的发车时刻、路段上的行驶速度以及在站点的停靠时间、沿线交叉口有轨电车绿灯起亮时间以及相位方案，同时优化全天双向有轨电车的运营时间以及时刻表的鲁棒性，进而保证有轨电车不仅能够以较快的速度运行，同时也能维持较高的到站准点率。根据优化结果确定双向各班次有轨电车在站点的离站时间，最终得到有轨电车全天运营时刻表。与现有方法相比，本发明提高了有轨电车的到站准点率，增加了有轨电车系统的竞争力，提高了有轨电车运行速度，减小了有轨电车的运营成本。
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公开(公告)号：CN108242154A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201810193732.5
申请日：2018-03-09
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/052
Abstract: 本发明公开了一种实时检测道路车辆行程车速的方法及系统。该方法包括：获取在预设时间段内第一探针检测到的通过第一道路横断面的移动终端的数据和第二探针检测到的通过第二道路横断面的移动终端的数据；第一探针布设在第一道路横断面上；第二探针布设在第二道路横断面上；筛选出第一探针和第二探针均检测到的移动终端作为可测移动终端；计算每个可测移动终端通过第一道路横断面的时刻和通过第二道路横断面的时刻，得到每个可测移动终端在两个横断面之间的移动时间间隔；结合第一道路横断面和第二道路横断面之间的距离和每个可测移动终端的移动时间间隔确定每个可测移动终端的行程车速。本发明提供的方法及系统能够将数据与车辆身份进行对应。
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公开(公告)号：CN108171979A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810011093.6
申请日：2018-01-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开一种有轨电车全天运营时刻优化方法及系统，考虑了不同交叉口在不同时段内不同的信号周期时长的影响，通过调整双向各班次有轨电车的发车时刻、路段上的行驶速度以及在站点的停靠时间、沿线交叉口有轨电车绿灯起亮时间以及相位方案，同时优化全天双向有轨电车的运营时间以及时刻表的鲁棒性，进而保证有轨电车不仅能够以较快的速度运行，同时也能维持较高的到站准点率。根据优化结果确定双向各班次有轨电车在站点的离站时间，最终得到有轨电车全天运营时刻表。与现有方法相比，本发明提高了有轨电车的到站准点率，增加了有轨电车系统的竞争力，提高了有轨电车运行速度，减小了有轨电车的运营成本。
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