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公开(公告)号：CN113190921A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110524749.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/30 , G01M17/007 , G06F111/08
Abstract: 一种用于智能汽车驾乘性能测试的自动评价方法及系统，通过在驾乘测试的过程中，组合若干车载传感器实时采集车辆周围的环境信息，利用机器人操作系统与真实场景下或仿真测试环境下的车辆进行通信，以此实现了实时的不同维度的自动量化评估，即先对场景和工况进行分割，再在特定场景下通过行为能力量表衡量智能汽车驾驶算法的的工况进行安全性、舒适性、交通协调性、交规匹配性，使用工况分割的数据对量表的打分进行优化，并使用可视化界面呈现。本发明能够使得智能汽车的驾乘性能测试能够从多个角度出发，全面地对驾乘性能进行自动化评估，减少人工介入，降低成本，加快试验速度。
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公开(公告)号：CN119830466A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411750320.9
申请日：2024-12-02
IPC: G06F30/17
Abstract: 本发明提供一种基于空气弹簧性能退化机理的有效面积预测方法及系统，属于空气弹簧检测技术领域，包括：根据空气弹簧的材料弹性特性、气囊的几何参数、帘线层总厚度以及内部气压，计算空气弹簧的有效面积半径；将有效面积半径的平方与圆周率相乘，得到第一有效面积；将空气弹簧在未加载时的垂直高度与预设比例系数相乘，得到第二有效面积；预设比例系数用于反映空气弹簧的有效面积随高度呈线性变化的规律；将第一有效面积与第二有效面积相加，得到空气弹簧的预测有效面积。本发明通过考虑材料性能退化和几何特性，精确计算空气弹簧在动态加载条件下的有效面积，提升空气弹簧的有效面积预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119618185A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311176923.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于OSM类地图的SLAM地图全局对齐系统，包括：先验OSM类地图处理模块、SLAM地图数据处理模块、全局地图粗对齐模块以及基于图优化的细对齐模块，本发明利用先验地图中共有的拓扑结构为关键点，构建拓扑地图作为地图对齐的中转结构，达到将感知地图与路网地图对齐，赋予SLAM地图全局坐标的效果，能够实现相对较高的精度完成SLAM地图的全局坐标标定，即地理意义上的经纬度坐标，并且SLAM地图与OSM对齐之后的语义信息关联，对于未来地图的应用有较好的应用延展性。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN114670867B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210036593.1
申请日：2022-01-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 一种基于分层学习和潜在风险模型的多车轨迹预测系统，包括：基于条件变分编码器的候选轨迹生成模块、基于潜在风险模型的指导轨迹生成模块以及再学习模块，候选轨迹生成模块根据周围车辆方历史轨迹序列信息，分别对周围每台车辆生成可行驶的候选轨迹；指导轨迹生成模块根据当前周围车辆的位置信息、速度信息以及道路与车道线信息建立潜在风险势场，进而利用风险势场计算每条候选轨迹的潜在风险值，根据潜在风险值为候选轨迹计算周围每台车辆的可能行驶概率并随机选择周围每台车辆的未来指导轨迹；再学习模块融合车辆历史轨迹和未来指导轨迹，得到周围每台车辆的未来行驶轨迹，本发明显著提高多车轨迹预测的精度，实现多车轨迹的准确预测。
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公开(公告)号：CN114155720B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202111428653.6
申请日：2021-11-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法，该方法包括：步骤1：建立车辆检测和轨迹预测的多任务深度神经网络模型；步骤2：基于公开数据集对多任务深度神经网络模型进行预训练；步骤3：采用基于体素化处理的背景滤波法对点云进行背景滤波；步骤4：基于自建路侧端数据集进行多任务深度神经网络模型的迁移训练；步骤5：部署多任务深度神经网络模型，进行车辆的检测、跟踪和轨迹预测，与现有技术相比，本发明具有提升检测模型的准确率和轨迹预测的准确率等优点。
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公开(公告)号：CN109900295B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201711308832.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于自主式传感器的车辆运动状态的检测方法及系统，通过考虑前方目标车辆的车辆动力学与目标车辆运动状态的关系，以及前方目标车辆和道路的相对关系与前方目标车辆状态的关系，创新性地提出了考虑道路约束和汽车车辆动力学的车路联合模型，基于自主式传感器检测到的测量信息，实现对前方目标车辆的横摆角速度和侧向速度等不容易测量的运动状态量的准确估测。
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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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