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公开(公告)号：CN119898221A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510280476.3
申请日：2025-03-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本公开提供的一种运载‑充电分离式的移动充电系统及方法，其中，系统，包括：储能模块、运载机器人、供电及调度中心；储能模块用于存储电能，并用于为用户车辆、运载机器人供电；运载机器人用于运送储能模块至用户车辆处充电，还用于回收储能模块至供电及调度中心，运载机器人与储能模块相互独立；供电及调度中心，用于对储能模块充电，还用于对储能模块和运载机器人进行任务调度。通过本公开，将运载功能和充电功能分离，降低硬件成本，优化资源配置，提高资源利用率并减少系统空间占用，降低系统复杂度。
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公开(公告)号：CN119335510A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411366932.8
申请日：2024-09-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本申请提供本发明提供一种面向室内场景的异构传感器阵列在线自动标定方法，包括：获取异构传感器阵列激光雷达的点云数据和多相机阵列的RGB图像，并进行预处理，根据目标先验的跨模态匹配算法、位姿求解算法和对齐函数；确定激光雷达‑相机的外参信息；基于图像语义分割的像素特征区域标定算法和尺度先验全局位姿优化算法，确定多相机阵列的全局位姿信息；根据连续帧的点云数据信息和RGB图像信息，获得激光雷达‑相机连续外参信息和所有相机连续位姿信息，确定异构传感器阵列外参在线自动标定。本申请充分利用室内场景的相机RGB图像信息、激光雷达采集的点云数据，实现激光雷达‑相机、多相机在线标定，高度自动化、实时在线，提高标定精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118799532A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410782675.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T19/00 , G06T17/05 , G06T15/20 , G06V20/00 , G06V20/20 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于手机相机众包数据的NeRF实景建模方法及系统，包括：基于手机相机获取实时环境图片，并形成众包数据；对众包数据中的图片进行坐标对齐处理；对对齐后的图片进行预处理，并输入至一神经辐射场景模型中，对神经辐射场景模型进行训练，得到训练后的NeRF模型。本发明解决了众包数据的对齐问题，通过使用SLAM、神经网络等技术，实现众包图像之间的像素级匹配和位姿优化；使用手机相机众包数据进行街景建模的方法，通过使用NeRF神经网络，以较高的速度构建高度还原的全角度三维街景渲染图像；实现了对于动态街景的语义分割和开阔场景建模以及对来源广泛、语义复杂、采集量大的室外街景众包数据的处理。
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公开(公告)号：CN118799531A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410782673.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T19/00 , G06T17/05 , G06T15/20 , G06V20/00 , G06V20/58 , G06V20/20 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于车载相机获取实时街景图像构建NeRF实景的方法及系统，基于车载相机获取多个具有不同角度和不同高度的连续多视角周围实时图像数据，提取关键特征并进行图像配准，得到图像之间的相对位置关系，拼接形成实时街景图片，构建众包数据；对众包数据中的图片进行坐标对齐处理，得到对齐后的图片；利用对齐后的图片训练得到一NeRF模型，基于NeRF模型生成全角度三维街景图像，完成NeRF实景构建。本发明实现众包图像之间的像素级匹配和位姿优化；以较高的速度构建高度还原的全角度三维街景图像；实现了对于动态街景的语义分割和开阔场景建模；同时，实现了对来源广泛、语义复杂、采集量大的室外街景众包数据的处理。
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公开(公告)号：CN117036610A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311022852.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/10 , G06T5/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于三维点云的虚拟现实场景建模系统和方法，包括：预处理模块，该模块对原始点云数据进行预处理，得到体素网格和附加哈希表；体素分割与着色模块，该模块对所述体素网格和附加哈希表中的点云场景背景进行分割和统一着色，获得体素语义点云；体素场景导出模块，该模块将已分割和着色的所述体素语义点云导出至虚拟场景软件，完成虚拟现实场景建模。本发明解决模型重建过程中点云数据的噪声和误差导致的模型粗糙问题，并提升点云色彩的分布均匀性；解决模型导出到体素场景的问题，通过模型方块的与颜色的映射，实现彩色体素到虚拟现实场景模型的转化与导出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116973938A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311070738.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本公开提供一种基于跨模态的停车场车辆定位系统及方法。基于跨模态的停车场车辆定位系统，包括：激光雷达模块包括至少两个激光雷达，至少两个激光雷达设置在停车场道路的两侧并朝向停车场地面，激光雷达模块用于采集目标车辆的模板点云；传感器模块包括至少一个相机，至少一个相机设置在停车场道路和/或停车位区域的顶棚位置，并朝向停车场的地面，传感器模块用于采集目标车辆的RGB图像信息；主控计算机用于根据目标车辆的模板点云和目标车辆的RGB图像信息，确定目标车辆的位姿信息和目标车辆的车牌信息，并对目标车辆进行定位。通过本公开，实现在环境光稳定的停车场环境下对目标车辆实时定位，鲁棒性强，成本低，操作简单，易于安装。
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公开(公告)号：CN114034316A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111268444.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种路侧系统的定位性能评估方法，该方法包括以下步骤：S1：车载单元和路侧单元分别实时采集定位信息，并对定位信息打上时间戳后打包传输至计算设备，以进行下一步评估；S2：通过计算设备进行实时评估，将获得的车载单元和路侧单元的定位信息对齐，并对路侧单元的准确度进行实时评估；S3：通过计算设备进行统计评估，存储车载单元和路侧单元的对齐后的定位信息，并对路侧单元在一段时间内的准确度进行统计评估；S4：获取评估结果和相关图像，将评估结果可视化,与现有技术相比，本发明具有能够简单移植至所有现存的车路协同系统中以及能够具体表现出路侧系统定位性能的优劣等优点。
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公开(公告)号：CN119356300A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411455425.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/221 , H04L67/125
Abstract: 本发明提供了一种基于云端辅助的自动辅助泊车方法及系统，记录车辆自动泊车时的环视相机、超声波雷达据、轮速计和惯导数据，并在泊车失败时上传相应数据并请求云端泊车计算；云端服务器根据环视相机、轮速计和惯导数据进行航位推算，获取位姿信息；根据环视相机数据进行目标检测，获取障碍物尺寸与位置，同时根据超声波雷达数据检测障碍物；将两者检测的障碍物进行合并，得到障碍物信息；基于环视相机数据获取全景环视图像，结合障碍物信息获得车位坐标信息，将障碍物信息以及车位坐标信息发送至车辆端；在泊车局部坐标系下求解泊车轨迹，并将泊车轨迹信息发送至车辆端；车辆端对信息进行融合和校验后，执行泊车轨迹，完成云端辅助自动泊车。
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公开(公告)号：CN119261816A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411333111.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种场端感知引导式自主换电站系统及自主换电方法，换电站通过控制云台角度，获取接收激光雷达数据和相机数据，对换电站内相关区域进行环境建模，并对车辆进行车牌的识别，对控制中的车辆进行建模和定位，对环境中的其他障碍物进行检测；根据环境模型自动生成地图，利用地图对换电站内的车辆进行排队和调度控制；在环境建模时控制云台进行全局扫描，在泊车控制时控制云台使激光雷达与相机保持对被控车辆的跟随；生成被控车辆从其位置到车位或换电区域的轨迹，得到泊车控制指令；车辆接收换电站的泊车控制指令进行远程执行，并反馈自车状态，降低了人力成本和时间成本，实现了一种高效和低价的场端感知及控制方案。
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公开(公告)号：CN117808843A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311838658.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/292 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/75
Abstract: 本发明涉及一种支持多相机实时并行的跨相机车辆跟踪方法、设备、介质，方法包括：并行采集多个相机的视频流数据，通过并行计算分别得到各个相机下的第一车辆轨迹信息；基于目标车辆的第一车辆轨迹信息，利用预先得到的各个相机之间的拓扑关系筛选目标车辆可能经过的至少一个目标相机，基于目标车辆的行驶速度计算到达目标相机的时间范围；通过筛选得到目标相机在时间范围内获取到的第二车辆轨迹信息，通过聚类与所述第一车辆轨迹信息匹配构建轨迹对，实现跨相机的车辆跟踪。本发明对系统的推理速度与计算空间占用进行优化，满足实时推理的要求，并带有可视化查询模块供用户进行查询交互，使得跨相机车辆跟踪算法落地于实际应用中。
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