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公开(公告)号:CN117910343A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410023914.3
申请日:2024-01-08
申请人: 东南大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/14
摘要: 本发明公开一种用于自动驾驶的路面抗滑性能感知方法,包括如下步骤:获取若干组汽车在不同路况下行驶的模拟数据;以模拟数据作为输入,以时间窗口内驶过路面的平均摩擦系数作为输出,对一维卷积神经网络模型进行训练;获取若干组汽车在不同路况下实际自动行驶的实际数据;对所述一维卷积神经网络模型中除输出层以外的网络层训练好的权重进行初始化,采用实际数据对其进行训练,得到训练好的一维卷积神经网络模型;自动驾驶车辆在行驶过程中,基于实时的数据,利用训练好的一维卷积神经网络模型得到当前的路面摩擦系数。此种方法感知速度快,具有较强的泛化性能,无需额外加装传感器,成本低,并可直接应用于自动驾驶的系统框架之中。
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公开(公告)号:CN117682797A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311680377.1
申请日:2023-12-08
申请人: 东南大学
摘要: 本发明公开了一种用于自动驾驶的路域信息磁性编码单元材料及其制备方法。所述磁性编码单元材料,由沥青、石灰石、磁性陶瓷和复合矿粉制成,所述沥青的质量为石灰石和复合矿粉质量之和的5.1%,所述磁性陶瓷的质量为相同级配范围石灰石和磁性陶瓷质量之和的10%‑80%。本发明的材料经充磁机充磁后,结合车载高斯计可读取道路二进制编码信息,实现对路域信息全面、快速、高效的检测识别,具有低成本、高可靠性、节能环保等优点,同时具备良好的热稳定性、耐腐蚀性、力学性能与电磁特性。
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公开(公告)号:CN115937786A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211712547.5
申请日:2022-12-29
申请人: 东南大学
摘要: 本发明公开了基于图像识别的机场道面状态智能检测方法,首先布设光电设备并获取机场道面全范围图像,进行预处理,其中机场道面病害获取晴朗天气下的道面图像,FOD采用实时的视频图像,雨雪冰状况采用雨雪冰天气下的道面图片,摩擦系数采用无病害、无FOD晴朗天气下的道面图片。然后设计机场道面状态的识别模型,得到机场道面状态的具体属性。其中,机场道面病害、FOD、雨雪冰状态采用YOLO‑Airport深度神经网络识别算法,摩擦系数采用点云重构机场道面三维纹理。根据机场规范要求,本发明结合识别出的机场道面状态详细属性,提出机场道面状态的量化评级,为机场道面的日常养护提供检测技术与评价支撑,助力智慧机场建设。
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