-
公开(公告)号：CN118089760A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410033924.5
申请日：2024-01-09
申请人： 同济大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种基于藤蔓式搜索的狭窄通道探索方法。该方法包括：针对目标环境，在信息集中进行批采样，获得生成路径规划所需的样本点，其中所述信息集是对于当前路径存在优化可能的所有状态构成的集合；根据是否与障碍物发生碰撞，将状态采样划分为自由空间采样和障碍物采样，并使用自由空间采样，生成对应的隐性图。基于所述隐性图，利用LPA*更新当前的搜索树；利用所更新的搜索树与所述障碍物采样之间的关系，启发式地选择探索节点；将所述探索节点向着与该探索节点匹配的障碍物采样的方向，执行藤蔓式探索，进而规划出从起始点到目标点的优化路径。本发明能有效提高狭窄通道中的路径规划效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN116931485A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310899331.2
申请日：2023-07-21
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种基于容器的分布式云化无人驾驶系统，包括：车辆信息上载模块、与车辆信息上载模块信号连接的分布式感知信息接收模块、与分布式感知信息接收模块信号连接的消息总控、与消息总控信号连接的分布式轨迹控制模块与多种算法模块、与多种算法模块信号连接的消息确认模块及与分布式轨迹控制模块信号连接的车端控制量接收模块；分布式轨迹控制模块、消息总控、消息确认模块、多种算法模块及分布式感知信息接收模块均处于云端的网络环境中。根据本发明，能够支持数据存储安全\高可用性和可伸缩性下的数据共享协同。
-
公开(公告)号：CN115512357A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211142256.7
申请日：2022-09-20
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06V30/148 , G06V30/19
摘要： 一种基于部件拆分的零样本汉字识别方法，首先，构造数据集‘汉字数据集’以及‘原型数据集’：本发明从中国科学院自动化研究所脱机手写样本数据库CASIA‑HWDB数据集中的每一类汉字里挑选一张汉字图片组成‘原型数据集’，并将CASIA‑HWDB数据集中剩下的部分作为‘汉字数据集’，并按照8：1：1的比例将其分成训练集，验证集和测试集。最后，构建汉字识别模型：该模型拥有‘汉字编码器’、‘特征解码器’以及‘序列转换器’这三个结构。其主要意义在于：识别人们不认识的生僻汉字，并获取其语义信息；再者，摆脱传统数据集受限于大量样本均衡，生僻字数据集无法获取的局限性；最后，先拆分后识别的模型架构大幅提升模型的训练效率，同时识别的准确性得以保障。
-
公开(公告)号：CN114740976A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210368393.6
申请日：2022-04-08
申请人： 上海市养志康复医院(上海市阳光康复中心) , 同济大学
摘要： 本发明公开了一种脑机接口的冷启动方法，利用脑机接口获取目标的脑电信号后，数据处理单元运行数据处理模型处理脑机接口所获取的目标的脑电信号，数据处理模型输出与脑电信号对应的信息；数据处理单元通过脑机接口与目标连接；数据处理模型为迁移学习网络模型。本发明的脑机接口的冷启动方法，设计了特定的迁移学习网络模型，通过模型迁移和知识迁移的思想，将在源域受试数据集上训练的模型与学习到的知识迁移到目标域上，从而促使目标域模型仅使用少量的数据样本和少量的训练轮次就能高效的获得较优的性能表现，并实现基于自发EEG的BCI系统冷启动，极具应用前景。
-
公开(公告)号：CN114234998A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210079216.6
申请日：2022-01-24
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提出一种基于语义道路地图的无人驾驶多目标点轨迹并行规划方法，包括步骤：基于米级定位和语义道路地图进行全局路径规划；基于语义参考路径和实时感知信息生成局部规划地图；考虑车辆动力学约束的多目标点实时并行轨迹规划；最优轨迹的选择与局部路径保持。本发明融合了实时检测车道线的精确性和语义参考路径信息的完备性，实现了结构化和非结构化道路场景规划的统一，在满足轨迹规划的实时性要求下提高了规划轨迹的多样性和可选择性，从多条轨迹中选取最优轨迹供车辆执行，并且保证了车辆驾驶的稳定性和平滑性，适用于无人车在高速公路、城区道路、停车场等各类结构化和非结构化道路中的自主驾驶。
-
公开(公告)号：CN113932823A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111112681.7
申请日：2021-09-23
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提出一种基于语义道路地图的无人驾驶多目标点轨迹并行规划方法，包括步骤：基于米级定位和语义道路地图进行全局路径规划；基于语义参考路径和实时感知信息生成局部规划地图；考虑车辆动力学约束的多目标点实时并行轨迹规划；最优轨迹的选择与局部路径保持。本发明融合了实时检测车道线的精确性和语义参考路径信息的完备性，实现了结构化和非结构化道路场景规划的统一，在满足轨迹规划的实时性要求下提高了规划轨迹的多样性和可选择性，从多条轨迹中选取最优轨迹供车辆执行，并且保证了车辆驾驶的稳定性和平滑性，适用于无人车在高速公路、城区道路、停车场等各类结构化和非结构化道路中的自主驾驶。
-
公开(公告)号：CN112633430A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011564611.0
申请日：2020-12-25
申请人： 同济大学
摘要： 一种中文字体风格迁移方法，特征是，对手写汉字进行无监督的风格迁移学习，在原始的对抗式生成网络的基础上，开创性地在循环生成对抗网络组成的生成器上增添了两个辅助网络，其一通过汉字分类识别残差网络同时对原图和生成器生成图提取其字体结构特征，取特定层的矩阵信息作辅助损失函数使其控制两者的字体结构一致性；其二使用风格编码器将生成器生成图的风格特征提取出来反馈给生成器进而控制两者的风格一致性。
-
公开(公告)号：CN107017005B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710287632.4
申请日：2017-04-27
申请人： 同济大学
IPC分类号： G10L21/0308 , H04S1/00
摘要： 本发明涉及一种基于DFT的双通道语声分离方法，包括以下步骤：S1，分别对左声道和右声道的时域信号序列分片，进行DFT变换，得到左声道和右声道的频域信号序列；S2，获取左、右声道背景音乐分量之间的夹角条件，以及语声分量与频点信号之间的夹角条件，将语声和音乐分离；S3，对步骤S2得到的结果进行DFT反变换，得到语声和音乐分离后的左声道和右声道的时域信号。与现有技术相比，本发明通过利用分片的离散傅里叶变换，可以将背景音乐和语声有效分离；考虑拾音系统的角度范围和拾音系统两通道之间的距离，确定了不同的相差条件，从而使计算结果更加准确；对得到的最后结果进行滤波，滤除不必要的噪声，可应用于K歌类型的手机应用程序中。
-
公开(公告)号：CN110081894A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910339490.0
申请日：2019-04-25
申请人： 同济大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本申请提供一种基于道路结构权值融合的无人车轨迹实时规划方法，适用于无人车在自主驾驶过程中的智能轨迹规划。采用的技术方案包括：1通过查表方式以简化车辆运动方程计算；2基于广度优先搜索的结构化与非结构化环境赋权方法；3动态目标区域决策；4融合车辆动力学特性的改进A*路径搜索算法；5动态场景增量式轨迹规划。利用结构化与非结构化环境赋权方法统一了各类环境下的无人车轨迹规划问题；利用动态场景增量式轨迹规划实现了轨迹的连续性和稳定性，保证无人车在低、中、高速下的运行平稳性；对车辆运动方程以及碰撞检测过程进行简化近似，通过避免浮点运算有效增强了轨迹规划算法的效率，使其达到近实时，并且保证了轨迹规划的正确性。
-
公开(公告)号：CN105957343B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610399183.8
申请日：2016-06-07
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明提供一种基于有色Petri网的城市交通系统建模方法及系统。其中，所述基于有色Petri网的城市交通系统建模方法包括：建立交叉口路段的Petri网交通流模型，所述交叉口路段的Petri网交通流模型中采用不同颜色的变迁代表车辆进入不同的区域，采用不同颜色的令牌代表不同行使方向的车辆；建立交叉口信号控制模型，所述交叉口信号控制模型的交通信号控制中加入了相位损失时间。所述相位损失时间包括绿初损失时间和黄末损失时间。本发明的方案加入了相位损失时间，使得所建模型更具实际意义，同时所建模型可以方便的对各种信号控制方案策略进行评价。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
88 条记录 (耗时 0.049 秒)
