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公开(公告)号：CN118104428A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410482002.2
申请日：2024-04-22
申请人： 同济大学
摘要： 本申请提供了一种智能农作物种植机器人，包括依次连接的感知层、决策层和执行层，所述执行层包括依次连接的旋耕机构、三维滑台种植机构、车架和灌溉机构，所述车架上设置有前桥后桥和路侧设备，所述车架与轮胎连接，所述决策层包括主控终端，所述主控终端设置于所述路侧设备上，所述感知层设置于所述车架上，所述感知层用于感知周围的环境状况，将获取的环境数据传递给主控终端，所述主控终端对数据进行综合分析和处理，结合农业作业的实际需求，进行路径规划和任务分配，并生成相应的决策策略，生成相应的行车指令，所述车架上设置有三维滑台。可用于针对耕种、种植、施肥、灌溉等农业生产环节的各类机器。
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公开(公告)号：CN117784766A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410003421.3
申请日：2024-01-02
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本申请实施例涉及车辆驾驶控制技术领域，特别涉及一种多车协同进化自动驾驶算法的量化评估方法及系统，该方法包括：多车在不同训练场景进行模型训练，分别得到各车训练后的本地模型的权重；将各车训练后的本地模型的权重融合，生成融合模型；将融合模型的权重共享至各车，各车分别对本地模型进行更新，生成本地个性化融合模型；将多车的训练场景互换，并将各车搭载本地个性化融合模型分别置于新的训练场景中进行测试，分别得到各车的测试数据；对各车的测试数据进行评估分类，得到分类结果；对分类结果进行量化加权输出，得到量化评价结果。本申请能够有效解决自动驾驶在长尾事件处理方面的短板，根据评价结果对联邦平台的融合模型不断优化。
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公开(公告)号：CN114291112B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111651419.X
申请日：2021-12-30
申请人： 同济大学 , 东风汽车集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种应用于自动驾驶汽车的决策规划协同增强方法，包括以下步骤：S1：获取待规划车辆的驾驶环境中交通车辆的交通信息；S2：进行上层的换道倾向初始决策，并得出换道指令；S3：预测交通车辆的行驶轨迹及其未来可能出现位置的高斯概率分布；S4：根据预测获取的交通车辆的行驶轨迹及其未来可能出现位置的高斯概率分布，计算预测的交通车辆行驶轨迹未来每个时间戳内待规划车辆在行驶道路上的可行驶时空区域；S5：根据换道指令和可行驶时空区域，进行基于逻辑设计的决策规划信息互联及闭环增强，获取换道轨迹并进行自动驾驶。与现有技术相比，本发明有效提高了自动驾驶汽车的安全性、实用性及舒适性。
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公开(公告)号：CN116300850A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211100337.0
申请日：2022-09-08
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于数据机理融合的自动驾驶类人安全自进化方法和系统，方法包括：从历史经验数据中，提取真实人类驾驶数据特征，通过最大熵逆强化学习算法，迭代提取出与该驾驶员决策习惯和规划习惯的目标函数；实时从交通环境中采样，获取环境信息，构建包括当前状态、动作、奖励和下一时刻状态的经验回访池，构建Q价值神经网络，从经验回访池抽取数据，对Q价值神经网络进行迭代更新，获取拟人化约束；建立车辆模型，并代入当前时刻的环境信息，构建车辆执行器约束，结合车辆模型、拟人化目标函数和拟人化约束进行搜索求解，获取车辆控制信息。与现有技术相比，本发明使得自动驾驶汽车具有自学习性和适应性，能实现安全、高效、舒适地驾驶。
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公开(公告)号：CN113076641A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110348942.9
申请日：2021-03-31
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种基于风险评估的智能车人机协同转向控制并行计算方法，包括以下步骤：构建车辆的侧向动力学方程模型；以车辆行驶轨迹与车道中心线的偏移距离最小，且行驶过程中前轮转角和纵向加速度的变化尽量小为目标搭建目标函数；建立预测模型、目标函数的并行计算架构，所述的并行计算架构采用触发式并行计算方法同步计算预测模型和目标函数；采用反向传播的方式求解计算梯度，利用梯度下降法获取最优前轮转角控制量和纵向加速度控制量；基于模糊逻辑对驾驶权重进行计算获取期望前轮转角，完成实时控制。与现有技术相比，本发明缩短了模型预测控制求解时间，缩短了期望前轮转角求解的时间，提高了智能车人机协同转向控制实时性。
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公开(公告)号：CN118092290B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410481975.4
申请日：2024-04-22
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明提供了一种基于路径规划的多种植车辆协同控制系统，包括定位子系统用于对农业拟种植区域中多个捕捉目标上的各反光标志点进行捕捉和过滤处理，得到不同时间计量单位上各反光标志点的三维空间坐标；区域划分子系统用于根据各反光标志点的三维空间坐标中预设边界点的三维空间坐标确定作业范围，并将多个农业机器人均匀设置在作业范围内由景观植物田地或特殊地形农田划分成的多个凸多边形种植区域中；决策子系统用于根据耕种推荐模型、农作物生长状况监测模型、本地参数检测模型及全局模型生成总体决策；路径规划子系统，用于基于多个凸多边形种植区域进行路径规划，得到全覆盖作业路径。本发明解决了经验模型精确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN118205578A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410634624.2
申请日：2024-05-22
申请人： 同济大学
摘要： 本申请涉及自动驾驶技术领域，具体而言，涉及一种数据机理深度融合的自动驾驶安全高效进化方法及装置，一定程度上可以解决仍然需要大量专家数据的支撑，并且存在着安全性难以保证的隐忧，限制了其在自动驾驶领域的应用的问题。该方法包括：设计显空间规划架构，以计算并输出基于优化的自动驾驶策略；通过表征映射模型，将显空间状态量#imgabs0#映射至潜空间状态量#imgabs1#；将所述潜空间状态量#imgabs2#用于进行规划计算、策略网络学习及潜在动力学网络学习；通过显空间‑潜空间融合规划，进行价值网络对齐及策略对齐，从而输出融合后的当前最优自动驾驶策略。
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公开(公告)号：CN117891261B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410296362.3
申请日：2024-03-15
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05D1/43 , A01G7/00 , A01G25/16 , A01C23/00 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G06N3/098 , H04L67/12 , G06Q50/02 , G05D105/15
摘要： 本发明实施例提供了一种基于智慧农业多机协同的自主种植系统、设备及存储介质。该系统包括感知子系统、控制子系统、协同子系统、侦察车、种植车、补给车、后遣车及云平台；感知子系统由侦察车搭载，感知子系统用于获取并传输感知数据至控制子系统；云平台设置在控制子系统中，用于根据接收的感知数据进行种植路径的规划并基于规划完成的种植路径对种植车、补给车及后遣车进行统一调度和控制，以完成植物的种植；协同子系统包括无线通信模块，用于实现感知子系统、控制子系统、侦察车、种植车、补给车、后遣车及云平台之间的互相通信。本发明将智慧农业技术和多机协同技术有效地应用到农业种植中，提高了生产效率、资源利用率并降低了人力成本。
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公开(公告)号：CN117763966A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311804647.5
申请日：2023-12-25
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N3/098 , G06N3/092 , G06F18/25 , G06F21/60 , G06F21/62
摘要： 本申请实施例涉及自动驾驶自进化学习技术领域，特别涉及一种单车学习经验融合的多车协同自进化方法及系统，该方法包括以下步骤：首先，部署多车初始模型；多车使用初始模型与环境交互，收集个性化行驶信息；然后，基于个性化行驶信息，单车使用自学习技术更新初始模型，得到更新的单车模型；接下来，将更新后的单车模型部署至云端，并对其进行安全保护；多车与云端建立个性化联邦学习架构，将获取到的单车模型进行模型融合，得到融合后的多车模型；最后，将融合后的多车模型部署给多车，进行下一轮进化。本申请通过提供一种单车学习经验融合的多车协同自进化方法及系统，能够有效解决自动驾驶长尾数据问题，提高自动驾驶的安全性与经济性。
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