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公开(公告)号：CN118799688A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410797352.8
申请日：2024-06-20
Applicant: 广西新发展交通集团有限公司 , 招商局重庆交通科研设计院有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车路协同自动驾驶的路域感知数据可信融合方法，包括：获得路侧雷达感知轨迹数据集及路侧视频感知轨迹数据集；对路侧视频摄像头进行初步标定，将视频感知轨迹坐标由像素坐标系初步转换至世界坐标系；实现雷达与视频感知轨迹数据之间的匹配，并求解坐标转换参数；求解坐标修正参数并对视频感知轨迹数据的世界坐标进行修正，将修正后的视频感知轨迹数据与雷达感知轨迹数据进行融合；定期校验雷视融合精度，当雷视轨迹误差超出阈值时，重新求解坐标修正参数并对视频感知轨迹数据进行修正。本发明能够通过路侧雷达与路侧视频感知轨迹数据自动实现雷视坐标的时空同步，并通过雷视感知数据融合实现感知交通目标的高精度追踪。
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公开(公告)号：CN119720793A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411897872.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N7/01 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出了一种面向无人驾驶多模态感知算法的可信性度量方法及系统，构建了一个数据驱动的虚拟仿真测试平台，基于真实采集的实测数据统计其特征分布。通过动态模型建模以及状态转移，刻画了端到端闭环感知过程。随后，面向场景参数高维度导致传统组合测试方法效率低下的问题，本发明建立了场景参数与感知测试结果之间的黑盒替代模型，使用贝叶斯优化算法，评估历史测试数据以产生下一次迭代测试中最具对抗性的场景参数，通过这种方式不断提升测试环境的对抗性，有效提升测试效率。最后，本发明构建感知算法可信性度量模块，通过回放测试数据提取感知失效场景，构建可信性评价指标体系，实现对被测感知系统的可信性综合评价。
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公开(公告)号：CN119398197A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411437083.0
申请日：2024-10-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/02 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模高并发用户的停车预约及动态分配方法，包括以下步骤：S1、实时收集区域内所有停车设施的状态信息，以及来自网联自动驾驶用户车辆或人工驾驶用户车辆的停车请求信息和用户状态信息；S2、根据S1得到的分配时刻信息确定符合用户偏好的可行停车资源合集以及用户预期总费用；S3、将停车预定及分配系统利用混合整数线性规划刻画成一个动态资源分配问题，根据停车需求和供给信息设定目标函数以及约束条件；S4、通过改进蒙特卡洛树搜索与启发式规则相结合的算法对S3所述的动态资源分配问题进行求解，为每位用户分配最合适的停车资源。本发明在最小化系统用户的总停车费用的同时，可以优化停车资源的利用减少巡游车辆。
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公开(公告)号：CN117334040B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311239693.5
申请日：2023-09-25
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , H04Q9/00
Abstract: 本发明涉及一种跨域路侧感知多车辆关联方法及系统，该方法包括以下步骤：针对区域内各路侧传感器节点，构建网络图结构，用于整合传感器感知数据并计算相应的节点交通状态；构建基于动态图的交通状态时空传递模型，基于模型计算各节点下轨迹对之间的时空关联相似度；提取车辆外观特征，与轨迹时空关联相似度融合得到增强相似度指标，并利用时空特征遮罩计算归一化增强相似度指标；针对不同节点的车辆感知轨迹数据集，构建相似度矩阵，基于相似度矩阵实现对应车辆目标关联。与现有技术相比，本发明面向城市路网规模级的路侧传感器网络，通过综合利用车辆外观特征及传感器节点间交通状态的时空传递特征，能够有效实现路侧感知数据快速、准确的关联。
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公开(公告)号：CN113963334B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111427550.8
申请日：2021-11-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法，包括：采集不同场景下全域车辆轨迹数据和对应的高精度车道级地图数据，以合并作为数据集，通过对数据集中的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于图神经网络和注意力机制，构建车辆轨迹缺损数据修补模型；利用训练集对车辆轨迹缺损数据修补模型进行迭代训练、利用验证集检验车辆轨迹缺损数据修补模型的修补效果，得到参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型；将测试集或待修补的车辆轨迹数据输入参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型中，输出得到对应的修补后全域车辆轨迹完整数据。与现有技术相比，本发明能够对不同场景下车辆轨迹缺损数据进行准确稳定的修补。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419874B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202111413903.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 山东高速建设管理集团有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于路侧感知设备数据融合的目标行车安全风险预警方法，用于对目标车辆进行风险预警，包括以下步骤：S1：获取路侧感知设备的传感数据，所述路侧感知设备设于待预警区域路侧，所述待预警区域内行驶目标车辆；S2：对所述路侧感知设备获取的传感数据进行数据融合，获取融合数据；S3：根据所述融合数据对待预警区域进行多目标跟踪；S4：基于所述多目标跟踪结果获取待预警区域中目标车辆的行车安全风险场；S5：筛选行车安全风险场中对目标车辆风险高于风险阈值的物体并发出预警。与现有技术相比，本发明能够准确高效的对目标车辆进行风险预警。
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公开(公告)号：CN116685873A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202180011148.3
申请日：2021-04-01
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 一种面向车路协同的感知信息融合表征及目标检测方法，包含以下步骤：布设路侧激光雷达，为路侧激光雷达配置相应的路侧计算设备；标定路侧激光雷达外参；路侧计算设备根据自动驾驶车辆定位数据和路侧激光雷达外参计算自动驾驶车辆相对于路侧激光雷达的相对位置；路侧计算设备根据相对位置将路侧激光雷达检测到的路侧激光雷达点云偏转至自动驾驶车辆坐标系中，得到偏转点云；路侧计算设备对偏转点云进行体素化处理，得到体素化偏转点云。自动驾驶车辆对车载激光雷达检测到的车载激光雷达点云进行体素化处理得到体素化车载激光雷达点云；路侧计算设备计算体素化偏转点云的体素级特征，得到偏转点云体素级特征。自动驾驶车辆计算体素化车载激光雷达点云体素级特征，得到车载激光雷达点云体素级特征；将各点云体素级特征压缩并传输至计算设备，传输设备可以是自动驾驶车辆、路侧计算设备或是云端。计算设备对车载激光雷达点云体素级特征和偏转点云体素级特征进行数据拼接和数据聚合得到聚合体素级特征；计算设备将聚合体素级特征输入基于体素级特征的三维目标检测网络模型得到目标检测结果；当计算设备为路侧计算设备或是云端时，最后将目标检测结果发送至自动驾驶车辆。
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公开(公告)号：CN114758496B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210328572.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G08G1/065 , G06N3/04 , G06N5/01 , G06N7/01 , G06N3/092 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种停车场内车辆的诱导方法、装置及存储介质，包括：接收停车场出口上下游路段和停车场内部路段的排队信息；根据驾驶员目的地和当前位置规划行车路径，并按照路径长度排序，确定备选停车场出口；以停车场出口上下游路段排队信息、停车场内部路段的排队信息、停车场出口对应的路径长度、备选停车场出口作为输入参数，利用深度强化学习框架构建停车场出口推荐模型，利用交通仿真平台实时传回的交互数据，迭代训练网络至收敛，以最大化期望效益，实现停车场出口推荐。与现有技术相比，本发明具有兼顾动静态交通信息，同时满足用户通行需求和道路交通效率等优点。
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公开(公告)号：CN116188817A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310021057.9
申请日：2023-01-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图匹配的车路协同系统多传感器时空标定方法，包括以下步骤：S1、联网车辆经过路侧多传感器感知范围，收集联网车辆的自身定位数据和其对周围交通流的感知数据，收集路侧多传感器对于交通流的感知数据；S2、采用图匹配方法对路侧多传感器采集到的车辆ID进行匹配，在路侧多传感器采集到的多目标轨迹数据中对联网车辆轨迹进行识别；S3、采用高斯‑牛顿方法解算由联网车辆定位数据坐标系至路侧多传感器数据坐标系的时空参数；S4、根据得到时空参数，对路侧多传感器采集数据进行变换，实现路侧多传感器的时空同步。与现有技术相比，本发明具有对路侧多传感器进行快速、自动的参数标定，实现路侧多传感器的时空同步等优点。
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公开(公告)号：CN115880904A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211503822.2
申请日：2022-11-28
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G08G1/14
Abstract: 本发明涉及一种基于专家决策的停车寻位行为仿真方法与系统，包括以下步骤：S1、通过交通仿真平台模拟现实环境的交通状态，并收集有效的停车寻位轨迹；S2、基于驾驶人选择偏好对轨迹数据进行聚类分析，形成专家轨迹数据集；S3、使用专家轨迹数据集训练逆强化学习模型，得到反馈函数集；S4、利用反馈函数集建立强化学习模型，通过强化学习得到决策策略，以决策策略作为寻路驱动函数建立停车寻位模型；S5、使用交通仿真平台及停车寻位模型，实现在仿真环境中的停车寻位行为模拟，系统分析所采集的数据以得出停车系统的统计性分析结果。与现有技术相比，本发明能为大数据环境下的城市停车管理优化与停车平行仿真提供理论基础与技术支撑。
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