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公开(公告)号：CN114460129A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111658456.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明涉及一种固体三维导热的对流换热系数的获取方法，包括以下步骤：将待测固体置于均匀流动的流体中，获取流体温度、待测固体的表面初始温度、导热系数和热扩散系数，测量待测固体的表面达到的某一温度以及达到该温度所消耗的时间，并分别记为测量温度和测量时间；计算在测量时间内的某一时刻下待测固体的表面温度，构建温度代价函数和对流换热系数测量的拉格朗日函数；预估初对流换热系数，分别获取在测量时间内的所有时刻下固体表面的温度分布和伴随算子，获取对流换热系数变化梯度；通过牛顿迭代法，获取最佳对流换热系数。与现有技术相比，本发明能够精确的获取考虑待测固件三维导热影响的换热系数，且对待测固体表面的形状没有限制。
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公开(公告)号：CN113655494A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110853786.1
申请日：2021-07-27
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
Abstract: 本发明涉及一种路侧相机与4D毫米波融合的目标检测方法、设备及介质，所述目标检测方法包括以下步骤：获取路侧相机的第一图像与4D毫米波雷达的第一点云；将所述第一点云投影到所述第一图像上，在所述第一图像上添加距离信息，获取第二图像；将所述第二图像作为深度补全卷积网络的输入，获取第三图像，该第三图像为稠密深度图；将所述第三图像转换为第二点云，并编码生成第四图像；将所述第四图像输入卷积神经网络进行目标检测，获得目标框；将所述目标框映射为相机坐标系下的3D框，并基于所述第一点云，在所述3D框上添加速度信息。与现有技术相比，本发明具有感知距离远、目标定位准确等优点。
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公开(公告)号：CN113484830A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110694032.6
申请日：2021-06-22
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
IPC: G01S7/40 , G01S7/497 , G01S13/931 , G01S17/931 , G06T7/80 , G06K17/00
Abstract: 本发明提供了一种复合标定板，包括：检测图案、毫米波反射器和复合板；检测图案和毫米波反射器设置于复合板上，且位于复合板的同侧。检测图案包括二维码。毫米波反射器的数量为多个，设置于复合板的边缘或角落。复合板的形状包括多边形。复合板包括反光层和吸波层，吸波层设置在反光层的一侧。本发明还提供了一种标定方法，使用上述的复合标定板进行标定。本发明能够同时标定激光雷达、相机、4D毫米波雷达，提升标定效率，兼容4D毫米波雷达同时标定，降低整体传感器系统的标定误差。
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公开(公告)号：CN113313945A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110602870.6
申请日：2021-05-31
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于传感器数据进行姿态自适应调节的智能网联系统和方法，包括：数据采集模块：采集目标的位置、速度信息和目标的实时图像信息，并发送至数据处理模块；通信模块：将姿态控制命令发送至智能云台，接收智能云台返回的实时角度信息和IMU数据并发送至数据处理模块；数据处理模块：接收数据采集模块和通信模块发送的数据，通过预设算法实现对传感器原始数据的坐标变换和数据畸变的校正，以及控制智能云台对当前传感器进行角度调节。本发明通过采用数据处理单元对图像进行实时调整，有效的提高了智能网联系统所采集的感知数据的精度和准确度。
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公开(公告)号：CN114460129B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202111658456.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明涉及一种固体三维导热的对流换热系数的获取方法，包括以下步骤：将待测固体置于均匀流动的流体中，获取流体温度、待测固体的表面初始温度、导热系数和热扩散系数，测量待测固体的表面达到的某一温度以及达到该温度所消耗的时间，并分别记为测量温度和测量时间；计算在测量时间内的某一时刻下待测固体的表面温度，构建温度代价函数和对流换热系数测量的拉格朗日函数；预估初对流换热系数，分别获取在测量时间内的所有时刻下固体表面的温度分布和伴随算子，获取对流换热系数变化梯度；通过牛顿迭代法，获取最佳对流换热系数。与现有技术相比，本发明能够精确的获取考虑待测固件三维导热影响的换热系数，且对待测固体表面的形状没有限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723616B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110940701.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多传感器信息半自动标注方法、系统及存储介质，该方法包括：采用待训练模型对感知数据进行预标注，得到对应的预标注信息；采用伴生模型对感知数据进行参照标注，得到对应的参照标注信息，并计算各条预标注信息与对应参照标注信息之间的损失值以及批次平均损失；对大于批次平均损失且大于预定阈值的损失值所对应的感知数据进行人工标注；采用人工标注结果对待训练模型以及伴生模型进行再训练。本发明采用的标注过程使得标注结果更加准确全面，得到的标注结果可以直接用于模型的训练且训练效果好。该系统中标注过程与训练过程交替进行，可快速实现反馈闭环优化，不断提高标注正确率以及待训练模型的准确率。
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公开(公告)号：CN113359117A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110731065.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种静态标定系统及方法，涉及对自动驾驶车辆安装的传感器标定技术领域，该方法包括：主程序模块：接收各传感器发送的数据并转发给数据解析模块；数据解析模块：对接收的数据进行解析处理，判断标定靶标的运动状态；数据缓存模块：用于存储由数据解析模块解析得到的解析数据；数据存储模块：待靶标再次开始运动时，对数据缓存模块中的解析数据取平均值作为一次采样数据，并存入数据存储模块，对采样点数据进行标定，对标定结果进行验证。本发明能够同时标定各类传感器，提升标定效率；能在标定与验证过程中将传感器之间的数据互相投影转换，结合图像互相验证；且多传感器的同时标定能降低整体标定系统性误差。
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公开(公告)号：CN113222111A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110355978.X
申请日：2021-04-01
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种适应全天候环境的自动驾驶4D感知方法、系统及介质，包括：对数码相机和4D毫米波雷达进行外参标定，并将4D毫米波雷达的点云信息投影到相机图像并为图像部分像素附上距离信息，再对新图像进行卷积网络计算以获取稠密深度图，再通过相机内参标定将深度图转换为编码点云图送入卷积网络进行目标感知检测，然后将目标感知框映射为相机坐标下的3D目标框，再通过4D毫米波点云为3D目标框附上速度信息，从而获得全新的4D目标感知结果。本发明可以大幅度提升目标图像的感知能力，且能够在雨、雪、雾恶劣天气和风沙、扬尘恶劣环境下依然获得良好的感知结果。
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公开(公告)号：CN113747597B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111002936.4
申请日：2021-08-30
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: H04W72/563 , H04W72/53 , H04W72/0457 , H04W28/20
Abstract: 本发明涉及一种基于移动5G网络的网络数据包调度方法，包括以下步骤：步骤1：网络带宽监测器模块定时向调度控制器模块的队列发送实时网络带宽数据；步骤2：调度控制器模块判断队列是否排满，并插入最新数值；步骤3：对获得的实时网络带宽数据进行计算；步骤4：依据计算结果确定当前最新网络带宽状态层级；步骤5：判断网络带宽状态层级是否发生改变；步骤6：若网络带宽状态层级发生改变，则通知调度器模块切换相应的调度策略；步骤7：重复步骤1‑6，实时获取最新网络带宽状态级别并及时调整调度策略，与现有技术相比，本发明具有在优良的网络带宽状态下保障所有数据包传输的吞吐量以及在差的网络带宽状态下高优先级数据包的延迟率等优点。
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公开(公告)号：CN114462667A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111566614.2
申请日：2021-12-20
Applicant: 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08G1/09
Abstract: 本发明涉及一种基于SFM‑LSTM神经网络模型的过街行人轨迹预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取过街行人运动状态信息、个体特征信息和人车交互场景信息；步骤2：进行数据预处理和数据增强，建立行人轨迹数据集；步骤3：建立并训练LSTM神经网络模型；步骤4：通过训练后的LSTM神经网络模型获取过街行人的预测轨迹；步骤5：采用最大似然估计法对社会力模型进行参数标定；步骤6：根据社会力模型对预测轨迹进行修正，并输出过街行人的最优预测轨迹；步骤7：将最优预测轨迹广播至附近的车辆，以协助智能网联车辆进行决策，与现有技术相比，本发明具有提高行人过街的安全性、降低车辆的延误率和提高道路的通行能力等优点。
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