本发明公开了一种基于区块链的自动驾驶汽车控制方法及系统，具体涉及车辆控制技术领域，通过综合避障系统故障风险程度和目标车辆的预测行驶复杂度，判断车道保持系统的运行环境是否达标，并通过区块链的智能合约进行控制，能够根据实时情况及时调整车道保持系统的运行模式；对车道保持系统的潜在安全隐患进行分析，并综合考虑避障系统故障风险、目标车辆的避障频率预测和车道保持系统的运行隐患程度评估结果，能够更全面地评估车辆的安全状态，及时发现和解决潜在的安全问题，提高车辆行驶的安全性和稳定性，进一步提升自动驾驶汽车的性能和安全性，有效减少事故发生的可能性，保障车辆及乘客的安全。
📄 2024104630723
📂 B60W50_02
👤 四川轻化工大学
📅 2024-04-17
本发明公开了一种面向自动驾驶的单摄像头三维目标检测方法及系统，所述方法包括：将获取的单目图像输入特征提取网络中，输出二维检测结果；对二维检测结果采用RoIAlign方法裁剪出RoI特征；将单目图像归一化后的坐标图以通道方式与裁剪出的每个RoI特征的地图连接，形成最终的RoI特征；根据最终的RoI特征预测三维检测信息；将二维检测结果中预测的二维框高度与三维检测信息中预测的三维框高度采用几何投影公式计算出目标深度；将所述三维检测信息中直接求出的深度以及几何投影公式计算出目标深度，通过不确定性加权融合得到最终的深度；将预测的三维检测信息与加权融合得到最终的深度进行融合，输出目标的预测信息。
📄 2024100776923
📂 G06V20_58
👤 南京邮电大学
📅 2024-01-19
本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种与自动驾驶技术配套的电动遮阳挡，包括有内筒体和缠绕环；缠绕环外周固定连接有遮阳膜；遮阳膜上设置有支撑气管。内筒体内密封滑动连接有密封塞；内筒体内转动连接有丝杆；丝杆与密封塞传动连接连接。当丝杆正向转动时，密封塞向上滑动使得内筒体向支撑气管内充气，同时缠绕环正向转动使得遮阳膜向外散开。当丝杆反向转动时，密封塞向下滑动使得内筒体抽取支撑气管内的气体，同时缠绕环反向转动使得遮阳膜缠绕在缠绕环外周。本发明能够遮挡阳光，放置在车内能够有效阻隔阳光进入车内；便于收纳，遮阳膜能够完全收入到外罩体内，便于收纳整理；多采用自动化操作，无需人工参与收放过程。
📄 2021116040121
📂 B60J11_08
👤 阮芳
📅 2021-12-24
本发明涉及一种适用于自动驾驶的应急转向控制系统，包括，车速检测模组，供油模组，转向模组，刹车模组，环视模组，中控模块，中控模块与车速检测模组、供油模组、转向模组、刹车模组、环视模组分别相连，在车辆进行自动驾驶的过程中环视模组实时检测车辆周围，并生成自动驾驶预计行驶路线，当环视模组在预设行驶路线上检测到物体时，中控模块根据整车运行的状态与车辆周围情况，对车辆运行状态进行调整。本发明通过时刻监测预设行驶路线的状况，当路面突然监测到物体时，通过对路面情况进行分析，选取合适的车辆运行模式，解决了在自动驾驶的时候遇到突发事件车辆无法进行有效判定转向避让的问题，减少自动驾驶时交通事故发生的概率。
📄 202210049386X
📂 B60W30_09
👤 常州信息职业技术学院
📅 2022-01-17
本发明公开了一种基于积分补偿的自动驾驶赛车控制方法，包括：建立车辆动力学模型和运动学方程；定义状态空间和动作空间；基于双延迟深度确定性策略梯度方法构建强化学习控制策略，结合动作映射机制使控制输出满足轮胎摩擦力约束的前提下最大化车辆性能；根据车辆前方赛道中心线的采样点序列，拟合赛道中心线轨迹；设计积分补偿机制，生成补偿误差状态，调整车辆控制输出，实现控制策略优化。本发明通过引入积分补偿技术增强系统对历史偏航信息的利用能力，使控制策略能基于累积的误差趋势进行自适应调整，使赛车在赛道上的行驶轨迹更加平滑连贯，减少不必要的振荡和偏移，整体圈速得到提高，提高了自动驾驶赛车在高速极限驾驶环境下的控制性能。
📄 2025114313160
📂 B60W60_00
👤 南京信息工程大学
📅 2025-10-09
一种面向自动驾驶多维感知融合目标检测的测试方法，包括：通过实例分割提取各类交通场景中常见的实例，根据极端交通场景的设计将实例合理地插入到原始图像中，生成视觉效果更真实的极端样例；然后对生成的样例计算一组基于场景感知的轻量级测试指标，筛选出质量高的一组测试样例；最后送入自动驾驶的多维感知融合目标检测模型中进行测试。本发明提供一种面向自动驾驶多维感知融合目标检测系统的测试方法，该发明解决了现有自动驾驶测试生成样例真实性、多样性不足、极端场景难以覆盖的问题，提供了一种轻量级的自动驾驶目标检测的测试指标，感知场景，高效衡量测试样例的综合质量，提高了自动驾驶的测试效率。
📄 2023102765789
📂 G06V10_776
👤 浙江工业大学
📅 2023-03-21
本发明公开了一种基于模仿学习的深度强化学习策略优化防御方法和装置，包括：搭建深度强化学习的智能体自动驾驶模拟环境，基于强化学习中的深度Q网络构建目标智能体，对目标智能体进行强化学习以优化深度Q网络的参数；利用参数优化的深度Q网络产生T个时刻的目标智能体的状态动作对序列作为专家数据，其中，状态动作对中的动作取值对应Q值最小的动作；基于生成式对抗网络构建对抗智能体，并对对抗智能体进行模仿学习，即以专家数据中状态作为生成式对抗网络的输入，以专家数据作为标签来监督优化生成式对抗网络的参数；基于对抗智能体产生的状态对目标智能体进行对抗训练，再优化优化深度Q网络的参数，以实现深度强化学习策略优化防御。
📄 2021102822886
📂 G06N3_092
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-16
本发明公开了一种面向强化学习的异常数据检测防御方法，包括：(1)搭建小车自动驾驶环境，并基于根据小车自动驾驶环境提供的状态数据，采用深度确定性策略梯度算法进行强化学习，生成驾驶状态数据作为训练样本；(2)利用所述训练样本训练由生成器和判别器组成的生成式对抗网络；(3)采集的驾驶状态数据，利用训练好的生成器生成根据当前时刻驾驶状态数据得到的下一时刻的预测驾驶状态数据；(4)利用训练好的判别器判别下一时刻的真实驾驶状态数据和预测驾驶状态数据是否正常，当下一刻的真实驾驶状态数据异常，预测驾驶状态数据正常，利用预测驾驶状态数据替换真实驾驶状态数据。
📄 2020100718775
📂 G06N3_08
👤 浙江工业大学
📅 2020-01-21
一种用于单目深度估计的细化蒸馏方法，包括以下步骤：步骤1)首先，通过有标注的高精度合成数据训练教师模型，教师模型经过充分训练，用于估计整个图像的深度信息；步骤2)利用已有的教师模型，采用教师模型输出的深度伪标签直接作为监督信号蒸馏学生模型；步骤3)使用局部上下文蒸馏和跨上下文蒸馏的方法，通过提升教师模型对无标注数据的利用，在蒸馏过程中补充和强化局部区域的深度估计，从而提升模型的深度估计细节和精度。本发明能够有效提升单目深度估计模型对无标注数据的利用，从而在零样本场景中，具有较强的泛化能力和更高的准确性，特别适合自动驾驶、机器人、增强现实等需要高精度，强泛化的深度模型的应用场景。
📄 2024118000809
📂 G06T7_50
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-09
本发明公开了一种基于多智能体的深度强化学习策略优化防御方法，包括：(1)构建包含有目标智能体和多个对抗性智能体的自动驾驶环境；(2)根据对抗性智能体对目标智能体的攻击成功与否，将目标智能体的状态转换过渡过程数据分别存在经验回放缓冲区D+和D‑中，从D+和D‑中采集数据更新对抗性智能体对应的决策梯度算法模型参数；(3)将对抗性智能体与目标智能体车一起进行博弈训练，目标智能体的状态转换过渡过程数据存储在经验缓冲区D，从D中采集数据更新目标智能体对应的决策梯度算法模型参数，直到博弈训练结束为止；(4)应用时，将采集的局域环境状态数据输入至目标智能体对应的决策梯度算法模型中，经计算输出决策动作指导目标智能体执行。
📄 2020108990202
📂 G06F21_57
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-31
一种基于雷达和图像数据融合检测的防御方法，包括：S1，在自动驾驶正常运行过程中，对摄像机进行致盲攻击；S2，自动驾驶的离线平台对数据进行采集，并进行攻击检测；S3，经过主系统确认存在攻击，自动驾驶的离线平台重新进行training部署；S4，自动驾驶的在线平台，利用新的模型进行目标检测，从而达到防御效果。本发明还包括一种基于雷达和图像数据融合检测的防御系统，由依次连接的攻击检测模块、training重部署模块、目标检测模块组成。本发明利用了可以调节大小、位置、亮度的光斑，仿真进行致盲攻击，仿真实验结果说明致盲攻击会对自动驾驶形成安全隐患，利用所提出的防御方法可以抵御攻击，提高自动驾驶的安全性。
📄 2021104571632
📂 G01S13_91
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-27
本发明涉及具体地涉及一种基于多传感器融合的车辆目标跟踪算法及系统。其主要包含步骤：S1、多传感器模块获取传感器数据；传感器数据包含状态数据和观测数据；S2、目标检测与跟踪模块为多车目标分配传感器数据进行检测与跟踪，并根据有无观测值进行状态更新，获取后验状态数据和后验协方差数据；S3、目标检测与跟踪模块将后验状态数据和后验协方差数据输入多传感器融合模块，对多车目标中各分目标进行时间配准、轨迹关联和轨迹融合。该方法实现了空间误差与时间误差的解耦，使得结果更加精确；还充分考虑每个传感器当下时刻的性能分配权重，尽可能减小了该环境下每个目标融合结果受到误差的影响，可以很好地满足自动驾驶的参考要求。
📄 2024117956552
📂 G01S13_72
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-06
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