| 基于专利引用和文本信息的自动驾驶技术演化 |
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| 引用本文： | 陈力,肖晨剑,常旭华.基于专利引用和文本信息的自动驾驶技术演化[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(8):1198-1206. |
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| 作者姓名： | 陈力 肖晨剑 常旭华 |
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| 作者单位： | 1.同济大学 汽车学院,上海 201804;2.上海市地面交通工具风洞专业技术服务平台,上海 201804;3.同济大学 上海国际知识产权学院, 上海 200093 |
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| 基金项目： | 上海市科学技术委员会科技计划（19DZ2290400，20DZ2306500） |
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| 摘 要： | 通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息，结合社区发现、LDA（latent Dirichlet allocation）主题建模、主路径分析方法，针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布，弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术；在测试和自动泊车技术上处于技术领先；在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。
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| 关 键 词： | 自动驾驶 技术演化 隐含狄利克雷分布主题模型 社区发现 主路径 |
| 收稿时间： | 2021/9/20 0:00:00 |
Evolution of Automatic Driving Technology Based on Patent Citation and Text Information |
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| CHEN Li,XIAO Chenjian,CHANG Xuhua.Evolution of Automatic Driving Technology Based on Patent Citation and Text Information[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2022,50(8):1198-1206. |
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| Authors: | CHEN Li XIAO Chenjian CHANG Xuhua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | automatic driving technological evolution LDA(latent Dirichlet allocation) community detection main path |
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