一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置

    公开(公告)号:CN116502479A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310781219.9

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置,包括:获取高精地图中的道路数据;基于道路数据构建道路间连通图;在每轮自动驾驶仿真周期内,针对由两个三维物体组成的检测对,基于道路数据判断处于同一交叉路口或同一道路时进行碰撞检测,基于道路间连通图判断处于相邻道路时,在任一三维物体于移动方向上的剩余道路长度小于自身长度条件下进行碰撞检测。这样通过高精地图中道路数据过滤掉大部分不可能存在碰撞的三维物体,然后对剩余的三维物体进行碰撞检测,从而提高了碰撞检测的效率,降低了计算资源消耗。

    交叉路口车辆违规事件检测方法、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN114898563B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210799149.5

    申请日:2022-07-08

    Inventor: 华炜 王玄金

    Abstract: 本发明公开了一种交叉路口车辆违规事件检测方法、电子设备、存储介质。该方法基于车辆经过交叉路口的过程中每帧的状态数据和场景的地图数据,确定待检测车辆在进出交叉口期间是否经历车头已过停止线时刻、车尾已过停止线时刻、车辆已驶出交叉口时刻和车尾已过停止线且车头未驶离交叉口阶段;基于确定的已经历的时刻和阶段,对各时刻和阶段的状态数据进行特征分析;最后对各个时刻和阶段的多特征进行组合分析,确定待检测车辆存在的若干种违规事件。本发明为交叉口违规事件提供了一种自动的检测方法,并通过提取交叉路口场景中的关键时刻、阶段的关键特征,提高了检测效率,可应用于无人驾驶交叉口测试、交通流交叉口车辆行为测试等场景。

    一种基于模型驱动的云边协同沉浸式内容复现方法与装置

    公开(公告)号:CN115987806A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211363663.0

    申请日:2022-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于模型驱动的云边协同沉浸式内容复现方法与装置,基于布置在采集侧的端设备、布置在复现侧的端设备和云边协同网络实现,包括:通过布置在采集侧的端设备采集原始数据;将原始数据上传至云边协同网络中的特征提取边缘集群进行特征提取,得到特征数据。将原始数据和特征数据上传至云边协同网络中的中心云集群;中心云集群利用原始数据训练AI模型,并对特征数据进行分类合并;再将处理好的特征数据和训练好的AI模型传输至特征复原边缘集群;将特征数据输入至训练好的AI模型中生成复原信息,再将复原信息发送给复现侧的端设备,在复现侧的端设备内还预置有三维模型,端设备根据接收到的复原信息和预置的三维模型进行场景复原。

    一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置

    公开(公告)号:CN116502479B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310781219.9

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置,包括:获取高精地图中的道路数据;基于道路数据构建道路间连通图;在每轮自动驾驶仿真周期内,针对由两个三维物体组成的检测对,基于道路数据判断处于同一交叉路口或同一道路时进行碰撞检测,基于道路间连通图判断处于相邻道路时,在任一三维物体于移动方向上的剩余道路长度小于自身长度条件下进行碰撞检测。这样通过高精地图中道路数据过滤掉大部分不可能存在碰撞的三维物体,然后对剩余的三维物体进行碰撞检测,从而提高了碰撞检测的效率,降低了计算资源消耗。

    交叉路口车辆违规事件检测方法、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN114898563A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210799149.5

    申请日:2022-07-08

    Inventor: 华炜 王玄金

    Abstract: 本发明公开了一种交叉路口车辆违规事件检测方法、电子设备、存储介质。该方法基于车辆经过交叉路口的过程中每帧的状态数据和场景的地图数据,确定待检测车辆在进出交叉口期间是否经历车头已过停止线时刻、车尾已过停止线时刻、车辆已驶出交叉口时刻和车尾已过停止线且车头未驶离交叉口阶段;基于确定的已经历的时刻和阶段,对各时刻和阶段的状态数据进行特征分析;最后对各个时刻和阶段的多特征进行组合分析,确定待检测车辆存在的若干种违规事件。本发明为交叉口违规事件提供了一种自动的检测方法,并通过提取交叉路口场景中的关键时刻、阶段的关键特征,提高了检测效率,可应用于无人驾驶交叉口测试、交通流交叉口车辆行为测试等场景。

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