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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119273935A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411822812.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明属于高精度地图生产领域，提供了一种基于动态规划算法的点云道路边界提取方法及系统，获取道路原始激光点云并进行预处理，得到预处理后的点云；对预处理后的点云进行栅格投影，构建栅格地图；基于栅格地图，利用动态规划算法进行道路边界提取，根据前一个行车轨迹点对应的到达障碍物点的代价，加上当前障碍物点的代价、当前行车轨迹点与障碍物点的距离以及当前行车轨迹点与前一个行车轨迹点到障碍物点的距离的绝对差值，建立状态转移方程；从最后一个行车轨迹点开始，回溯找到代价最小的路径，最终确定为边界点。本发明增强了对噪声和车辆遮挡等复杂环境的处理能力，从而减少了道路边界错误提取的可能性。
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公开(公告)号：CN119273935B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411822812.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明属于高精度地图生产领域，提供了一种基于动态规划算法的点云道路边界提取方法及系统，获取道路原始激光点云并进行预处理，得到预处理后的点云；对预处理后的点云进行栅格投影，构建栅格地图；基于栅格地图，利用动态规划算法进行道路边界提取，根据前一个行车轨迹点对应的到达障碍物点的代价，加上当前障碍物点的代价、当前行车轨迹点与障碍物点的距离以及当前行车轨迹点与前一个行车轨迹点到障碍物点的距离的绝对差值，建立状态转移方程；从最后一个行车轨迹点开始，回溯找到代价最小的路径，最终确定为边界点。本发明增强了对噪声和车辆遮挡等复杂环境的处理能力，从而减少了道路边界错误提取的可能性。
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公开(公告)号：CN118192576A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410361001.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种应用于干散货船舱自动驾驶清舱机的路径规划方法。通过融合实时更新的高精度环境信息并对DWA算法的代价函数进行改进，该方法有助于清舱机更准确地应对各种障碍和船舱内的地形变化，为清舱机在船舱这类非结构化环境中提供更有效、安全的路径规划。且该方法结合船舱结构信息构建不同的路径清扫方案，能够确保无人清料作业高效、完善地执行。
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公开(公告)号：CN117784780A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311691614.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 传统的路径规划方法主要基于地面或开放空间，而对于地下空间的研究相对较少，较难应对地下空间中不规则的地形、狭窄和多变的通道，以及可能的动态障碍物，如移动的设备及人员等。且传统方法的规划模式单一并具有较高的计算复杂度，可能导致响应延迟。针对于此，本发明提供了一种面向地下空间的车辆路径规划方法，该方法通过决策规划、路径规划、运动规划的多模块协同合作，分析外界环境信息及车辆驾驶任务，制定行驶策略，并基于矢量地图信息进行备选轨迹的规划与筛选，再结合路况情况，对行驶速度进行多级约束，输出平稳、安全的行驶轨迹。较传统方法具有更强的环境适应性和更高的计算效率，更符合移动车载自动驾驶系统的需求。
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公开(公告)号：CN118999523A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410948914.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种基于道路拓扑的激光全局定位方法和系统，属于自动驾驶技术领域。首先将激光雷达点云数据转换为障碍物二值平面图像，提取当前时刻道路拓扑；当可以判断处于道路路口或拐角场景时，则在预先构造的环境拓扑地图中进行匹配，找到匹配节点，即无人自主移动平台当前所处节点；提取匹配节点对应的道路拓扑和位姿，位姿即为粗定位结果；计算所述当前时刻道路拓扑和获得的匹配节点道路拓扑之间相对位姿变换；将相对位姿变换补偿到粗定位结果上，获得无人自主移动平台的精准位姿，实现全局定位。本发明解决了相似场景带来的误匹配问题，并降低了全局定位算法的复杂度，为无人驾驶提供有效、可靠的定位方案。
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