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公开(公告)号：CN114043984B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111506017.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法，该系统包括：车载OBU设备、模糊神经网络模块、安全距离算法模块、路径规划模块和执行模块；其中，车载OBU设备，用于获取车辆行驶数据，通过V2V通信完成数据交互；模糊神经网络模块将自车横向位移和纵向车速作为输入，换道时间作为输出，并传递给安全距离算法模块；安全距离算法模块根据换到时间和车辆行驶参数计算安全距离；路径规划模块比较当前两车距离和安全距离，规划合理的换道路径，并将相关参数提供给执行模块；执行模块用于调整转向角来完成安全换道。本发明能判断当前自车与最近车辆的距离是否满足安全距离要求，从而能实现智能汽车安全换道。
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公开(公告)号：CN114137562B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111445276.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 合肥工业大学
IPC: G01S17/66
Abstract: 本发明公开了一种基于改进全局最邻近的多目标跟踪方法，包括：1在车顶安装激光雷达；2将激光雷达采集到的点云信息处理输出为检测框，将采集的第i帧数据结合第i帧最优估计输入到算法中；3通过设置关联门限获取多目标的关联代价矩阵并计算关联代价，得到第i帧的最优估计和观测之间准确的关联对；4将得到的关联对之间进行加权融合后的结果作为EKF滤波器的输入得到第i+1帧的最优估计，结合第i+1帧的观测，继续迭代。本发明提供的方法能够避免多目标跟踪过程中最优估计和观测之间出现的错误关联，实现对密集多目标的准确跟踪，有助于规划、决策的精准执行。
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公开(公告)号：CN114200442B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111505998.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种于毫米波雷达与视觉的道路目标检测与关联方法，包括：1在车上安装毫米波雷达与相机；2构建改进的YOLOv3网络，包括主体网络和三个特征预测层，基于DIoU构建损失函数，训练网络，从而得到训练好的视觉检测模型；3对毫米波雷达的参数进行配置，并利用配置后的毫米波雷达采集CAN信号处理，为毫米波雷达输出目标预设长宽不同的预设框，并投影回像素坐标系下；4通过基于DIoU的代价计算方法计算雷达目标预设框与视觉目标框的代价值，并通过匈牙利算法设定合理阈值优化求解，得到全局最优匹配结果。本发明能提高毫米波雷达检测目标与视觉检测目标的关联精度，从而能获取更丰富的目标信息。
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公开(公告)号：CN114200442A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111505998.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种于毫米波雷达与视觉的道路目标检测与关联方法，包括：1在车上安装毫米波雷达与相机；2构建改进的YOLOv3网络，包括主体网络和三个特征预测层，基于DIoU构建损失函数，训练网络，从而得到训练好的视觉检测模型；3对毫米波雷达的参数进行配置，并利用配置后的毫米波雷达采集CAN信号处理，为毫米波雷达输出目标预设长宽不同的预设框，并投影回像素坐标系下；4通过基于DIoU的代价计算方法计算雷达目标预设框与视觉目标框的代价值，并通过匈牙利算法设定合理阈值优化求解，得到全局最优匹配结果。本发明能提高毫米波雷达检测目标与视觉检测目标的关联精度，从而能获取更丰富的目标信息。
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公开(公告)号：CN114137562A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111445276.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 合肥工业大学
IPC: G01S17/66
Abstract: 本发明公开了一种基于改进全局最邻近的多目标跟踪方法，包括：1在车顶安装激光雷达；2将激光雷达采集到的点云信息处理输出为检测框，将采集的第i帧数据结合第i帧最优估计输入到算法中；3通过设置关联门限获取多目标的关联代价矩阵并计算关联代价，得到第i帧的最优估计和观测之间准确的关联对；4将得到的关联对之间进行加权融合后的结果作为EKF滤波器的输入得到第i+1帧的最优估计，结合第i+1帧的观测，继续迭代。本发明提供的方法能够避免多目标跟踪过程中最优估计和观测之间出现的错误关联，实现对密集多目标的准确跟踪，有助于规划、决策的精准执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114043984A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111506017.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法，该系统包括：车载OBU设备、模糊神经网络模块、安全距离算法模块、路径规划模块和执行模块；其中，车载OBU设备，用于获取车辆行驶数据，通过V2V通信完成数据交互；模糊神经网络模块将自车横向位移和纵向车速作为输入，换道时间作为输出，并传递给安全距离算法模块；安全距离算法模块根据换到时间和车辆行驶参数计算安全距离；路径规划模块比较当前两车距离和安全距离，规划合理的换道路径，并将相关参数提供给执行模块；执行模块用于调整转向角来完成安全换道。本发明能判断当前自车与最近车辆的距离是否满足安全距离要求，从而能实现智能汽车安全换道。
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公开(公告)号：CN119339355B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411890832.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开一种基于多视角的多模态信息融合目标检测方法，将相机、激光点云与毫米波点云的前视图与鸟瞰图作为感知系统的输入，设计多尺度融合模块融合多传感器的前视图与鸟瞰图特征，充分提取语义与空间信息，并利用自注意力机制自适应分配前视图与鸟瞰图特征的权重系数。相比于在单视角下进行目标检测，本发明在多视角下的目标检测任务充分提取了语义信息与空间位置信息。因此，本发明有效结合多传感器前视图与鸟瞰图的特征进一步提升了在复杂道路环境下的目标检测精度。
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公开(公告)号：CN118864303B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411346903.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于平均模糊的动态物体去除方法，首先通过图像预处理，包括矫正和去噪处理，构建图像金字塔并提取ORB特征点；其次，利用基于图像金字塔和平均模糊的区域合并操作获取每个图层的区域合并结果，通过多个图层进行融合，生成当前帧的区域合并结果，再次，通过改进的RANSAC算法优化RANSAC算法结果，并进行动静态区域辨识，生成动态区域蒙版。进行后处理操作，利用动态区域蒙版去除当前帧中的动态物体，并对剩余静态区域进行相机位姿恢复、局部建图和闭环检测操作。本发明有效利用图像的局部纹理信息对图像进行处理，在对动态物体去除的过程中，避免了网络只能针对已知物体的局限，扩大了动态SLAM系统在面对动态目标时的适用场景。
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公开(公告)号：CN114463303B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210110972.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/33 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06T5/60 , G06T5/80 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于双目相机和激光雷达融合的道路目标检测方法，利用左右两台相机与一台激光雷达采集前方道路目标信息；通过双目立体匹配算法获取双目视差；利用基于单目视觉的神经网络，获取图像目标类别与二维位置信息；结合双目视差与单目视觉检测信息，获取前方目标视觉三维检测结果；通过点云分割与聚类处理，获取前方目标雷达三维检测结果；对两种三维包围框的匹配代价进行匈牙利算法优化求解，基于匹配结果进行分类，并采用不同融合策略，最后输出补充修正后的道路目标信息。本发明的检测框架实现了传感器的优势互补，使用目标级匹配融合策略，输出更加准确可靠的道路目标信息。
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公开(公告)号：CN116794637A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310438706.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达、相机、IMU联合标定装置，涉及环境感知技术领域，联合标定装置包括机架、驱动机构、顶板、采集装置，及用于驱动顶板前倾及后仰运动的倾角调整机构和用于驱动采集装置水平摆动的摆角调整机构；联合标定方法引入角度测量仪测量获得的摆臂真实摆动角度，以比例积分法校正IMU的累计误差。本发明的倾角调整机构和摆角调整机构在同一驱动机构的驱动下，带动顶板和采集装置联动运动，实现采集装置前倾、后仰运动及水平摆动运动的联动，利于拍摄角度的细节化调整和连续性保证，能便捷地实现不同角度图像的大量拍摄采集，并以不同角度拍摄采集的大量图像提高计算结果的准确率，最终实现传感器联合组件的高精度标定。
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