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公开(公告)号：CN119984315A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510142575.5
申请日：2025-02-10
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑车辆侧翻稳定性的无人车辆全局路径规划方法，属于无人车辆路径规划技术领域，方法包括：根据开源数据获得原始地图，通过提取原始地图的地形信息建立融合各个环境信息的适应度地图；根据适应度地图得到降采样因子，通过降采样因子得到子适应度地图；使用改进A*算法对子适应度地图进行全局路径规划，并将全局路径映射到原始地图；采用二次优化的方法引入车辆基本约束，完成对全局路径的优化。与现有技术相比，本发明考虑的车辆侧翻稳定性，相对于传统三维A*算法能够规划出更加平坦，安全性更高的道路。
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公开(公告)号：CN119759029A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411947675.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种非结构化环境下无人车轨迹规划方法，属于无人驾驶技术领域。本发明所述轨迹规划方法包括：在笛卡尔坐标系下基于车辆运动学模型构建运动基元树，对运动基元树进行搜索，获取初始轨迹；将初始轨迹离散化为一系列状态点，投影到xyt构型空间中，以状态点为基础构建自车在时空域内的可行驶区域；在自车在时空域内的可行驶区域内使用分段贝塞尔曲线对初始轨迹进行优化得到最终可行驶轨迹。本项发明相较于传统的时空解耦轨迹规划方法，同时考虑了时间与空间维度，能够实现智能车辆横纵向联合运动，更贴合人类驾驶员的驾驶习惯。此外，引入时空走廊的概念，进一步提升了轨迹规划的安全性和灵活性。
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公开(公告)号：CN119579619A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411761533.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种非结构化环境下无人驾驶车辆地面点云分割方法，属于车辆自动驾驶技术领域。本发明所述地面点云分割方法包括：S1、对原始激光雷达点云数据进行预处理；采用IMU预积分对激光雷达点云进行运动畸变矫正，并利用点云高度与反射强度去除地面噪声；S2、地面点云分割。使用一种动态同心区模型(Dynamic Concentric Zone Model，DCZM)划分雷达感知区域；通过地面初始拟合点筛选与地面拟合算法对地面点云进行分割。本发明实现了在非结构环境下更为精确的地面点云分割。
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公开(公告)号：CN118343041A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410610422.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明提出了一种阻拦失控机动车的缓冲装置，涉及安全保障技术技术领域。包括：车尾基架，车尾基架上设置有升降机构，升降机构上设置有倾斜底板；车尾基架的两侧设置有限位挡板，车尾基架上设置有缓冲板，缓冲板设置在倾斜底板的上方；与现有技术相比，其结构简单、使用方便，可有效保护阻拦车辆，并对失控车辆进行有效控制。
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公开(公告)号：CN117723056A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311747289.9
申请日：2023-12-19
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及定位追踪技术领域，且公开了基于时变因子重定位的UWB‑LiDAR‑IMU组合定位方法，对LiDAR点云数据和UWB基站测距值进行定位解算，并将传感器定位结果统一到同一时间序列和空间坐标系下；对UWB和LiDAR定位点进行定位区域划定，并首先在定位区域中寻找出一次定位点，并将一次定位点作为寻优条件，之后搜寻出最终的二次定位点；利用二次定位点求解出传感器对应的时变因子，以对UWB和LiDAR进行重定位；将重定位得到的定位坐标结果作为交互式多模型‑无迹卡尔曼滤波的量测，IMU测量值作为状态输入，解算出最终的定位结果。本发明所提及方法，经实验验证，相对于单一传感器和IMM_KF算法，无论在视距还是非视距环境下，定位精度均有大幅提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117029844A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310568434.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开基于改进A‑Star算法的非平坦环境下路径规划方法，涉及智能车辆路径规划技术领域。本发明的路径规划方法通过分离原始DEM地图，在保留原始环境地图信息的前提下，将原始DEM地图分离为两幅子DEM地图的同时，建立了子DEM地图相对应的地面陡峭度地图，随后在两幅子DEM地图中分别规划，在原始DEM地图中进行路径点归一化转换计算，最后对路径点进行缺值补全，规划出最优路径。相较于原始A‑Star路径规划算法，本发明的路径规划方法规划速度提升了一个数量级，规划的同时考量了地面的崎岖程度与车辆有关性能参数，因此规划出的路径也更为平坦，更适合智能车辆运动。
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公开(公告)号：CN115857484A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210673413.0
申请日：2022-06-14
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点提取和匹配的多机器人地图融合方法、系统，属于地图图像处理领域。本发明方法包括：将输入的n个局部2D栅格地图分别转换为灰度地图；S2、对每个灰度地图进行特征点提取，获得所有灰度地图的特征点集，记为P1,P2,...,Pn；对所有特征点集中提取到的每个特征点，使用Steer BRIEF算子去描述特征点，获得特征点的描述子值；依据两两地图对应的描述子值，构建两两地图粗匹配的特征点对；对特征点对进行提纯，对提纯后的特征点对进行计算单应矩阵；利用单应矩阵实现地图融合。本发明能够加快地图融合效率同时，还能提高地图间的融合的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107323456B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201710432783.4
申请日：2017-06-09
Applicant: 昆明理工大学
IPC: B60W30/165
Abstract: 本发明涉及一种基于轮速前馈补偿的纵向车辆队列协调控制系统，属于智能汽车与智能交通技术领域。本发明针对纵向车辆队列及其分散式控制模式，为队列车辆提供了一种三层体系结构的车载控制系统：顶层是队列控制器，采用基于轮速前馈补偿的定时距控制策略；中间层是协调决策模块，对队列的控制目标和车辆自身的动力学稳定性两个方面进行协调；底层是车辆动力学控制器，通过对车轮驱动力矩和制动力矩的主动调节，在保证车辆纵向动力学稳定的前提下，实现队列整体的控制目标。本发明提供的纵向车辆队列控制系统鲁棒性强，受车辆自身动力学的影响小，可以显著减小队列车辆间距误差，大大提高队列的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN119805489A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411869029.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01S17/931 , G01S7/48 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种非结构化环境下无人驾驶车辆障碍物的检测方法，属于自动驾驶技术领域。本发明基于雷达点云密度随着与传感器距离的变化而发生显著变化这一特性，使用分级聚类的障碍物检测方法对距离传感器较近的高密度点云与距离传感器较远的稀疏点云分别处理。针对距离传感器较近的高密度点云，采用基于球坐标系的三维体素网格聚类算法检测障碍物，通过邻近网格定义点云之间的连接性，从而有效降低数据复杂度，适用于处理高密度的近距离点云数据；针对距离传感器较远的稀疏点云，采用基于特征值和法向量角度约束的点云聚类算法检测障碍物，该算法能更好利用每个点的局部几何信息，在稀疏场景下表现出更高的鲁棒性与准确性。
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公开(公告)号：CN119672498A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510174443.0
申请日：2025-02-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了面向多视角三维目标检测的跨模态前景蒸馏方法，属于自动驾驶感知技术领域。该方法使用激光雷达或多模态三维目标检测模型为教师模型，并以多视角的鸟瞰图BEV感知三维目标检测模型为学生模型，通过多尺度特征的蒸馏提升模型性能；引入空间注意力机制和前景掩码模块，学生模型能够在多尺度下模仿教师模型在不同空间位置的特征响应，专注前景目标，抑制背景噪声；自适应模块确保多尺度特征在特征维度和空间分辨率上的一致性，最终通过均方误差和KL散度等损失函数度量特征和回归输出的差异，实现高效的跨模态、多尺度前景特征蒸馏。最终提升多视角三维目标检测精度和效率，同时充分考虑了多尺度特征的蒸馏需求。
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