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公开(公告)号：CN116572994B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310836241.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 之江实验室
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆速度规划方法，利用自车规划路径和障碍物预测轨迹得到自车和周边障碍物的第一碰撞点，基于第一碰撞点通过历史试验标定过的经验数据得到第一期望速度和第一期望加速度和维持时间，从而能够实现安全、舒适的避开障碍物。如果维持时间比累积时间长，则对障碍物的预测轨迹与实际轨迹的重合度程度进行比较，基于重合度程度比较结果调整进一步减速的速率从而实现对障碍物的安全且舒适的避让，因此，本发明根据自车周围的障碍物对自车正常行驶时的加塞概率，来对自车进行自适应的减速行为，即加塞对自车行进影响的概率越大则减速越快，从而同时保证安全性及舒适性。本发明还公开了车辆速度规划装置和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN116758131A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311050584.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/55 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种单目图像深度估计方法、装置和计算机设备。所述方法包括：得到待估计图片的第一深度图；得到待估计毫米波点云的动态点集和第一位姿变换结果；得到后一帧待估计图片的第二深度图；计算后一帧待估计图片的第一深度图和第二深度图的投影误差；得到待估计毫米波点云的第二位姿变换结果；得到第一位姿变换结果和第二位姿变换结果的位姿估算误差；计算两帧待估计图片中的运动物体的深度误差；根据投影误差、位姿估算误差以及深度误差，得到整体训练损失，并利用整体训练损失对初始模型进行训练，直至收敛，得到完备深度估计模型，对待估计的图片进行单目图像深度估计。利用完备深度估计模型可以保证实现图像的深度估计结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN116740668A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311029637.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种三维目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取多个待检测图像，多个所述待检测图像基于多目相机生成；基于多个所述待检测图像，获取对应的预设体素空间的体素化图像特征；基于离线点云地图获取与所述预设体素空间相对应的体素化点云特征，并对所述体素化图像特征以及所述体素化点云特征进行融合，得到体素融合特征；基于所述体素融合特征，获取目标对象的识别结果。本申请解决了相关技术中存在的基于多目相机的三维目标检测精度较低的技术问题，并且对运算的消耗较小，在检测时常几乎不变的前提下显著提高了目标检测精度，拓展了智能驾驶感知技术的应用范围。
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公开(公告)号：CN116518992B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310399453.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种退化场景下的无人车定位方法，结合预先设计好的特征图层进行全局定位，消除定位的累积误差，以及融合imu和车辆底盘速度信息，提供较为准确的实际位姿，最后将里程计和全局匹配的观测信息融入卡尔曼滤波框架中对实际位姿进行校正，得到高频的、鲁棒的无人车定位结果。本发明还公开了一种退化场景下的无人车定位装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN116628543A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310452512.0
申请日：2023-04-25
IPC: G06F18/24 , H04L67/01 , G06N3/098 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的不平衡数据联邦学习方法和系统，包括：客户端接收服务端下发的赋权模型参数和全局模型参数，利用本地数据和赋权模型参数得到用作校正数据不平衡的权重，基于权重、本地数据以及全局模型参数更新本地模型参数，其中，赋权模型参数包括类赋权模型参数、样本赋权模型参数，对应的权重包括类权重和样本权重；服务端接收客户端上传的本地模型参数并聚合得到全局模型参数，利用元数据、赋权模型参数以及聚合的全局模型参数得到元全局模型参数，利用元全局模型参数和元数据来更新赋权模型参数，更新的赋权模型参数和聚合的全局模型参数下发至客户端进行下一轮联邦学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116572994A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310836241.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 之江实验室
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆速度规划方法，利用自车规划路径和障碍物预测轨迹得到自车和周边障碍物的第一碰撞点，基于第一碰撞点通过历史试验标定过的经验数据得到第一期望速度和第一期望加速度和维持时间，从而能够实现安全、舒适的避开障碍物。如果维持时间比累积时间长，则对障碍物的预测轨迹与实际轨迹的重合度程度进行比较，基于重合度程度比较结果调整进一步减速的速率从而实现对障碍物的安全且舒适的避让，因此，本发明根据自车周围的障碍物对自车正常行驶时的加塞概率，来对自车进行自适应的减速行为，即加塞对自车行进影响的概率越大则减速越快，从而同时保证安全性及舒适性。本发明还公开了车辆速度规划装置和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN116168173B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310444818.1
申请日：2023-04-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种车道线地图生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该车道线地图生成方法包括：获取车载相机采集到的原始图像；基于原始图像，确定对应的掩膜图像，掩膜图像中包括车道线属性信息；基于掩膜图像，构建相应的栅格地图；基于掩膜图像以及车载相机的内外参数，将车道线属性信息填充至栅格地图中，得到填充后的栅格地图；基于填充后的栅格地图，生成局部车道线地图。通过本申请，解决了现有技术中无法通过视觉空间的图像信息生成车道线地图的问题，实现了根据视觉空间的图像信息生成了车道线地图。
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公开(公告)号：CN116402936A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310379686.9
申请日：2023-04-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于八叉树的透明渲染复杂场景深度估计方法和装置，该方法利用八叉树空间划分的收敛性进行场景表面近似，在八叉树代理数据结构的构建阶段，首先对场景进行八叉树划分，将叶子节点中的三角面片集合向节点轴对齐包围盒的各面投影，采样估算非空叶子节点所处空间的场景深度；其次依次应用自底向上和自顶向下的遍历，进行八叉树节点的局部场景深度和全局场景深度估计；最后实时运行时，利用八叉树代理数据结构，执行基于视点的快速查询，检索当前视点下场景最大深度的估值，进行透明效果绘制。本发明计算开销低，可应用于多种类型透明绘制框架，可实时动态适应视点变化，为高质量、顺序无关的复杂数字场景透明渲染提供解决方案。
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公开(公告)号：CN116310680A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310238226.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法，该点云场景识别方法采用多个三维子卷积对下采样点云特征进行细节特征提取，由于该三维子卷积中的卷积核仅有一个维度不为1，从而在提取细节特征过程中，降低了参数量，同时能够基于当前场景信息灵活的配置三维子卷积的数量，在准确提取当前场景下的有用特征的同时提供运算效率，在上采样过程中，对上采样点云特征和对应尺寸的点云编码特征的特征点和特征通道进行权重分配，以优化点云局部特征，进而较为准确的获得当前场景的点云帧。
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公开(公告)号：CN116295354A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310320547.9
申请日：2023-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种无人车主动全局定位方法和系统，其中，该方法包括：构建先验地图，将先验地图进行场景分割，得到目标拓扑特征地图；将获取的当前观测全局描述子和当前观测特征信息，与目标拓扑特征地图进行匹配，得到候选位姿；计算候选位姿的邻近场景之间的差异度，将差异度最大的邻近场景作为无人车运动的全局目标；根据全局目标和候选位姿，获取虚拟观测数据并计算对应的信息增益，获取信息增益最大的虚拟观测数据，作为无人车运动的局部目标；根据局部目标进行最短路径规划，用于控制无人车运动进行主动全局定位。通过本申请，解决了无人车全局定位系统响应速度较慢和定位精度较低问题，提高了无人车主动全局定位的响应速度和定位准确性。
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