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公开(公告)号：CN107300917B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710368725.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于分层架构的视觉SLAM后端优化方法，其特征在于，包括：建立底层优化层，对关键帧进行优化，得到当前关键帧的最佳位置；建立高层优化层，对关联帧单元内的关键帧进行优化，得到关联帧单元的最佳位置。本发明通过将SLAM运行过程中产生的关键帧进行逐层分块优化的方法来减小误差，减少了由于多帧误差积累等原因造成的SLAM地图和定位结果漂移的现象，提高了SLAM定位结果和地图的准确性和稳定性，通过将本发明方法和目前效果最好的SLAM方法得到的定位结果进行比较，证明了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN107284442B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710338593.6
申请日：2017-05-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种用于自动驾驶车辆的弯道行驶纵向控制方法，包括步骤：根据车辆状态和行驶路径信息，判断车辆在弯道中的所处阶段；根据车辆在弯道中的所处阶段，对车辆的行驶速度进行在线实时控制，将控制结果传递给加速度控制模块。当判断为弯内行驶阶段，计算当前车速与当前曲率下驾驶员舒适车速的差值，作为期望加速度传递给下层加速度跟踪模块进行实时控制；当判断为入弯阶段或出弯阶段，则根据训练得到的驾驶员模型，实时输出期望加速度，并传递给下层加速度跟踪模块进行实时控制。本发明充分考虑了单个驾驶员的驾驶特性，实时控制所表现出的控制特性可有效模拟驾驶员弯道行驶的驾驶特性，提高驾驶员对自动驾驶技术的接受度。
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公开(公告)号：CN109050535A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810826902.9
申请日：2018-07-25
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W40/06 , B60W40/076 , B60W40/107
Abstract: 本发明涉及一种基于车辆姿态的快速地形工况辨识方法，包括：获取车辆实时姿态信息；将所述姿态信息输入地形分类SVM模型对车辆所处的地形工况进行坡道工况、颠簸路面工况和加减速工况分类；使用与分类结果对应的地形参量估计算法，对分类地形参量分别进行估计。本发明充分考虑了在越野环境行驶工况下引起车辆姿态变化的各种工况，建立快速入地形分类SVM模型；可以以80％以上的准确率识别出不同地形工况，识别速度快；并且不依赖于车辆纵向动力学模型，在不同平台间通用性好，提升智能车辆在行驶工况突变时的快速识别和反应调整能力，在无人驾驶领域具有广泛的使用前景。
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公开(公告)号：CN108984781A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810828262.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种无人车区域探索的地图边缘检测规划方法及装置，包括：步骤S1、在全局环境地图中进行局部边缘区域检测，检测出车辆位置附近的局部边缘区域；步骤S2、判断检测的搜索覆盖率是否超过阈值？是，则同时进行局部边缘区域检测和全局边缘区域检测；否，则进行局部边缘区域检测；步骤S3、整合边缘点集合中的边缘点，输出地图边缘检测结果。本发明通过举办边缘区域检测，确保了地图边缘区域检测的快速性，又通过全局边缘区域检测检测到距离车辆位置较远，或者一些小角落里的边缘区域，保证了边缘检测的全面性。
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公开(公告)号：CN108959813A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810831430.6
申请日：2018-07-26
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种智能车辆道路导航环境模型的仿真建模方法，包括：建立智能车辆道路导航仿真环境；在仿真环境中设置虚拟车载雷达，红绿灯，包括坡道、弯道和限速点在内的路况；根据所制定的场景控制策略，建立智能车辆道路导航环境的仿真模型。本发明将智能车辆多源信息统一构建在一个仿真环境模型中，降低了建立驾驶环境模型的工作量和成本，且仿真真实性高，可以轻松建立起大规模和复杂的道路交通环境的模拟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107651010A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710851601.7
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
CPC classification number: B62D6/001
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶员模型的速差转向车辆转向控制器及控制方法。所述控制器包括基于经验驾驶员操纵杆聚类模型的Bang-Bang控制器和基于强化学习优化的模糊PI控制器，将经验驾驶员操纵模型、Bang-Bang控制和基于强化学习优化的模糊PI控制相结合对液压伺服驱动转向系统进行控制，同时保证系统响应速度的快速性和操纵杆到位精确性，可以满足无人车转向系统自主转向运动的需要。
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公开(公告)号：CN107300917A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710368725.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0251 , G05D2201/02
Abstract: 本发明涉及一种基于分层架构的视觉SLAM后端优化方法，其特征在于，包括：建立底层优化层，对关键帧进行优化，得到当前关键帧的最佳位置；建立高层优化层，对关联帧单元内的关键帧进行优化，得到关联帧单元的最佳位置。本发明通过将SLAM运行过程中产生的关键帧进行逐层分块优化的方法来减小误差，减少了由于多帧误差积累等原因造成的SLAM地图和定位结果漂移的现象，提高了SLAM定位结果和地图的准确性和稳定性，通过将本发明方法和目前效果最好的SLAM方法得到的定位结果进行比较，证明了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN106647773A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710072976.3
申请日：2017-02-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车横纵向协同控制方法，包括：获得期望轨迹、期望速度、推荐档位和期望起步档位作为无人车横纵向协同控制系统的需求输入；整车控制器发出控制指令控制车辆按照期望轨迹、期望速度、推荐档位、期望起步档位、期望转向模式和期望航向校正偏差进行起步；控制无人车行进间的模式切换。本发明限定了各模式下的横向与纵向控制动作序列的生成，最大程度上保证了行驶安全；在行驶过程中根据无人车路径跟踪的实际要求，约束了车辆在纵向速度跟随、行进间转向和原地转向之间的跳转规则，保证了横向控制系统和纵向控制系统之间的平稳过渡。
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公开(公告)号：CN103253267B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310196325.7
申请日：2013-05-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/16
Abstract: 一种重型商用车车距辅助控制系统及其控制方法，该系统包括车距辅助控制器以及与其配合使用的车载毫米波雷达和电控发动机。车距辅助控制器包括控制芯片、与控制芯片相连的两路独立的CAN通讯接口、人机交互装置、系统电源。采用本发明的重型商用车车距辅助控制系统，由于采用两路独立的CAN通讯接口设计，从而使得雷达数据不占用整车CAN总线资源，从而方便了重型车辆与车载毫米波雷达产品的匹配，对采用CAN总线的车辆具有良好的通用性。
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公开(公告)号：CN103234763B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310121620.6
申请日：2013-04-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶车辆评价测试方法及系统。该方法包括根据无人驾驶车辆行驶的环境复杂度、执行任务的复杂度、人工干预程度以及行驶质量对无人驾驶车辆智能水平划分等级；确定无人驾驶车辆评价测试指标体系，并采用可拓展层次分析法确定各级指标权重，以及结合无人驾驶车辆行驶参数实现无人驾驶车辆与环境交互的量化分析；最后结合无人驾驶车辆与环境交互的量化分析结果，实现无人驾驶车辆的定量测试评价。同时还提供一种相应的无人驾驶车辆评价测试系统。利用这种评价测试方法和系统，可以更加准确的对无人驾驶车辆进行定量评价，促进无人驾驶车辆技术的改进和发展，从而保证无人驾驶车辆能够在真实交通环境下安全的行驶。
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