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公开(公告)号：CN111341102A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010136047.6
申请日：2020-03-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本说明书提供一种类人驾驶运动基元库的构建方法和装置以及一种连接运动基元的方法和装置，构建方法包括：获取有人驾驶情况下，各个采样时刻的车辆特征数据；行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据；确定车辆行驶的航向变化过零点，分割车辆特征数据，得到过分割数据段；根据各个过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据，计算各个过分割数据段对应的属性特征集；基于所有过分割数据段对应的属性特征集，采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的过分割数据段，以及对应的属性特征集。采用前述的运动基元库中运动基元构建的自动驾驶路径，更能满足乘客的乘坐体验。
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公开(公告)号：CN110386145A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910578235.1
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京理工大学 , 上海汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种目标驾驶员驾驶行为实时预测系统，属于汽车智能交互技术领域。该系统信息采集仪，用于采集获得目标驾驶员的操作信息，并由CAN总线传送至存储器；车载导航及感知传感器，布设在车辆上，用于采集本车的状态信息以及周围环境信息，并送至存储器；存储器，还存储源驾驶员驾驶行为历史信息；处理器，用于调用源驾驶员驾驶行为历史信息，将其迁移至目标驾驶员处，得到迁移学习的数据，以训练目标驾驶员驾驶行为模型；基于实时采集的目标驾驶员的操作信息、车载导航和感知传感器采集到的本车状态信息和周围环境信息，利用训练得到的目标驾驶员驾驶行为模型预测目标驾驶员下一时刻的驾驶行为。本发明提高了驾驶行为预测的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN110210350A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910429977.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的快速停车位检测方法，属于驾驶技术领域，用于解决停车位检测环境适应性差、模型计算量大问题，方法包括离线步骤：离线采集包含有停车位的图像数据，建立训练、验证数据集；进行神经网络模型的训练、评价和优化；所述神经网络模型用于对图像数据中停车位边线进行语义分割；在线步骤：在线采集包含有停车位的图像数据，使用训练好的神经网络模型进行停车位边线语义分割得到停车位边线掩膜，对得到的边线掩膜进行拟合、聚类与组合，得到由边线组成的几何形状；根据设定的形状判别条件，对所述几何形状进行筛选确定停车位。本发明具环境适应性强；采用模型体积很小，计算量低，对计算资源的需求较小；系统造价低，具有大规模应用的潜力。
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公开(公告)号：CN110033457A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910180734.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种目标点云分割方法，属于目标分割技术领域，解决了现有激光雷达分割方法存在的计算量大、计算速度慢、分割不精确的问题。包括以下步骤：步骤S1：接收并处理激光雷达采集的激光雷达点云数据，得到所述激光雷达点云数据对应的深度图；步骤S2：识别深度图角度矩阵中的地面信息，并将深度图中的相应坐标的R值置为-1，得到去除地面信息的深度图；步骤S3：对去除地面信息的深度图进行目标分割，得到目标分割结果。实现了目标点云的快速分割，计算量小、计算结果精确，可以满足车辆运动时的实时目标分割需求。
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公开(公告)号：CN107264534B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710366037.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种智能驾驶控制系统和方法、车辆。智能驾驶控制系统包括：驾驶员模型模块，用于收集驾驶员操作信息和期望路径信息，结合车辆运动信息预测车辆未来时刻的行驶状态参量；预瞄控制模型模块，用于计算横向校正角度并判断车辆下一时刻的正确行驶模式；路径跟踪控制模块，用于将参量转化成整车系统模块可执行的控制量；整车系统模块，用于响应从跟踪控制模块得到的控制量，以控制车辆运动，并反馈车辆运动参数。本发明提出的智能驾驶控制系统和方法不仅能够预测车辆未来一段时间的一系列行驶状态，而且可以根据真实的驾驶环境基于车辆行驶效果自适应地调节转向控制量，进而提高车辆行驶的安全性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109960261A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910222739.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于碰撞检测的动态障碍物避让方法，属于无人车辆技术领域，通过初规划构造车辆期望轨迹，并根据接收的动态障碍物预测轨迹和所述车辆期望轨迹，进行碰撞检测，对车辆的行驶速度和/或路径进行重新规划，得到车辆无碰撞行驶速度和/或路径数据，重新构造车辆期望轨迹，避让动态障碍物；实现无人车辆自主避让动态障碍物。本发明立足于自动驾驶车辆在动态环境下，所采用碰撞检测方法保证既不失碰撞检测精度，又可以提升碰撞检测效率；所采用重规划方法可以兼顾通行效率、通行平顺性和通行安全性效果。
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公开(公告)号：CN107264534A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710366037.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B60W40/08 , B60W50/00 , B60W2050/0029
Abstract: 本发明涉及一种智能驾驶控制系统和方法、车辆。智能驾驶控制系统包括：驾驶员模型模块，用于收集驾驶员操作信息和期望路径信息，结合车辆运动信息预测车辆未来时刻的行驶状态参量；预瞄控制模型模块，用于计算横向校正角度并判断车辆下一时刻的正确行驶模式；路径跟踪控制模块，用于将参量转化成整车系统模块可执行的控制量；整车系统模块，用于响应从跟踪控制模块得到的控制量，以控制车辆运动，并反馈车辆运动参数。本发明提出的智能驾驶控制系统和方法不仅能够预测车辆未来一段时间的一系列行驶状态，而且可以根据真实的驾驶环境基于车辆行驶效果自适应地调节转向控制量，进而提高车辆行驶的安全性和准确性。
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公开(公告)号：CN107121980A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710161509.8
申请日：2017-03-17
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G05D1/0212 , G01C21/28 , G01C21/34 , G01C21/3446 , G05D2201/0212
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟约束的自动驾驶车辆路径规划方法，包括以下步骤：根据车道线检测结果获取车体坐标系下的车道中心线航向；利用卡尔曼滤波器和获取的车道中心线航向对车辆的航向进行修正；利用修正后的车辆航向对原始路径中的路径点进行校正；基于三维激光雷达栅格地图，获取自动驾驶车辆与道路的相对横向位置关系；生成虚拟约束；根据自动驾驶系统的决策指令，生成期望路径。本发明融合GPS、视觉与激光雷达信息完成车辆与道路相对横向位置的精确定位，不需要高精度定位设备和高精度地图，有助于提高自动驾驶车辆在结构化的、有清晰车道线的城市或高速公路环境下的车道保持与换道能力，对于自动驾驶车辆的安全、稳定、平顺行驶具有重要意义。
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公开(公告)号：CN107054452A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710157593.6
申请日：2017-03-16
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B62D5/0421 , B62D3/08 , B62D5/043 , B62D7/20
Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶车辆自动转向装置，包括人工转向部分和自动转向部分；人工转向部分包括操纵机构、转向器(101)和传动机构；自动转向部分安装于操纵机构与转向器(101)输入轴之间，转向器(101)输出端与传动机构相连接；自动转向部分包括电机单元、电磁离合器单元、安装支架(102)、转向器输入轴组件(114)、控制器单元、转向减振器。本装置可完成人工驾驶与自动驾驶的切换，设置较为灵活，不需要额外安装限位机构，在保证转向安全的同时，减少了自动转向装置的机构复杂度，提高了平台的可移植性，装卸方便，只需要装卸与转向器连接的螺钉和转向器输入轴组件即可将自动转向装置整体装卸，较为便捷。
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公开(公告)号：CN103150786A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310120832.2
申请日：2013-04-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种非接触式无人驾驶车辆行驶状态监控测量系统及测量方法，该系统包括无人驾驶车辆及设置在所述无人驾驶车辆后部的功放型远距离电子标签，所述无人驾驶车辆的有人驾驶车辆，设置在所述有人驾驶车辆上的毫米波雷达、航向传感器、GPS接收器、摄像机、功放型远距离电子标签读卡器、无人驾驶车辆行驶状态测量装置、视频图像记录装置、综合信息显示装置、和无线图像发射装置，以及位于远程的终端接收与显示装置。该方法通过非接触方式实时测量得到前方无人驾驶车辆行驶状态参数，如轨迹和速度，并实时绘制无人驾驶车辆速度曲线和轨迹曲线。
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