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公开(公告)号：CN114937061A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210590871.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06T5/00 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种运动状态的确定方法、装置及存储介质，其中，运动状态的确定方法包括：在车辆自动驾驶的过程中，对距离车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，得到与目标物体的物体信息对应的属性信息；至少按照第一预设方式、第二预设方式、第三预设方式中的一种确定目标物体的状态信息；其中，第一预设方式包括：将目标物体的属性信息输入数据分类模型，将数据分类模型的输出结果确定为第一状态信息，第二预设方式包括：根据目标物体的属性信息和目标物体的预设收敛置信度阈值确定出第二状态信息；第三预设方式包括：根据属性信息和目标物体的预设运动逻辑确定出第三状态信息；基于状态信息确定目标物体是否处于静止状态。
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公开(公告)号：CN112764004A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011534220.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种点云处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据点云原始数据确定所述原始点云数据中的点云在空间中的位置信息和反射率；对所述点云所在空间进行划分，得到至少一个体素空间；获取与雷达自身坐标系的距离大于或者等于第一设定阈值的第一原始点云数据，根据第一体素、位置信息和反射率对所述第一原始点云数据进行下采样操作；获取与雷达自身坐标系的距离小于第二设定阈值的第二原始点云数据，根据第二体素、所述位置信息和所述反射率对所述第二原始点云数据进行下采样操作；将对所述第一原始点云数据进行下采样操作得到的点云数据、第一原始点云数据和对所述第二原始点云数据进行下采样操作得到的点云数据确定为目标点云数据。
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公开(公告)号：CN114488073B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210135624.9
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/48 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达采集到的点云数据的处理方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括：获取激光雷达采集到的至少一帧点云图中的点云集合；基于每个点云点的点云坐标信息对点云集合进行预处理，从点云集合中筛选出位于行驶道路的路面以上的前景点云点，生成目标点云集合；采用基于漫水法的图像分割算法对目标点云集合进行聚类分割，生成多个团簇；基于每个团簇内的点云数据，计算点云图中每个待识别的障碍物的几何数据，并基于计算结果识别出目标障碍物。本发明解决了相关技术中对点云存在欠分割或过分割的技术问题，进而达到了提高图像识别精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN114910892A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210660418.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497 , G01S17/931 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达的标定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：通过激光雷达获取标靶阵列中各标靶的位置数据；其中标靶阵列位于车辆的前方，标靶阵列包括N个标靶，N为大于1的整数；将各标靶的位置数据由三维空间转换至二维空间，根据二维空间中各标靶的位置数据确定各标靶在二维空间中的中心点；将各标靶的中心点由二维空间转换回三维空间，根据三维空间中各标靶的中心点和预先确定的各标靶的参考中心点对激光雷达进行标定。本发明的技术方案，通过将各标靶的位置数据由三维空间转换至二维空间进行处理，缩短了数据处理的时间，提高了数据处理效率，使用多个标靶的位置数据对激光雷达进行标定，提升了激光雷达标定的准确度。
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公开(公告)号：CN114488073A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210135624.9
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/48 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达采集到的点云数据的处理方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括：获取激光雷达采集到的至少一帧点云图中的点云集合；基于每个点云点的点云坐标信息对点云集合进行预处理，从点云集合中筛选出位于行驶道路的路面以上的前景点云点，生成目标点云集合；采用基于漫水法的图像分割算法对目标点云集合进行聚类分割，生成多个团簇；基于每个团簇内的点云数据，计算点云图中每个待识别的障碍物的几何数据，并基于计算结果识别出目标障碍物。本发明解决了相关技术中对点云存在欠分割或过分割的技术问题，进而达到了提高图像识别精度的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359318A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111679668.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种外参标定方法、数据的处理装置、存储介质及电子装置，外参标定方法包括通过激光雷达采集经由二维码标定板反射回来的原始点云数据，其中，二维码标定板上部署了二维码标定阵列；将原始点云数据进行图像转换，生成第一图像；将第一图像与相机拍摄二维码标定板而生成的第二图像分别进行边缘检测，生成第一边缘图像和第二边缘图像；对第一边缘图像和第二边缘图像进行边缘结构分析，筛选得到满足预设条件的至少一张多边形图像；基于每张多边形图像的点阵坐标，对多边形图像进行编码，生成编码结果；基于编码确定二维码标定板的外参标定结果。采用上述技术方案，能够达到提高相机和激光雷达联合外参标定精度的目的。
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公开(公告)号：CN114280582A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111679792.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达的标定校准方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取待标定车辆的行驶轨迹信息；采用曲线拟合算法对行驶轨迹信息进行拟合处理，得到待标定车辆的轨迹方程，其中，曲线拟合算法为最小二乘法或随机采样一致性算法；在检测到轨迹方程的曲率小于目标阈值的情况下，获取待标定车辆的车道线信息，并采用曲线拟合算法对车道线信息进行拟合处理，得到待标定车辆的车道线方程；基于轨迹方程和车道线方程对激光雷达的偏航角进行修正，得到修正后的偏航角。本发明解决了车载激光雷达在用户使用过程中，由于震动、冲击、雷达自身性能等原因导致的原标定参数不准的技术问题。
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公开(公告)号：CN114274979A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210015665.4
申请日：2022-01-07
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种自动驾驶的目标关注度等级判别方法、装置及存储介质。目标关注度等级判别方法包括：获取激光雷达的检测视场角，将检测视场角划分为N个分区；获取分区内的检测目标，并确定检测目标对应的分区编号，且定义检测目标为分区内的已有目标；若分区内没有其他目标，则确定已有目标为关键关注目标；若分区内有其他目标，则定义其他目标为当前目标；根据已有目标与当前目标的遮挡情况，确定关键关注目标与潜在关注目标。本发明实施例能够加强感知目标间的联系，降低后续环节的数据处理压力和自动驾驶的整体通信负载压力，有利于将感知目标信息转换为有效的即时驾驶行为，进而保障自动驾驶的安全性和运行实时性。
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公开(公告)号：CN112485774A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011348586.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种车载激光雷达标定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据至少两个车载激光雷达采集的相对于障碍物的反射率和至少两个点的坐标确定所述障碍物上的反光条对应的点的坐标，其中，至少两个车载激光雷达包括：一个主车载激光雷达和至少一个从车载激光雷达，所述反光条设置于所述障碍物的任一平面的两条相邻边，所述障碍物处于车载激光雷达的辐射范围内；根据所述反光条对应的点的坐标计算从车载激光雷达相对于主车载激光雷达的位置偏移和旋转角，通过本发明的技术方案，以实现多激光雷达自动标定，得到车载激光雷达之间固定的相对位置关系。既不需要手动测量，也不需要人工调整，提升了标定的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN111985379A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010814028.4
申请日：2020-08-13
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06K9/00 , G01S13/66 , G01S13/931
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于车载雷达的目标追踪方法、装置、设备及车辆。包括：根据上一帧各追踪器的状态信息确定当前帧的预测状态信息；获取车载雷达检测到的目标车辆的实际状态信息；对所述预测状态信息和所述实际状态信息进行匹配；对匹配后的预测状态信息和实际状态信息进行扩展卡尔曼滤波计算，获得当前帧修正后的状态信息。可以实现对车辆周围目标的追踪，可以提高目标追踪的精度。
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