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公开(公告)号：CN110082783B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910390135.6
申请日：2019-05-10
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
IPC: G01S17/931 , G01S17/42
Abstract: 本发明涉及一种悬崖检测的方法及装置，属于无人驾驶汽车感知技术领域，解决无人驾驶汽车在越野场景下的悬崖检测问题；方法包括，对获取激光雷达点云数据预处理得到有效激光雷达点云数据；采用滑窗方法，选取垂直角度相同有效激光雷达点云数据进行窗口特征数据提取，根据所述窗口特征数据在窗口滑动过程中的畸变特征，得到悬崖区域。本发明使用激光雷达点云数据，使悬崖检测距离更远，精度更高；采用滑窗方法判断悬崖区域，而不是根据单点的高度和距离特征，排除了杂点或者噪声点的干扰，使检测更加鲁棒和高效。
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公开(公告)号：CN108694841B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810510657.0
申请日：2018-05-24
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G08G1/0962 , G08G1/0967 , B60W30/18
Abstract: 本发明涉及一种基于V2X技术的智能车辆通行路口红绿灯方法，属于智能驾驶技术领域,解决了现有智能车辆因驾驶不当带来的经济性、舒适性降低及交通拥堵问题。步骤如下：启动智能车辆智能驾驶功能；智能车辆同时接收本车和前车的位置、速度及红绿灯状态信息；生成本车候选加速度序列，结合本车的速度、位置，生成预测时域内本车的速度矩阵和位置矩阵；根据前车的位置、速度，生成预测时域内前车的速度矩阵和位置矩阵；确定智能车辆每一个候选加速度所对应的总成本，将总成本最小的候选加速度作为期望加速度；根据所述期望加速度和对应的期望速度通行路口红绿灯。实现了智能车辆经济、舒适地通行路口红绿灯，减轻了因驾驶不当带来的交通拥堵问题。
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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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108749809A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810533293.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W10/06 , B60W10/18 , B60W40/105 , B60W40/00
Abstract: 本发明涉及一种智能驾驶车辆加速度跟踪控制系统，属于智能车辆控制技术领域，解决了现有技术中无法实现对智能驾驶车辆加速度精确跟踪的问题。上位机模块，用于根据加速度补偿量Δa计算预估行驶阻力Fd，并根据Fd计算得到发动机控制量和制动控制量；纵向控制器模块，用于根据所述发动机控制量和制动控制量，生成发动机控制指令、制动控制指令；电控驱动模块，用于接收并执行所述发动机控制指令；电控制动模块，用于接收并执行所述制动控制指令。车载传感器模块，用于采集智能驾驶车辆的当前车速信息和历史车速信息发送至上位机模块，由上位机模块计算得到加速度补偿量Δa。实现了智能驾驶车辆加速度的精确跟踪。
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公开(公告)号：CN106708057B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201710083950.9
申请日：2017-02-16
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能车辆编队行驶方法，包括：判断编队中车辆的类型，并对车辆信息进行注册；领航车辆获取自身车辆信息，发送给跟随车辆；跟随车辆解析领航车辆发来的领航车辆信息自主规划路径，完成对跟随车辆的控制；跟随车辆将自身车辆信息打包发送给领航车辆；领航车辆解析收到的跟随车辆信息，调整自身动作。本方法在编队行驶时，能够有效保证跟随车辆沿着领航车辆的行驶路径行驶，保证了行驶车辆的相对距离与速度；在遭遇突发状况时，领航车辆驾驶员能立即发现危险，并对危险做出相应的反应，避免事故的发生，大大提高了车辆编队的安全、稳定性。
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公开(公告)号：CN110458047A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910667021.1
申请日：2019-07-23
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越野环境场景识别方法及系统，属于越野环境场景识别技术领域，解决了现有越野环境场景识别时间长、可通过区域提取成本高且提取效果较差的问题。一种基于深度学习的越野环境场景识别方法，包括如下步骤：获取越野环境场景下拍摄得到的待检测图像；对待检测图像进行场景识别，处理得到待检测图像的烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果和道路类型识别结果；根据所述道路类型识别结果对待检测图像进行道路语义分割，处理得到待检测图像的路面分割结果；在待检测图像上统一显示所述烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果、道路类型识别结果及路面分割结果。该方法有效缩短了越野环境场景识别时间。
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公开(公告)号：CN110032949A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910222741.7
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轻量化卷积神经网络的目标检测与定位方法，属于深度学习技术领域，解决了现有方法不能满足无人驾驶车辆实时性处理的要求。包括：实时采集车辆前方的图像数据和点云数据；将图像数据传输到目标检测模型，进行目标识别，获取目标信息；目标检测模型采用轻量化卷积神经网络；将获取的目标信息及点云数据输入到训练好的目标定位模型，进行目标定位，得到目标相对于车辆的位置信息。本方法实现了对静态、动态目标的实时检测和定位，使得车辆能够实时感知目标信息，及时地对目标进行避障处理，检测和识别结果具有较高的准确度，能够用于存在多个静态、动态目标的复杂场景，并且满足自动驾驶车辆的实时性检测定位要求。
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公开(公告)号：CN109345836A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811259725.7
申请日：2018-10-26
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G08G1/04 , G08G1/048 , G08G1/0968 , H04W4/024 , H04W4/48
Abstract: 本发明涉及一种多模式无人车远程操控系统及方法，属于无人车技术领域，系统包括安装于被操控无人车辆上的视频图像采集模块和状态采集控制模块，以及综合显控模块；其中，综合显控模块与视频图像采集模块和状态采集控制模块分别无线连接，接收处理所述图像信息和车辆状态信息；并可采用“面板遥控模式”、“界面遥控模式”或“自主驾驶模式”中的一种模式，输出操控指令到状态采集控制模块对无人车辆进行操控。本发明实现了对无人车的状态的准确监测与远程遥控，节约成本，便于安装，减少接线，方便车内的空间布置以及设备安装。
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