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公开(公告)号：CN115930975A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310159677.9
申请日：2023-02-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进A*算法的铰接车辆混合路径规划方法，包括：1、构建试验场地栅格地图，设置铰接车辆的初始点和终点位置；2、建立铰接车辆的运动学模型，计算车辆在目标节点的航向角和铰接角信息；3、设计改进A*算法的混合路径规划方法进行规划；4、路径搜索，采用铰接车辆的铰接点进行节点扩展，对目标节点进行碰撞检测；5、结合向量场直方图(VFH*)方法计算搜索范围内各个扇区碰撞威胁代价；6、设计成本函数选择目标节点进行扩展；7、判断目标节点是否在终点附近，若是，则算法结束，返回结果路径；否则，返回步骤2顺序。本发明能规划出满足铰接车辆运行的任务路径，提高了铰接车辆在路径规划场合的效率和适用性。
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公开(公告)号：CN115546761A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211248240.4
申请日：2022-10-12
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/58 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/00 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/22 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车位及障碍物检测方法及其应用，该方法包括：1.在车辆相应位置安装鱼眼摄像头；2.对鱼眼摄像头进行环视拼接并进行标注，制作数据集；3.搭建神经网络结构，采用共用一个主干网络，经过特征提取网络后生成两个检测头的网络结构，分别对停车位和障碍物进行不同方式的回归；4.训练神经网络，得到最优损失下的权重，进行停车位识别。本发明避免了在采用检测框回归的方式同时检测停车位与障碍物的过程中无法拟合停车位的问题，从而保证了在准确拟合停车位的同时也能对障碍物进行有效检测识别。
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公开(公告)号：CN112015176A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010816014.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，包括：步骤A，农田地块预处理；步骤B，获取地块各顶点位置信息，进行地块几何建模；步骤C，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径；步骤D，行驶前预设拖拉机与障碍物之间安全距离，无人驾驶拖拉机按所述期望路径行驶并实时分析当前作业环境，联合感知传感器获得障碍物信息判断是否进行局部路径规划；步骤E，调用在线局部路径算法进行路径规划，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物；步骤F，无人驾驶拖拉机保持期望路径行驶。本发明还公开用于实现上述方法的装置。该无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置可实现地块全区域覆盖，具备很强的通用性和良好的避障效果，可有效减少重耕、漏耕率。
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公开(公告)号：CN119785012A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510258998.3
申请日：2025-03-06
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多视图与点云BEV特征融合的三维目标检测方法，涉及多传感器融合的环境感知技术领域，步骤如下：通过环视摄像头采集多视图图像，利用激光雷达获取点云数据；将点云数据转化为体素序列，得到激光雷达体素特征；同时，利用多视图转体素编码器，将中心点集合及点云投影到多视图图像，得到机器视觉体素特征；将两类体素特征扩散到BEV空间并压缩，得到相应BEV特征，再利用基于交叉注意力机制的模块进行加权融合；最后将融合BEV特征输入检测网络，获得三维目标检测信息。该方法通过多视图转体素编码器，解决图像特征转BEV特征时信息损失和噪声问题，实现异构特征对齐匹配，提升多传感器融合目标检测准确率。
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公开(公告)号：CN119339355A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411890832.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01S17/89
Abstract: 本发明公开一种基于多视角的多模态信息融合目标检测方法，将相机、激光点云与毫米波点云的前视图与鸟瞰图作为感知系统的输入，设计多尺度融合模块融合多传感器的前视图与鸟瞰图特征，充分提取语义与空间信息，并利用自注意力机制自适应分配前视图与鸟瞰图特征的权重系数。相比于在单视角下进行目标检测，本发明在多视角下的目标检测任务充分提取了语义信息与空间位置信息。因此，本发明有效结合多传感器前视图与鸟瞰图的特征进一步提升了在复杂道路环境下的目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110667407B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201911033863.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: B60L50/60 , B60L50/70 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开一种燃料电池客车动力单元可靠性工况的考核方法，所述方法包括，先进行纯电动工况测试，接着进行纯燃料电池发动机工况测试，接着进行混合驱动工况测试，接着进行巡航充电工况测试，接着进行制动能量回收工况测试，最后进行怠速工况测试，纯电动工况测试时间占总工况运行时间的10％；纯燃料电池发动机工况测试时间占总工况运行时间的15％；混合驱动工况测试时间占总工况运行时间的20％；巡航充电工况测试时间占总工况运行时间的30％；制动能量回收工况测试时间占总工况运行时间的10％；怠速工况测试时间占总工况运行时间的15％。本可靠性工况考核方法能有效模拟燃料电池客车实际行驶状况，缩短试验时间，节约成本。
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公开(公告)号：CN114463303A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210110972.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/33 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06T5/00 , G06K9/62 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于双目相机和激光雷达融合的道路目标检测方法，利用左右两台相机与一台激光雷达采集前方道路目标信息；通过双目立体匹配算法获取双目视差；利用基于单目视觉的神经网络，获取图像目标类别与二维位置信息；结合双目视差与单目视觉检测信息，获取前方目标视觉三维检测结果；通过点云分割与聚类处理，获取前方目标雷达三维检测结果；对两种三维包围框的匹配代价进行匈牙利算法优化求解，基于匹配结果进行分类，并采用不同融合策略，最后输出补充修正后的道路目标信息。本发明的检测框架实现了传感器的优势互补，使用目标级匹配融合策略，输出更加准确可靠的道路目标信息。
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公开(公告)号：CN110667407A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911033863.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: B60L50/60 , B60L50/70 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开一种燃料电池客车动力单元可靠性工况的考核方法，所述方法包括，先进行纯电动工况测试，接着进行纯燃料电池发动机工况测试，接着进行混合驱动工况测试，接着进行巡航充电工况测试，接着进行制动能量回收工况测试，最后进行怠速工况测试，纯电动工况测试时间占总工况运行时间的10％；纯燃料电池发动机工况测试时间占总工况运行时间的15％；混合驱动工况测试时间占总工况运行时间的20％；巡航充电工况测试时间占总工况运行时间的30％；制动能量回收工况测试时间占总工况运行时间的10％；怠速工况测试时间占总工况运行时间的15％。本可靠性工况考核方法能有效模拟燃料电池客车实际行驶状况，缩短试验时间，节约成本。
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公开(公告)号：CN118915777A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411408552.6
申请日：2024-10-10
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种智能客车跟踪预定轨迹的控制方法，包括：建立智能客车局部坐标系和大地全局坐标系；获取智能客车的当前位姿信息和预瞄点位姿信息；计算道路曲率；建立智能客车关于路径跟踪控制问题的马尔可夫决策过程（MDP）模型；推导MKDHP算法中执行器和评价器的在线学习规则；判断预瞄点是否为预定轨迹中的终点坐标，控制智能车减速至终点；本发明所提出的MKDHP算法具有良好的泛化和自优化能力，因此有利于基于MKDHP算法的路径跟踪控制器在不同的车速及预定轨迹形状条件下获得较高的控制精度，提高了智能客车的自主优化能力和道路适应性。
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公开(公告)号：CN110807552B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911049837.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进K‑means的城市电动客车行驶工况构建方法，包括以下步骤：步骤A，对城市中公交车路线进行调研，筛选出若干条典型的公交路线；步骤B，在选取的公交车上添加传感器来获取所需的数据：时间信息‑车辆行驶速度；步骤C，对采集的数据进行预处理；步骤D，划分短行程并进行特征值计算；步骤E，通过主成分析进行数据降维；步骤F，改进二分K‑means聚类分析；步骤G，类工况选取并合成行驶工况。分析结果表明，基于改进二分K‑means算法建立的某市电动客车行驶工况更能准确反应城市道路交通的特征。
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