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公开(公告)号：CN111738337B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010578266.X
申请日：2020-06-23
Abstract: 本发明涉及一种混行交通环境下的驾驶人分心状态检测识别方法，包括：搭建混行场景、采集驾驶人眼动参数数据及驾驶绩效数据、处理数据和择优筛选、搭建基于融合注意力机制的Bi‑LSTM驾驶人分心识别模型、对驾驶人分心状态进行辨识等步骤，本发明采用融合注意力机制的Bi‑LSTM算法进行分心驾驶的识别建模，提高分心识别的准确度与鲁棒性，填补了在混行交通环境下对驾驶人分心识别的空白，解决驾驶人在混行交通环境下驾驶过程中出现的分心驾驶而引发道路交通事故的技术问题，提高驾驶人的车辆驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN111738337A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010578266.X
申请日：2020-06-23
Abstract: 本发明涉及一种混行交通环境下的驾驶人分心状态检测识别方法，包括：搭建混行场景、采集驾驶人眼动参数数据及驾驶绩效数据、处理数据和择优筛选、搭建基于融合注意力机制的LSTM驾驶人分心识别模型、对驾驶人分心状态进行辨识等步骤，本发明采用融合注意力机制的LSTM算法进行分心驾驶的识别建模，提高分心识别的准确度与鲁棒性，填补了在混行交通环境下对驾驶人分心识别的空白，解决驾驶人在混行交通环境下驾驶过程中出现的分心驾驶而引发道路交通事故的技术问题，提高驾驶人的车辆驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN111144015A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911392624.1
申请日：2019-12-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶汽车虚拟场景库构建方法，包括数据采集、数据提取、数据清洗、标注场景要素、形成数据集、确定最佳k值、确定聚类初始中心、获得逻辑场景、构建虚拟场景库等步骤，本发明为自动驾驶虚拟场景库的构建提供了理论依据和技术支持，该方法操作简便，可提供大量不同要求的测试目标场景环境，用于测试自动驾驶系统在虚拟场景下的安全性，代替实车在实际环境中的测试，节约大量成本，而且测试效率更高，可重复性更强，并且可以模拟各种不同要求的场景，能够加快自动驾驶汽车的研发，从而促进自动驾驶汽车快速、安全上路。
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公开(公告)号：CN111027505A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911314479.5
申请日：2019-12-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性检测的分层多目标跟踪方法，包括以下步骤：构建基于已有标准数据集与人工标注混合的混合数据集；构建道路交通场景显著性区域检测子网络生成显著性区域与非显著性区域；利用目标检测算法检测每一帧目标；构建卷积网络、长短时记忆与图卷积网络相结合的多目标跟踪网络模型，并跟踪显著性区域目标；构建并行KCF池对非显著性区域内目标进行单目标跟踪；将显著性区域与非显著性区域轨迹结合并后处理生成整体轨迹。本发明通过增加快速显著性检测方法，生成显著性区域包围框，对以输入检测和跟踪目标；能够加快检测速度同时，保持检测精度；可为真实情景下自动驾驶多目标跟踪降低计算复杂度，加速跟踪。
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公开(公告)号：CN110001654A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910370185.8
申请日：2019-05-06
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/08 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制方法，包括以下步骤：数据采集单元实时采集车速信息；数据处理单元对前一步采集的信息进行预处理；向逻辑运算单元手动输入驾驶员类型并自动读取系统目标车速；判断车辆是否需要加速或者减速；根据前一步的判断结果进入相应的加速控制模块或者减速控制模块；根据前一步的计算结果作为输出信号输出到相应的线控系统。本发明的方法能够为不同特性驾驶员提供接受度极高的智能车纵向速度跟踪控制策略，提高汽车行驶安全以及改善乘坐体验，同时，设计中的加速和制动切换策略避免了纵向动力学系统在不必要时刻的频繁动作，提升了车辆纵向控制时的安全性且降低了能量消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110001637A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910283871.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法，控制装置由GPS数据采集模块、车辆速度采集模块、数据预处理模块、计算模块和线控执行系统组成。控制方法，包括实时采集和获取车辆的GPS位置和姿态信息，采集跟踪轨迹路径上点的GPS坐标；将轨迹信息进行预处理，使用高斯滤波的方法将跟踪轨迹平滑化；确定跟踪路径参考点的预瞄窗口，预瞄间隔，预瞄点，计算当前车辆坐标点与选定好的若干预瞄点的航向角偏差和位置偏差，依据位置偏差和航向角偏差，计算出每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，根据道路状况信息和车辆状态信息确定每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，各前轮转角按照等权重进行加和输出，达到路径跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN108983782A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810867985.6
申请日：2018-08-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径跟踪移动目标点的选取方法。所述方法包括：采集GPS点位轨迹，按时间顺序排序，并且实时获取无人驾驶汽车当前位置在地图上的位置坐标与航向角，选取离车辆最近的的GPS点，作为车辆跟踪的起始点，并且为适应实际，选取距车辆一定距离范围的GPS点位作为跟踪移动目标点的选取范围，通过构造与车辆自身速度和航向角相关的评价函数求取下一个移动目标点，最终求取合适的路径跟踪移动目标点作为无人车路径跟踪中的目标点。本发明综合考虑车辆车速与路径航向角的变化求取无人车路径跟踪的移动目标点，能够提高无人车路径跟踪的稳定性，提高无人驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN105512623B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201510866567.1
申请日：2015-12-02
Applicant: 吉林大学
Inventor： 金立生 , 陈梅 , 王发继 , 刘辉 , 程蕾 , 杨诚 , 张承标 , 李科勇 , 高琳琳 , 谢宪毅 , 郑义 , 张昊 , 郭柏苍 , 岳欣羽 , 管信 , 姬生远 , 徐俊
Abstract: 本发明基于多传感器雾天行车视觉增强与能见度预警系统及方法，属于智能车辆安全辅助驾驶技术领域，包括电源、变压插头、前置红外摄像头、前置毫米波雷达、车载电控单元模块、车载显示屏、汽车音响设备、车载扬声器和车速传感器。本发明通过构建道路图像分类器、有无雾图像分类器、建立有雾图像去雾模型、获得清晰去雾图像，实现视觉增强效果、构建能见度计算模型、判断能见度等级，利用毫米波雷达测量车速等级以及检测到前车间距等级，判断是否提供给驾驶人视觉、听觉预警。本方法实现了能在雾天低能见度条件下，驾驶人视觉增强与行车能见度预警，解决了在雾天现有汽车雾灯照射范围有限、存在盲区，以及驾驶人对行驶环境判断不准确等问题。
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公开(公告)号：CN110001637B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201910283871.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法，控制装置由GPS数据采集模块、车辆速度采集模块、数据预处理模块、计算模块和线控执行系统组成。控制方法，包括实时采集和获取车辆的GPS位置和姿态信息，采集跟踪轨迹路径上点的GPS坐标；将轨迹信息进行预处理，使用高斯滤波的方法将跟踪轨迹平滑化；确定跟踪路径参考点的预瞄窗口，预瞄间隔，预瞄点，计算当前车辆坐标点与选定好的若干预瞄点的航向角偏差和位置偏差，依据位置偏差和航向角偏差，计算出每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，根据道路状况信息和车辆状态信息确定每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，各前轮转角按照等权重进行加和输出，达到路径跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN111027505B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201911314479.5
申请日：2019-12-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性检测的分层多目标跟踪方法，包括以下步骤：构建基于已有标准数据集与人工标注混合的混合数据集；构建道路交通场景显著性区域检测子网络生成显著性区域与非显著性区域；利用目标检测算法检测每一帧目标；构建卷积网络、长短时记忆与图卷积网络相结合的多目标跟踪网络模型，并跟踪显著性区域目标；构建并行KCF池对非显著性区域内目标进行单目标跟踪；将显著性区域与非显著性区域轨迹结合并后处理生成整体轨迹。本发明通过增加快速显著性检测方法，生成显著性区域包围框，对以输入检测和跟踪目标；能够加快检测速度同时，保持检测精度；可为真实情景下自动驾驶多目标跟踪降低计算复杂度，加速跟踪。
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