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公开(公告)号：CN114659511B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210114938.0
申请日：2022-01-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于自动驾驶高精地图的局部地图动态加载方法，包括：计算车辆当前位置与上次请求地图时所在位置之间的距离；当上述距离超过一定限度时通过UDP方式将车辆当前位置发送给地图服务器以请求地图；接收从地图服务器通过UDP方式发送的请求位置前方一定范围内的地图数据；删除局部地图中车后方超过一定范围的点；寻找接收到的高精地图数据中没有被局部地图包含的部分，并将其进行格式转换并保存在局部地图中；将局部地图转换成适合显示的格式并进行可视化。本发明避免了重复转换所造成的资源浪费和时间代价。
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公开(公告)号：CN117496741A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437572.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种停车场地图生成方法、装置、系统、车辆及可读存储介质，涉及车辆技术领域，以提高生成停车场地图的精准度。该方法包括：确定俯视视角下停车场的多组语义图像帧的位姿矩阵；针对所述多组语义图像帧，将一组语义图像帧中的多个语义图像帧进行拼接得到语义子图，并根据所述多个语义图像帧的位姿矩阵确定所述语义子图的位姿矩阵，以获取多个语义子图以及对应的位姿矩阵；确定第一约束和第二约束；利用所述第一约束和所述第二约束优化所述多组语义图像帧的位姿矩阵，并根据优化后的位姿矩阵生成停车场地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612190A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310577629.1
申请日：2023-05-19
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：语义分割全景图像得到地面语义特征和空间语义特征，将空间语义特征投影至三维投影平面得到空间特征，并将地面语义特征投影至地面投影平面得到地面特征；对多帧全景图像的地面特征和空间特征分别进行跟踪和融合得到地面语义特征对象和空间语义特征对象，基于地面语义特征对象和空间语义特征对象构建语义地图，利用语义地图和车辆当前所处区域的地面语义特征对象和空间语义特征对象定位车辆的当前位置。由此，解决了相关技术中，自动泊车环境感知不敏感，位姿估计不稳定，全局定位不精确，使得用户使用时体验较差等问题。
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公开(公告)号：CN115760987A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211518597.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种泊车定位、地图构建方法及装置、电子设备、存储介质，该泊车定位方法包括获取车辆的目标前视图像和第一目标环视图像，对目标前视图像进行特征提取，得到目标前视图像特征，根据目标前视图像特征匹配与目标前视图像特征对应的目标预设位姿，基于目标预设位姿和预设语义地图的多个环视位姿之间的相似度确定第一目标局部语义地图，对第一目标环视图像进行语义提取，得到第一目标语义信息，根据第一目标语义信息对第一目标局部语义地图进行匹配，确定车辆的第一时刻位姿，以对车辆进行泊车定位，上述泊车定位方法能够实现在停车库场景中任意位置进行初始化，克服在路程中间定位失败的问题，保证了泊车定位的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115265556A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210919786.1
申请日：2022-07-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、设备及介质，其中，自动驾驶车辆的定位方法包括：获取目标对象的当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置；根据所述前一时刻位置和所述前一时刻局部点云地图确定前一时刻位置与前一时刻局部点云地图的各边界的边界距离；基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前时刻局部点云地图；将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置。本发明中在无法获取GNSS信号的时刻，通过当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置获取当前时刻位置，以加定位准确性。
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公开(公告)号：CN114659511A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210114938.0
申请日：2022-01-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于自动驾驶高精地图的局部地图动态加载方法，包括：计算车辆当前位置与上次请求地图时所在位置之间的距离；当上述距离超过一定限度时通过UDP方式将车辆当前位置发送给地图服务器以请求地图；接收从地图服务器通过UDP方式发送的请求位置前方一定范围内的地图数据；删除局部地图中车后方超过一定范围的点；寻找接收到的高精地图数据中没有被局部地图包含的部分，并将其进行格式转换并保存在局部地图中；将局部地图转换成适合显示的格式并进行可视化。本发明避免了重复转换所造成的资源浪费和时间代价。
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公开(公告)号：CN114419155A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210061037.X
申请日：2022-01-19
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达辅助的视觉建图方法，包括以下步骤：收集移动设备运动过程中的激光雷达数据、图像数据、惯性传感器数据和里程计数据；采用激光SLAM方法遍历整个数据流；根据得到的位置信息，插值估计得到图像位置信息并构建KD Tree；对整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，提取深度学习的特征信息；再次对整个数据流的图像数据进行逐帧遍历，利用KD Tree搜索获取当前帧邻近的图像帧集，然后对图像帧集中的图像帧两两进行特征匹配，并通过增量三角化生成3D地图点。本方案使得大场景建图不再受限，从整体上提高了地图的精度；同时本发明使用了更鲁棒的深度学习的特征信息，可以克服光照变化的影响，抗干扰能力更强。
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