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公开(公告)号：CN115062683B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210460110.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/22 , G01S13/931 , G01S13/86 , G01S7/41 , G06T7/277 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN的4D毫米波雷达聚类方法及存储介质，包括以下步骤，S1、获取本车信号、车道线信号及4D毫米波雷达点云信号，并对该信号进行解析和预处理；S2、计算点云信号中各点的局部搜索半径，并对计算得到的各点局部搜索半径进行排序；S3、对点云信号进行基于DBSCAN算法的聚类处理。本发明以传统DBSCAN算法为基础，在其中添加了基于其他传感器以及各个点的物理属性进行数据预处理、对每一个点云依据其物理量的大小为其确定了局部搜索半径ε并对所有原始探测进行排序再进行聚类以及对聚类结果点数进行动态判断是否为单帧观测目标，将本发明的聚类结果与传统DBSCAN聚类方式比较，可以发现本算法的聚类效果更好。
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公开(公告)号：CN114170270B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202111382918.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种单、多传感器多目标关联匹配方法、系统及车辆，包括：步骤1、获取驾驶道路的目标信息；步骤2、对获取的目标信息进行预处理；步骤3、对检测的目标进行时间补偿和空间同步；步骤4、根据检测目标的位置和速度生成第一检测sift特征图；步骤5、对跟踪目标进行时间补偿和空间同步；步骤6、根据跟踪目标的位置和速度生成第一跟踪sift特征图；步骤7、基于第一检测sift特征图和第一跟踪sift特征图进行目标关联配对；步骤8、结合跟踪配对信息评估出最优匹配对，并将最优匹配对作为传感器的检测目标输出。本发明能够实现单传感器目标多帧关联跟踪，以获取目标轨迹信息，还能够实现多源异构传感器之间的目标关联，还原驾驶真实场景。
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公开(公告)号：CN118859228A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410847258.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及动静物体识别技术领域，具体涉及一种跟踪目标动静分离方法、装置及介质，方法包括：采集本车用于评价跟踪目标动静状态检测的观测数据集；基于观测数据集获取跟踪目标关联的动静分离评价参数，动静分离评价参数包括视觉图像中的像素坐标、前雷达观测目标的纵向速度和/或激光雷达观测目标的动静标志位；基于分离评价参数和设定阈值，输出跟踪目标的动静状态。针对在不同环境下，动静分离的准确性可能会受到影响的问题，本申请使用多传感器融合技术，结合前雷达、激光雷达等多种传感器数据，可以提高动静分离的准确性和系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115494494B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210999265.1
申请日：2022-08-19
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及多传感器数据融合技术领域，特别涉及一种多传感器目标融合方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采集目标场景内的视频数据和雷达数据，识别观测目标的身份信息；在观测目标的身份信息达到预设跳变条件时，根据视频数据和雷达数据的相邻帧数据关联观测目标的多个观测属性，并根据多个观测属性得到观测目标的多个观测值，其中，观测属性包括位置和速度；将观测目标的多个观测值输入至预设跟踪门，计算在目标时刻多个观测值与对应航迹之间的概率，并根据概率融合输出新的观测目标。本申请实施例的多传感器目标融合方法以前视摄像头及前雷达输出的目标数据进行融合，从而获取全面的观测目标数据信息，以提高观测目标的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN114359404B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111572191.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开的一种自动驾驶车载场景投影摄像头的标定方法，包括：S1：搭建标定系统平台，S2：基于物理方法调整棋盘格标定板与待标定车辆的侧切角、俯仰角及横摆角；S3：基于步骤2调整完成的棋盘格标定板，利用车辆中安装的摄像头连续拍摄正对照片15张，并将其保存；S4：手持棋盘格标定板，与车辆前保0.5～1.5米内在不同角度及位置拍摄20张照片，并将其保存；S5：基于步骤4保存的不同位置及角度的棋盘格图案，计算待标定摄像头的内参矩阵；S6：基于步骤5计算的内参矩阵及步骤3保存的棋盘格图案，计算待标定摄像头与车辆中心的旋转矩阵；S7：基于图像上的实际坐标与投影坐标的标准差进行验证。本发明能够用于标定车载摄像头的旋转矩阵及平移向量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116823950A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310774275.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T7/73 , G06V10/762 , G06V20/56 , G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种位置确定方法，包括：获取目标对象的对象点云，以及所述目标对象对应的第一位置信息；其中，所述第一位置信息表示所述目标对象的中心点位置对应的位置信息；对所述对象点云中的点进行聚类，得到至少一个目标点云集；所述目标点云集的点云密度值与预设密度值匹配；基于所述目标点云集的聚类中心的第二位置信息、所述点云密度值和所述第一位置信息，确定第一位置修正值；基于所述第一位置修正值对所述第一位置信息进行校正，得到所述目标对象的第一校正位置信息。通过该方法，能够基于目标点云集的聚类中心的第二位置信息、点云密度值和第一位置信息对第一位置信息进行修正，有助于提升对环境中目标对象位置测量的精确度。
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公开(公告)号：CN114684154A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210303472.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于雷达点云修正视觉检测目标航向角的方法及存储介质，包括S1、获取目标车辆的目标属性和点云数据；S2、根据目标属性获取目标车辆靠近本车的两个角点的坐标；S3、根据所述坐标求解两个角点的方程；S4、计算所述点云数据中的所有点与该方程的欧式距离，并剔除异常点；S5、拟合点云数据中剔除异常点后的所有点的曲线，获取目标车辆的点云拟合航向角；S6、判定所述点云拟合航向角是否有效，若无效则返回S4。本发明基于雷达点云实现视觉检测目标航向角的修正，并对雷达点云拟合的航向角进行了定量的分析，具有较好的可行性和可靠性，在智能驾驶汽车中目标航向角修正方面具有很高的使用价值。
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公开(公告)号：CN114355333A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111659183.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶基于控制信息的目标筛选方法及系统、车辆，步骤包括：分别实时获取各车载单传感器采集的车道目标信息并进行预处理，实时获取车辆控制信息；分析当前车辆控制信息的合理性；根据当前车辆控制信息，选取场景预设估算模型，估算出基于本车坐标系下的当前场景ROI区域；分别对各车载单传感器对应的预处理后的车道目标信息在当前场景ROI区域选取合理有效目标，对各车载单传感器对应的合理有效目标进行关联并融合得到融合后的车道目标信息；根据融合后的历史车道目标信息和基于当前车辆控制信息估算出的当前场景ROI区域，筛选出最终的合理有效目标。本发明的目标筛选方法，获取目标的精确度更高，避免了目标不同程度的跳变和误差。
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公开(公告)号：CN112706785A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110129398.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆环境认知目标选择方法、装置及机器可读存储介质，包括1，从车辆感知接口中获取感知信息和本车信息；2，根据感知信息和本车信息，对行驶环境建立边界线模型；3，建立边界线仲裁模块，选取当前场景最优边界线模型；4，根据最优的边界线模型，将目标依次放入对应车道中，过滤超出边界线的目标。本发明通过收集传感器、本车信息数据，对自动驾驶车辆行驶环境建立多个模型，选出行驶道路中的目标，为自动驾驶车辆轨迹规划提供准确、有效的信息，部分解决现有技术存在的目标选择鲁棒性、适应性等问题。
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公开(公告)号：CN112305513A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011166262.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本方案涉及一种传感器测量参数修正方法及系统，实现对需要进行测量参数修正的传感器的测量参数进行修正。该方法包括：S1，获取安装在测试车辆上的待修正传感器针对探测目标所在位置所采集的测量值和标准传感器针对探测目标所在位置所采集到的真实值；S2，根据待修正传感器采集的测量值，进行二次曲线拟合，计算S3中进行卡尔曼滤波时所输入的测量噪声；S3，对待修正传感器采集的测量值进行卡尔曼滤波，获得初始滤波值；S4，利用二次曲线拟合，判断初始滤波值是否满足设定条件，若满足，将初始滤波值作为对待修正传感器所采集的测量值的最终滤波结果；反之，执行S5；S5，先调整S2中的测量噪声，再重复S3和S4，直至获得的初始滤波值满足设定条件。
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