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公开(公告)号：CN114937061B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210590871.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06T5/70 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种运动状态的确定方法、装置及存储介质，其中，运动状态的确定方法包括：在车辆自动驾驶的过程中，对距离车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，得到与目标物体的物体信息对应的属性信息；至少按照第一预设方式、第二预设方式、第三预设方式中的一种确定目标物体的状态信息；其中，第一预设方式包括：将目标物体的属性信息输入数据分类模型，将数据分类模型的输出结果确定为第一状态信息，第二预设方式包括：根据目标物体的属性信息和目标物体的预设收敛置信度阈值确定出第二状态信息；第三预设方式包括：根据属性信息和目标物体的预设运动逻辑确定出第三状态信息；基于状态信息确定目标物体是否处于静止状态。
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公开(公告)号：CN114274979B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210015665.4
申请日：2022-01-07
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种自动驾驶的目标关注度等级判别方法、装置及存储介质。目标关注度等级判别方法包括：获取激光雷达的检测视场角，将检测视场角划分为N个分区；获取分区内的检测目标，并确定检测目标对应的分区编号，且定义检测目标为分区内的已有目标；若分区内没有其他目标，则确定已有目标为关键关注目标；若分区内有其他目标，则定义其他目标为当前目标；根据已有目标与当前目标的遮挡情况，确定关键关注目标与潜在关注目标。本发明实施例能够加强感知目标间的联系，降低后续环节的数据处理压力和自动驾驶的整体通信负载压力，有利于将感知目标信息转换为有效的即时驾驶行为，进而保障自动驾驶的安全性和运行实时性。
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公开(公告)号：CN118154795A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311731621.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种地面生成方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取车辆行驶过程中的环境点云数据，对环境点云数据进行网格划分，其中，每一网格尺寸小于预设尺寸；确定每一网格中的第一特征点和第二特征点，第一特征点为网格中的高度最低点，第二特征点为相对于第一特征点的预设高度范围中的高度最低点；基于车辆预设范围内的多个网格中第一特征点和第二特征点进行平面拟合，得到基准平面，基于基准平面确定车辆预设范围内的地面；基于车辆预设范围外的网格中的点云数据进行平面拟合，得到候选网格平面，基于车辆预设范围内的地面和车辆预设范围外的候选网格平面形成环境地面。减少了数据处理量，提高了基于点云数据进行地面生成的准确性。
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公开(公告)号：CN112764004B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202011534220.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种点云处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据点云原始数据确定所述原始点云数据中的点云在空间中的位置信息和反射率；对所述点云所在空间进行划分，得到至少一个体素空间；获取与雷达自身坐标系的距离大于或者等于第一设定阈值的第一原始点云数据，根据第一体素、位置信息和反射率对所述第一原始点云数据进行下采样操作；获取与雷达自身坐标系的距离小于第二设定阈值的第二原始点云数据，根据第二体素、所述位置信息和所述反射率对所述第二原始点云数据进行下采样操作；将对所述第一原始点云数据进行下采样操作得到的点云数据、第一原始点云数据和对所述第二原始点云数据进行下采样操作得到的点云数据确定为目标点云数据。
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公开(公告)号：CN116499418A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310693192.8
申请日：2023-06-12
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明实施例公开一种障碍物检测角度修正方法、电子设备和存储介质。该方法包括：获取障碍物的目标历史轨迹信息和当前检测角度信息，并根据目标历史轨迹信息确定障碍物的曲率半径；确定障碍物的线速度信息，根据线速度信息和曲率半径确定障碍物的第一角速度信息；基于障碍物的最小曲率半径确定第二角速度信息；根据第二角速度信息和第一角速度信息对当前检测角度信息进行修正以得到障碍物的目标角度信息。本发明实施例，通过上述技术方案，能够保证当前检测角度信息有误时及时进行修正，得到准确的检测角度信息，同时不会造成角度信息的滞后,有效提高自动驾驶检测的准确性，保证车辆的安全行驶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115825980A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211512349.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S17/87 , G01S17/931 , G01S7/48 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种雷达设备的点云数据融合方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取至少一个雷达数据包；其中，所述雷达数据包由至少一个雷达设备发送；根据各所述雷达数据包对应的时间戳信息，确定各所述雷达数据包是否满足组帧条件；将满足所述组帧条件的相同雷达设备的雷达数据包进行组合，得到相应雷达设备的扫描点云数据；将相同雷达设备的扫描点云数据进行时间对齐，以及将各所述雷达设备的扫描点云数据进行空间对齐，以实现雷达设备的点云数据融合。本发明实施例实现了对雷达设备的点云数据的数据拼接或融合。
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公开(公告)号：CN112560258B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202011457546.1
申请日：2020-12-10
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测试方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取传感器参数、障碍物参数和车辆参数；根据所述传感器参数得到传感器类列表；根据所述障碍物参数得到障碍物类列表；根据所述车辆参数得到车辆类列表；将所述传感器类列表、障碍物类列和车辆类列表输入点云模拟器进行测试，通过本发明的技术方案，以实现能够有限涵盖各类评估场景中的各类障碍物，提供一个全面的，多维度的评估报告。
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公开(公告)号：CN111985378A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010814018.0
申请日：2020-08-13
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种道路目标的检测方法、装置、设备及车辆。包括：对采集的道路图像数据进行分析，获得车辆当前所处的目标道路场景类别；根据所述目标道路场景类别确定目标检测器；基于所述目标检测器对激光点云数据进行处理，获得目标障碍物。本发明实施例提供的道路目标的检测方法，根据车辆当前所处的道路场景类别选择对应的检测器，以对激光点云数据进行处理，既可以满足对检测速度的要求，也可以保证检测的精度。
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公开(公告)号：CN114359871B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111682766.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车辆可行驶区域的区域边缘检测方法、装置和存储介质。其中，该方法包括：车辆在行驶区域内行驶的过程中，获取不同时间点上该行驶区域内的帧图像，得到帧图像集合，帧图像集合至少包括：当前时刻采集到的第一帧图像和历史时刻采集到的至少一张第二帧图像；分别检测第一帧图像和第二帧图像中的边缘对象，识别出第一帧图像中的第一边缘对象集合以及第二帧图像中的第二边缘对象集合；将第一边缘对象集合以及第二边缘对象集合中的边缘对象进行依次匹配；基于匹配结果，确定第一帧图像中检测到的边缘对象是否为目标边缘。本发明解决了对车辆行驶区域内的区域边缘进行检测的过程中，利用上一帧检测结果预测当前帧检测结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN119251792A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411784154.4
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及车道线检测技术领域，该方法包括：获取待检测道路对应的目标点云数据，并将目标点云数据转换为栅格特征数据；将栅格特征数据输入至目标检测模型中，得到目标检测模型输出的与栅格特征数据对应的编码值和置信度；其中，目标检测模型中包括动态蛇形卷积层和长短期记忆网络层；基于编码值和置信度，确定待检测道路的车道线。本发明的技术方案通过动态蛇形卷积层和长短期记忆网络层的结合对特征进行处理，解决了现有的车道线检测分割模型，受限于车道线细长并且连续的特征，会出现检测线过于粗大、检测线断开、漏检误检等问题，实现了对细长特征的识别，提高车道线检测的准确度。
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