一种基于车辆运动学的自动驾驶车辆联合定位方法

    公开(公告)号:CN112683281B

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110263051.3

    申请日:2021-03-11

    Abstract: 本发明公开一种基于车辆运动学的自动驾驶车辆联合定位方法,该方法利用双目相机及IMU获取环境及车辆运动信息进行车辆状态估计,借助车辆总线获取车辆侧偏角构建运动约束,该方法通过引入车辆本身的运动学模型,将其作为车辆在利用双目视觉和IMU惯性测量单元进行定位过程中本身运动的约束,构建车辆位姿状态估计的优化模型,迭代求解获得符合车辆运动学模型的车辆定位结果,该方法在定位优化过程中借助于运动学约束,将车辆运动学与状态估计的优化模型相结合,得到适应车辆自身运动的定位轨迹信息,有效提高了视觉惯性联合定位优化模型本身的鲁棒性和精确性,适用于自动驾驶车辆在复杂环境下的定位问题。

    一种基于CBAM结合HSB模式的交通信号灯检测方法和系统

    公开(公告)号:CN116152785B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310448489.8

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 一种基于CBAM结合HSB模式的交通信号灯检测方法和系统,首先通过引入CBAM机制结合深度学习技术检测到交通信号灯区域,然后通过转换交通信号灯区域块到HSB色彩模式,根据当前交通信号灯的色相H直方图和亮度B重心数据,判断出当前交通信号灯的颜色信息,最后再根据交通信号灯的位置排列等信息判断当前画面中所有交通信号灯的信息。本发明通过结合深度学习技术、图像处理技术以及交通信号灯的特性,能有效识别当前车辆目标区域的交通信号灯的信息;通过CBAM机制能更加专注于交通信号灯的特征信息提取;通过HSB颜色模式和交通信号灯的位置排列特点,能有效解决摄像头采集到的图像数据可能存在色彩失真的问题,为智能驾驶领域提供技术支持。

    一种基于背景建模和分类网络的高速路抛洒物检测方法

    公开(公告)号:CN113688812A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202111251147.4

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于背景建模和分类网络的高速路抛洒物检测方法,包括以下步骤:S1:获取视频流数据进行道路区域提取,得到道路区域数据;S2:对道路区域数据和视频流数据进行目标检测得到目标对象集;S3:在目标对象集中收集包含抛洒物和非抛洒物的样本,清洗、标注和增强得到包含抛洒物和非抛洒物的完整样本集;S4:分类网络模型训练,得到包含抛洒物模型和非抛洒物模型的目标检测结果分类器分类结果;S5:对目标检测结果分类器模型进行网络模型部署,并完成抛洒检测器端口的对接得到抛洒物检测结果。本发明实现动态建模,极大提高了检测精度,提高了鲁棒性。

    一种基于QR码和惯性导航融合的车辆定位方法

    公开(公告)号:CN112254722B

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202011519953.0

    申请日:2020-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于QR码和惯性导航融合的车辆定位方法,该方法以二维码中最易于识别的QR码作为定位参考,加上相机的标定参数,得到待定位点与参考点之间的距离,再通过同时识别到的两个或两个以上的QR码,定位车辆所在的位置。QR码中包含地理位置、朝向、QR码物理宽度和高度信息,相机参数包括焦距和高度。当通过QR码定位失败时,用惯性导航系统进行短暂地过渡定位,有效地克服惯性导航系统的累积误差问题,完成车辆的连续精准定位。本发明通过低成本的QR码识别技术和成熟的惯性导航系统相结合,实现了连续地精准定位,可广泛地应用于停车场、各类园区以及GPS信号覆盖不好的室内、地下等多种场景。

    一种基于QR码和惯性导航融合的车辆定位方法

    公开(公告)号:CN112254722A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202011519953.0

    申请日:2020-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于QR码和惯性导航融合的车辆定位方法,该方法以二维码中最易于识别的QR码作为定位参考,加上相机的标定参数,得到待定位点与参考点之间的距离,再通过同时识别到的两个或两个以上的QR码,定位车辆所在的位置。QR码中包含地理位置、朝向、QR码物理宽度和高度信息,相机参数包括焦距和高度。当通过QR码定位失败时,用惯性导航系统进行短暂地过渡定位,有效地克服惯性导航系统的累积误差问题,完成车辆的连续精准定位。本发明通过低成本的QR码识别技术和成熟的惯性导航系统相结合,实现了连续地精准定位,可广泛地应用于停车场、各类园区以及GPS信号覆盖不好的室内、地下等多种场景。

    一种面向智能网联车的交通信号灯信息融合决策方法

    公开(公告)号:CN111932918A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202011093467.7

    申请日:2020-10-14

    Abstract: 本发明涉及一种面向智能网联车的交通信号灯信息融合决策方法,该方法中路口交通信号灯状态信息通过网络对外周期广播,在网络通信范围内的智能网联车接收该信息,同时接收其他智能网联车对该信息的可信度反馈,最后将智能网联车自身感知的交通信号灯信息、网络发送的交通信号灯信息以及其他智能网联车的反馈信息三者进行融合决策,得到更高可靠和准确的交通信号灯信息。该方法对交通信号灯信息在单车上进行多重验证的同时,引入周围智能网联车的反馈验证,降低了信息在网络传输中被篡改的风险,提高了网络传输交通信号灯信息的可靠性,使得智能网联车可以获得更高可靠和准确的交通信号灯信息,大幅度提高了智能网联车在路口的安全通行能力。

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