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公开(公告)号：CN108732923A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810534201.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种智能驾驶车辆加速度控制方法，属于智能车辆控制技术领域，解决了现有技术无法实现对智能驾驶车辆加速度精确跟踪的问题。所述方法包括以下步骤：在自动驾驶模式下，实时获取行驶加速度期望值ades；利用所述行驶加速度期望值ades及加速度补偿量Δa，计算得到行驶过程中的预估行驶阻力Fd；根据预估行驶阻力Fd，计算得到发动机控制量和制动控制量；发动机、制动系统分别按所述发动机控制量和制动控制量执行控制，用于改变智能驾驶车辆的行驶状态；根据智能驾驶车辆的当前车速信息和历史车速信息，得到加速度补偿量Δa。上述方法及智能驾驶车辆加速度控制系统，实现了对智能驾驶车辆加速度精确跟踪，方法简单，易于实现。
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公开(公告)号：CN108694841A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810510657.0
申请日：2018-05-24
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G08G1/0962 , G08G1/0967 , B60W30/18
Abstract: 本发明涉及一种基于V2X技术的智能车辆通行路口红绿灯方法，属于智能驾驶技术领域,解决了现有智能车辆因驾驶不当带来的经济性、舒适性降低及交通拥堵问题。步骤如下：启动智能车辆智能驾驶功能；智能车辆同时接收本车和前车的位置、速度及红绿灯状态信息；生成本车候选加速度序列，结合本车的速度、位置，生成预测时域内本车的速度矩阵和位置矩阵；根据前车的位置、速度，生成预测时域内前车的速度矩阵和位置矩阵；确定智能车辆每一个候选加速度所对应的总成本，将总成本最小的候选加速度作为期望加速度；根据所述期望加速度和对应的期望速度通行路口红绿灯。实现了智能车辆经济、舒适地通行路口红绿灯，减轻了因驾驶不当带来的交通拥堵问题。
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公开(公告)号：CN106864459A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710156982.7
申请日：2017-03-16
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W30/182 , B62D5/04
CPC classification number: B60W30/18145 , B60W30/182 , B60W2710/20 , B62D5/0463
Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶车辆自动转向装置的转向控制方法，包括以下步骤：标定绝对零位；转向控制器控制无人驾驶车辆进入自动驾驶模式；转向控制器修正电机(111)输出轴的期望转向角；转向控制器由编码器(115)获得当前电机(111)的输出轴的实际转向角；转向控制器控制期望转向角与实际转向角的代数差值，实现转向。本方法控制步骤简单，可完成人工驾驶与自动驾驶的切换，采用软件限位，设置较为灵活，可有效防止转向轮转向过大的现象，实现精确转向。
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公开(公告)号：CN106708057A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710083950.9
申请日：2017-02-16
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能车辆编队行驶方法，包括：判断编队中车辆的类型，并对车辆信息进行注册；领航车辆获取自身车辆信息，发送给跟随车辆；跟随车辆解析领航车辆发来的领航车辆信息自主规划路径，完成对跟随车辆的控制；跟随车辆将自身车辆信息打包发送给领航车辆；领航车辆解析收到的跟随车辆信息，调整自身动作。本方法在编队行驶时，能够有效保证跟随车辆沿着领航车辆的行驶路径行驶，保证了行驶车辆的相对距离与速度；在遭遇突发状况时，领航车辆驾驶员能立即发现危险，并对危险做出相应的反应，避免事故的发生，大大提高了车辆编队的安全、稳定性。
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公开(公告)号：CN110458047B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201910667021.1
申请日：2019-07-23
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的越野环境场景识别方法及系统，属于越野环境场景识别技术领域，解决了现有越野环境场景识别时间长、可通过区域提取成本高且提取效果较差的问题。一种基于深度学习的越野环境场景识别方法，包括如下步骤：获取越野环境场景下拍摄得到的待检测图像；对待检测图像进行场景识别，处理得到待检测图像的烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果和道路类型识别结果；根据所述道路类型识别结果对待检测图像进行道路语义分割，处理得到待检测图像的路面分割结果；在待检测图像上统一显示所述烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果、道路类型识别结果及路面分割结果。该方法有效缩短了越野环境场景识别时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210350B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910429977.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的快速停车位检测方法，属于驾驶技术领域，用于解决停车位检测环境适应性差、模型计算量大问题，方法包括离线步骤：离线采集包含有停车位的图像数据，建立训练、验证数据集；进行神经网络模型的训练、评价和优化；所述神经网络模型用于对图像数据中停车位边线进行语义分割；在线步骤：在线采集包含有停车位的图像数据，使用训练好的神经网络模型进行停车位边线语义分割得到停车位边线掩膜，对得到的边线掩膜进行拟合、聚类与组合，得到由边线组成的几何形状；根据设定的形状判别条件，对所述几何形状进行筛选确定停车位。本发明具环境适应性强；采用模型体积很小，计算量低，对计算资源的需求较小；系统造价低，具有大规模应用的潜力。
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公开(公告)号：CN112923933A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911246424.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明率先提出一种基于特征概率栅格地图的激光雷达SLAM算法‑CPFG(Closet Probability and Feature Grid，最近邻概率特征栅格)算法。该算法利用三维激光雷达数据，实时创建和更新线、面及高斯分布特征以及占据概率的栅格地图，并结合鲁棒化后的马氏距离作为优化函数进行实时位姿估计，该算法主要分为三步：点云预处理，点云与特征概率栅格地图的匹配及位姿估计，特征概率栅格地图的更新。本发明的激光雷达SLAM算法与目前几个主流算法相比，在实时性和定位精度方面有更好的表现。然后本发明融合了惯导的姿态信息，将激光雷达SLAM的高位移精度与惯导低姿态漂移的特性相结合，其相对定位精度可以达到千分之一左右，在无人驾驶定位领域具有广泛的使用前景。
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公开(公告)号：CN106828493B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710090834.X
申请日：2017-02-20
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W30/14
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶车辆分层式纵向规划控制系统及方法，首先根据感知设备获得的数据进行局部路径规划，生成纵向局部路径参数；其次根据纵向局部路径参数进行纵向速度规划，得到自动驾驶车辆的纵向速度随时间的规划结果；然后根据自动驾驶车辆的纵向速度随时间的规划结果判断行驶模式；最后进行纵向速度控制。本发明所述方法和系统能与自动驾驶车辆横向规划协调统一，有利于自动驾驶车辆规划控制方法的进一步发展在不同场景下，纵向规划对车辆的所有纵向行驶情况进行了分类处理，广泛适用于各种城市道路工况，同时能兼容自动驾驶车辆其他系统，如对感知系统的噪声有一定抗干扰性，能适应某些执行机构无法对连续量控制的特性。
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公开(公告)号：CN108749814A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510649.6
申请日：2018-05-24
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W40/02 , B60W40/105 , G08G1/0967 , G08G1/0965 , H04W4/02 , H04W4/40
Abstract: 一种智能驾驶车辆行驶控制方法，属于智能驾驶技术领域，解决了现有技术中智能驾驶车辆因驾驶不当带来的经济性、舒适性降低及由此造成的交通拥堵问题。包括以下步骤：启动智能驾驶车辆的智能驾驶功能；检测智能驾驶车辆的行进方向设定距离内是否有红绿灯，若有，智能驾驶车辆同时接收本车和前车的位置、速度及红绿灯状态信息；生成智能驾驶车辆通行红绿灯的期望加速度和期望速度，并根据所述期望加速度和所述期望速度通行路口红绿灯；继续检测智能驾驶车辆的行进方向设定距离内是否有红绿灯。实现了智能车辆经济、舒适地通行路口红绿灯，减轻了因驾驶不当带来的交通拥堵问题。
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公开(公告)号：CN106874597A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710084368.4
申请日：2017-02-16
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种应用于自动驾驶车辆的高速公路超车行为决策方法，包括以下步骤：步骤S1、建立超车意图模型；步骤S2、判断是否产生超车意图；是，转步骤S3；否，继续车道保持状态；步骤S3、判断是否满足超车条件；是，转步骤S4；否，继续车道保持状态；步骤S4、进入超车子状态。本发明使用人工神经网络算法来产生超车意图，然后采用基于规则的安全性、舒适性等条件判定。解决了是否有必要进行超车及能不能进行超车的问题，既反映了超车过程的客观性规律，又充分考虑超车行为的主观因素，保证超车安全、舒适等条件下，使自动驾驶体现了人类的驾驶习惯。
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