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公开(公告)号：CN116663939A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310943253.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/10
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径规划场景及任务的复杂度评价方法和系统，属于无人车路径规划技术领域，解决了现有技术中缺乏评价越野场景中路径规划任务难度的测评方法的问题。方法包括：获取无人车路径规划场景的路网地图信息、无人车路径规划任务的全局任务信息和局部任务信息；基于所述路网地图信息和全局任务信息计算全局路径规划任务复杂度评价结果；基于所述路网地图信息和局部任务信息计算局部路径规划任务复杂度评价结果。实现了对无人车路径规划场景及任务复杂度的客观评价。
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公开(公告)号：CN114996659B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210880748.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G06F17/18 , G06V10/774 , G06V10/764 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种具有持续学习能力的车辆轨迹预测方法及系统，先采集当前场景的交通数据并进行数据预处理，得到包含当前场景中各车辆的位置坐标、车辆ID以及时间戳信息的轨迹数据；保存部分当前场景轨迹数据至记忆模块并标注数据的场景来源，基于条件Kullback‑Leibler散度对记忆模块中所存储的各交通场景数据进行场景差异性分析；根据分析结果，获取各历史场景可用的记忆数据量；根据记忆数据量，通过动态梯度场景记忆方法训练车辆轨迹预测模型；在连续交通场景下，利用训练好的模型对周围车辆的未来轨迹进行预测。本发明使车辆轨迹预测模型在连续场景下具备持续学习轨迹预测任务的能力，有效缓解轨迹预测模型的灾难性遗忘。
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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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公开(公告)号：CN115359459A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211238009.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/56
Abstract: 本发明涉及一种道路标识牌识别系统及检测、定位、评估方法，属于道路标识牌识别技术领域，包括：工控机、边缘计算盒以及安装在无人驾驶车辆上的工业相机，工控机分别与边缘计算盒和工业相机通信连接。工业相机用于拍摄得到无人驾驶车辆的前方道路图像，前方道路图像包括道路标识牌。工控机用于将前方道路图像转发至边缘计算盒。边缘计算盒包括目标检测模块，目标检测模块用于利用目标检测模型对前方道路图像进行检测，得到道路标识牌的类别和道路标识牌在前方道路图像中的位置区域，采用边缘计算盒对道路标识牌进行检测，实时性好，且利用目标检测模型对道路标识牌进行检测，准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996659A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210880748.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种具有持续学习能力的车辆轨迹预测方法及系统，先采集当前场景的交通数据并进行数据预处理，得到包含当前场景中各车辆的位置坐标、车辆ID以及时间戳信息的轨迹数据；保存部分当前场景轨迹数据至记忆模块并标注数据的场景来源，基于条件Kullback‑Leibler散度对记忆模块中所存储的各交通场景数据进行场景差异性分析；根据分析结果，获取各历史场景可用的记忆数据量；根据记忆数据量，通过动态梯度场景记忆方法训练车辆轨迹预测模型；在连续交通场景下，利用训练好的模型对周围车辆的未来轨迹进行预测。本发明使车辆轨迹预测模型在连续场景下具备持续学习轨迹预测任务的能力，有效缓解轨迹预测模型的灾难性遗忘。
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公开(公告)号：CN114995466A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210918700.3
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成方法和系统，属于运动规划技术领域。先建立多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成模型，然后获取障碍物信息和每一无人驾驶车辆的参考轨迹，最后以障碍物信息和参考轨迹作为输入，利用多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成模型生成每一无人驾驶车辆的三维时空运动走廊，从而考虑时间层面生成多无人驾驶车辆的三维时空运动走廊，且各个无人驾驶车辆的三维时空运动走廊之间无碰撞，各个无人驾驶车辆的三维时空运动走廊与障碍物之间无碰撞，在多无人驾驶车辆运动规划中能够生成安全、可通行、无碰撞和光滑的三维时空运动走廊。
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公开(公告)号：CN114415523B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210320927.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种车辆协同运动控制方法及系统。该方法包括根据协同车辆队列中各车辆的参考轨迹建立协同车辆位置关系模型；根据协同车辆位置关系模型以及协同车辆队列中车辆的通信有向图建立协同车辆通信拓扑网络模型；确定车辆运动学模型；根据车辆运动学模型和所述车辆的行驶数据确定车辆运动学模型的噪声边界和鲁棒不变集；建立鲁棒反馈控制器；建立名义模型预测控制器；根据鲁棒反馈控制器和名义模型预测控制器确定所述车辆的鲁棒模型预测控制器；根据鲁棒模型预测控制器和协同车辆通信拓扑网络模型完成协同车辆队列的协同控制。本发明能够实现多无人车辆在外界扰动与模型失配情况下具备期望队形保持功能的鲁棒、可靠运动控制。
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公开(公告)号：CN114543788B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210436125.3
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种结构非结构环境通用的多层全局感知地图构建方法和系统，属于地图构建技术领域。所述结构非结构环境通用的多层全局感知地图构建方法，根据多源传感信息或初始地图构建全局拓扑地图后，基于多源传感信息中不同的感知信息分别建立单帧感知地图，然后，基于全局拓扑地图，融合单帧感知地图得到多层感知子地图，最后，将多层感知子地图和全局拓扑地图进行关联存储得到精确的全局地图，以能够提高地图中局部环境信息的复杂度，进而解决现有技术无法为无人车的局部规划提供足够环境信息的问题。
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公开(公告)号：CN113232718B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110612946.3
申请日：2021-06-02
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二级行星转向机的手自一体自动转向系统和方法，属于无人履带车辆转向技术领域。本发明通过具有伺服功能的电液比例阀对并联在连杆系中的液压缸进行控制，驱动二级行星转向机动作，进而实现对车辆转向的控制；通过比例阀的应用降低了对油液精度的要求；应用液压控制系统实现了自动驾驶与人工驾驶的快速切换；加入了人工驾驶助力功能；同时还保留了完整的应急机械操纵功能，确保在液压系统失效的情况下车辆能够由人工驾驶进行控制。本发明具有机构简单可行，方便加工安装，适用于履带车辆的恶劣环境。
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