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公开(公告)号：CN117930671A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311799439.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车道线的拟合方法、装置以及存储介质和车辆。其中，该方法包括：在通过预设仿真平台模拟车辆进行自动驾驶的过程中，车道线处理器接收预设仿真平台发送的仿真数据，其中，仿真数据用于表征模拟车辆进行自动驾驶过程中的行驶数据；基于仿真数据进行车道线拟合，得到车道线拟合参数，其中，车道线拟合参数用于表征车辆位置与车辆所在车道的车道线之间的拟合参数；将车道线拟合参数发送至算法处理装置，其中，车道线拟合参数由算法处理装置利用目标算法模型进行算法处理，得到处理结果，处理结果用于对车辆进行控制。本发明解决了相关技术中受硬件资源限制导致车道线拟合仿真测试效率降低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117901698A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311727716.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种功率系统及其控制方法、车辆。功率系统包括：动力电池、逆变电路、电动机、储能电路、预充电电路、第一开关电路、第二开关电路、第三开关电路、第四开关电路和第五开关电路；其中，在第一开关电路、第四开关电路和第五开关电路导通的情况下，电动机、储能电路和逆变电路构成升压支路，以使充电装置通过升压支路为动力电池充电；在第一开关电路、第二开关电路、第三开关电路、第四开关电路和第五开关电路导通的情况下，逆变电路和电动机构成降压支路，以使动力电池通过降压支路为负载充电。本申请的功率系统通过对功率器件的分时复用，可以提高功率系统的电路密度，降低电路制作成本。
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公开(公告)号：CN117650670A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311481903.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种自冷却电机及车辆。自冷却电机包括：端盖组件，端盖组件套设于转轴上，端盖组件与转轴之间具有容纳腔，容纳腔内通有冷却油；定子组件，定子组件位于容纳腔内，定子组件套设于转轴上，定子组件的内圈与转轴连接，定子组件的外圈与端盖组件连接；转子组件，转子组件位于容纳腔内，转子组件套设于转轴上，转子组件为两个，两个转子组件分别设置于定子组件的两侧，各转子组件的外圈设有多个搅油板，多个搅油板的一端延伸至定子组件的外圈一侧设置，转子组件通过多个搅油板将冷却油从容纳腔底部带到容纳腔顶部，以使冷却油流进定子组件内进行冷却。这样设置靠自身内部冷却液循环，节省了外部油泵管路等零件。
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公开(公告)号：CN117519077A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311482138.5
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种场景回灌方法、装置、电子设备、系统及存储介质。该方法包括：获取自动驾驶车辆所属场景的视频数据和自动驾驶车辆的车辆数据；将视频数据和车辆数据进行时间同步；将同步后数据传输至自动驾驶车辆的控制器中，以基于同步后数据实现对控制器的测试。上述技术方案，通过获取自动驾驶车辆所属场景的视频数据和车辆数据，并将视频和车辆数据进行时间同步，再将同步后数据回灌到控制器中，可轻松简单的实现实车场景搭建，基于实车场景实现了对自动驾驶车辆的控制器的测试，提高了场景搭建效率，降低了测试难度，降低了解决问题的成本。
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公开(公告)号：CN117423091A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311442015.9
申请日：2023-11-01
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方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：基于目标车辆的当前点云图像进行路面识别，确定当前行驶路面；若当前行驶路面为预设路面，则获取当前点云图像中的第一疑似障碍物对应的位置分布信息和反射率；基于第一疑似障碍物对应的位置分布信息和反射率，从第一疑似障碍物中确定第二疑似障碍物；基于第一疑似障碍物中的车辆障碍物对应的位置分布信息和第二疑似障碍物对应的位置分布信息，确定第二疑似障碍物中的非障碍物。通过本发明实施例的技术方案，可以在智能驾驶或辅助驾驶的过程中准确判断障碍物，从而更加准确有效地区分障碍物和非障碍物，提高智能驾驶的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409392A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311402933.9
申请日：2023-10-26
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: G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种障碍物检测方法和模型训练方法、装置、设备及介质。其中，障碍物检测方法，包括：获取当前场景中激光雷达采集的激光雷达数据和毫米波雷达采集的毫米波雷达数据；对激光雷达数据进行特征提取，得到激光雷达特征；对毫米波雷达数据进行特征提取，得到毫米波雷达特征；根据激光雷达特征，确定毫米波雷达特征的权重；根据毫米波雷达特征，确定激光雷达特征的权重；根据毫米波雷达特征的权重和激光雷达特征的权重，对激光雷达特征和毫米波雷达特征进行特征融合，得到融合特征；对融合特征进行障碍物检测，得到当前场景中的障碍物检测结果。本发明实施例的技术方案提高了障碍物检测的准确度、稳定性和车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117351304A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311403311.8
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V20/56 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了单目三维目标检测模型训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将第一图像样本和第二图像样本输入待训练模型，得到目标预测类别和目标预测三维位置信息；根据目标预测三维位置信息和相机参数得到第一图像样本和第二图像样本对应的目标预测二维位置信息；根据第一图像样本和第二图像样本对应的目标预测类别、第一图像样本和第二图像样本对应的目标预测二维位置信息、第一图像样本对应的目标预测三维位置信息、第二图像样本对应的目标预测三维位置信息以及目标参数确定目标损失函数；基于目标损失函数训练待训练模型的参数，得到目标单目三维目标检测模型，通过本发明的技术方案，能够仅需目标的二维参数实现模型参数的调优。
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公开(公告)号：CN117351303A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311402905.7
申请日：2023-10-26
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: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V20/58 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：从样本场景的样本场景点云中确定样本前景点云；对所述样本前景点云进行体素化处理，得到至少一个体素数据，并对至少一个体素数据进行特征提取，得到样本前景特征；根据所述样本前景特征，对所述样本场景中的障碍物进行预测，得到所述样本场景中样本障碍物的预测障碍物属性；根据所述预测障碍物属性和所述样本障碍物的标签数据，对目标检测模型进行训练。通过上述技术方案，能够提高自动驾驶场景中障碍物检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117349063A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311277179.0
申请日：2023-09-28
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: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种检测器检测性能的确定方法、装置、设备以及存储介质名称。其中，该方法包括：获取多帧待检测数据，将多帧待检测数据分别输入至目标检测器中，得到检测器输出的每帧待检测数据对应的障碍物检测信息；针对每帧待检测数据，获取与待检测数据对应的标准障碍物信息，基于障碍物检测信息与标准障碍物信息确定障碍物差异信息，基于障碍物差异信息确定与待检测数据对应的初步匹配结果；获取与待检测数据对应的参考检测数据，基于参考检测数据对应的初步匹配结果和待检测数据对应的初步匹配结果确定待检测数据的目标匹配结果；基于多帧待检测数据对应的目标匹配结果确定检测器的检测性能指标。取得了提高检测器检测结果合理性的有益效果。
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公开(公告)号：CN117333873A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311403813.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种实例分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待分割图像，并根据图像特征提取分支提取待分割图像对应的第一特征图；根据分类回归分支确定第一特征图中的感兴趣区域；确定第一特征图经双三次插值法以及池化操作处理后的第二特征图；确定第一特征图对应感兴趣区域的掩码矩阵；根据掩码矩阵和目标类别提取第二特征图中的目标实例。本发明实施例通过采用双三次插值法替换传统的量化操作，有效降低了现有实例分割方法在模型推理过程中产生的量化误差问题，提高了自动驾驶场景下图像实例分割的精确度和实时性。
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