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公开(公告)号：CN117367440A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311076664.1
申请日：2023-08-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种越野线路生成系统、方法、电子设备及存储介质，其中，包括：起降平台，用于承载车载无人机，并向车载无人机发送飞行任务指令；传感器组件，用于基于车载无人机，采集目标野外地形的激光雷达点云数据和相机图像感知数据；计算模块，用于融合激光雷达点云数据和相机图像感知数据，以生成融合数据，并对融合数据进行语义识别，根据识别结果构建目标野外地形的三维语义模型，且基于三维语义模型、车辆几何通过性参数和预设路径规划算法生成目标车辆的最佳越野线路，并根据最佳越野线路获取驾驶建议。由此，解决了现有技术中无人机感知及构建地图的能力较弱，难以构建精准的三维地形模型，无法为越野车辆规划可靠的行驶路线等问题。
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公开(公告)号：CN116679734A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310889742.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本申请涉及控制系统技术领域，特别涉及一种锥杆式的无人机车辆行进间动态对接平台，包括：呈漏斗状的对接本体；检测装置，用于在无人机与对接平台进行对接的过程中，检测对接本体的对接通道内物体通过信号和物体与对接通道间接触信号；限位装置，用于在物体通过信号关闭，以限制无人机端的柔性对接件在无人机端与对接平台进行对接的过程中出现反卷，其中，在根据接触信号确定无人机与对接平台对接成功后，无人机的固定件与对接通道配合将无人机端固定于对接平台上。解决了无人机在车顶起降算法精度较低，降落准确性和稳定性较差，应用场景局限等问题。
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公开(公告)号：CN116206077A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310316938.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请特别涉及一种基于非全局重复建模的三维重构模型局部优化方法和装置，方法包括：通过确定目标优化模型区域，并对其进行数据补充采集，得到待优化模型区域，基于待优化模型区域，提取满足预设提取条件的至少一个目标图像，生成待优化模型区域文件，然后利用待优化模型区域文件进行二次三维模型构建，并基于预设的大地坐标系对构建结果进行模型拼接，得到目标三维模型。由此，解决了通过人工补拍数据以及将无人机和地面采集的数据直接合并后建模产生的计算负担，从而降低数据补充采集和建模效率等问题，通过移动车载数据采集系统对模型区域自动补拍，并选择补拍前后变化较大的区域进行二次三维模型构建，以此提高了数据的补充采集和建模效率。
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公开(公告)号：CN118377298B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410410294.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种智能网联公交多车的编队对接控制方法及装置，其中，方法包括：在检测到当前车辆处于预设编队对接工况，且当前车辆和目标对接车辆均满足预设对接条件的情况下，获取当前车辆的第一目标位姿和目标对接车辆的第二目标位姿，以得到当前车辆和目标对接车辆之间的相对距离、轴承角和航向角差值，从而确定当前车辆的目标转角和目标速度，根据目标转角和目标速度生成当前车辆的转角控制指令和速度控制指令，进而控制当前车辆和目标对接车辆进行编队对接。由此，解决了相关技术中提前规划车辆的行驶路径和编队，无法有效应对车辆在行进过程中的突发状况，降低了车辆编队控制的适用性，并且降低了车辆编队控制的智能化水平的问题。
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公开(公告)号：CN118330666B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410433936.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G01S17/88 , G01S17/931 , G01S7/48 , G08G1/04 , G08G1/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：获取智能网联公交的多车编队的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据；根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于在智能网联公交对接过程中，前车上的目标可能会受到其他车辆或障碍物的遮挡，从而导致目标点位姿的感知不准确或失败，可能会出现错误的目标检测或跟踪，造成对接过程中出现问题或失败等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118544743A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410541184.6
申请日：2024-04-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行车辆及用于飞行车辆的控制方法，飞行车辆包括：飞行模块、舱体及地面移动模块，飞行模块上设置有适于与地面支撑的支撑架，支撑架在飞行模块的底部形成装配通道；支撑架与飞行模块中的至少一个上设置有第一配合部，舱体设置有第二配合部，第一配合部与第二配合部在装配通道的延伸方向上配合以实现舱体与飞行模块的连接或解锁；舱体上设置有第三配合部，地面移动模块设置有第四配合部，第四配合部适于与第三配合部在装配通道的延伸方向上配合以实现舱体与地面移动模块的连接或解锁。根据本发明设计的飞行车辆采用滑入式配合的方式连接舱体与飞行模块或地面移动模块，使飞行车辆状态转换更为稳定、平缓、舒适，提升使用体验。
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公开(公告)号：CN118377298A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410410294.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种智能网联公交多车的编队对接控制方法及装置，其中，方法包括：在检测到当前车辆处于预设编队对接工况，且当前车辆和目标对接车辆均满足预设对接条件的情况下，获取当前车辆的第一目标位姿和目标对接车辆的第二目标位姿，以得到当前车辆和目标对接车辆之间的相对距离、轴承角和航向角差值，从而确定当前车辆的目标转角和目标速度，根据目标转角和目标速度生成当前车辆的转角控制指令和速度控制指令，进而控制当前车辆和目标对接车辆进行编队对接。由此，解决了相关技术中提前规划车辆的行驶路径和编队，无法有效应对车辆在行进过程中的突发状况，降低了车辆编队控制的适用性，并且降低了车辆编队控制的智能化水平的问题。
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公开(公告)号：CN118330666A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410433936.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G01S17/88 , G01S17/931 , G01S7/48 , G08G1/04 , G08G1/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：获取智能网联公交的多车编队的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据；根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于在智能网联公交对接过程中，前车上的目标可能会受到其他车辆或障碍物的遮挡，从而导致目标点位姿的感知不准确或失败，可能会出现错误的目标检测或跟踪，造成对接过程中出现问题或失败等问题。
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公开(公告)号：CN118153870A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410274357.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及公共交通规划技术领域，特别涉及一种需求响应公交线网规划及可变线路式动态调度方法及装置，其中，方法包括：通过预设线路运营运作要求数据、线路站点数据以及乘客需求数据等，构建第一阶段线网设计和频率规划模型，以决策投入运营的线路组合和各线路的发班频次；根据第一阶段模型的求解结果构建第二阶段动态偏移路径优化模型，决策各班次的偏移路径和乘客出行方案；根据第二阶段模型的对偶解构建并求解子路径生成模型，获取检验数最小且为负数的偏移子路径，以快速生成满足乘客服务水平约束条件的车辆偏移路径。由此，解决了需求响应公交的线网设计和频率规划的战略层面问题，以及动态偏移路径优化和乘客服务水平优化的运作层面问题。
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公开(公告)号：CN116206077B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310316938.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请特别涉及一种基于非全局重复建模的三维重构模型局部优化方法和装置，方法包括：通过确定目标优化模型区域，并对其进行数据补充采集，得到待优化模型区域，基于待优化模型区域，提取满足预设提取条件的至少一个目标图像，生成待优化模型区域文件，然后利用待优化模型区域文件进行二次三维模型构建，并基于预设的大地坐标系对构建结果进行模型拼接，得到目标三维模型。由此，解决了通过人工补拍数据以及将无人机和地面采集的数据直接合并后建模产生的计算负担，从而降低数据补充采集和建模效率等问题，通过移动车载数据采集系统对模型区域自动补拍，并选择补拍前后变化较大的区域进行二次三维模型构建，以此提高了数据的补充采集和建模效率。
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