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公开(公告)号：CN116954214A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310523374.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于孪生表征学习的多智能体强化学习无人驾驶编队方法，把车辆编队问题转换为一个多智能体协作问题，其中每个智能体具有独立决策的能力，能够实现安全快速行驶的前提下灵活编队，即在车流量大时安全避障，不必保持队形，在车流量小时恢复队形；同时，本发明还通过采用孪生网络构建表征学习的辅助任务，从而达到学习准确的联合状态表示的目的，能有效解决联合状态不稳定导致的最终决策结果偏差较大，强化学习无法收敛或收敛困难的问题。
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公开(公告)号：CN115631651A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211164802.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/01 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种无控制信号路口的自动驾驶决策方案，将自动驾驶决策分工为基于预测的辅助决策和实时规划两大主体，各主体相对独立运行，辅助决策部分负责对目标车辆进行预测和最优动作决策，向实时规划部分输出决策结果；而实时规划部分则基于观测信息和辅助决策信息进行实时轨迹规划和冲突检测，并在必要时调整动作。该框架结构清晰，保证了模型的透明度和道路行驶过程中的安全可控，充分考虑了车辆之间的交互性和不确定性，最优动作决策采用了以预测结果为导向的决策树搜索方法，能够有效减小运算消耗，提高实时决策效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112918486A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110186884.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本公开的时空行为决策及轨迹规划系统及方法，长周期行为决策和轨迹规划模块用于在三维行驶时空中生成并拓展体素，利用搜索方法寻找代价最低的体素序列，进而确定参考轨迹，其中，体素为行驶车辆在规划时间内在所述三维行驶时空中的相应车道上的位置集合；短周期动态规划模块，利用短周期内的环境信息优化参考轨迹以得到最优轨迹。能够解决在包含动态障碍物的高速环境下的安全无碰撞的行为决策和轨迹规划任务的问题、平衡长周期的决策规划和短周期的轨迹规划之间的关系以提高规划和决策的效率、以及满足将决策模块和规划模块紧密结合起来的需求，使之能够更加适应动态环境，实现自主智能的规划以及重规划。
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公开(公告)号：CN111489578A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010248916.4
申请日：2020-04-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/123 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于车道时空间隙的高速道路无人驾驶决策规划方法，本发明是在已知高精度地图、全局路径的前提下对智能车辆所在的局部行驶环境进行智能决策与规划，实现高速道路下符合人类驾驶习惯的安全决策；利用周围车辆运动预测信息构建局部代价地图，并结合多种车辆行驶代价计算方法，得到代价最小的车道时空间隙作为行驶目标；得到最优目标点之后，采用基于贝塞尔曲线优化加加速度的方法进行轨迹规划。
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公开(公告)号：CN105550665B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201610027922.0
申请日：2016-01-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于双目视觉的无人驾驶汽车可通区域检测方法，过程为：获取安装在无人驾驶车上的车载双目摄像机采集的车辆前方左右目图像作为原始识别图像；对左右目图像进行预处理，获取处理后的稠密视差图；针对稠密视差图获得相应的U视差图；针对U视差图获得障碍物图；利用障碍物图对稠密视差图进行障碍物剔除，获得剔除大量障碍物后的视差图；针对剔除大量障碍物后的视差图，获得其规范化的V视差图；针对V视差图，获得道路区域的上边沿；将所述稠密视差图中道路区域的上边沿以上部分剔除，获得剔除非道路区域的视差图；针对剔除非道路区域的视差图，进行进一步的障碍物剔除，然后对获得的障碍物图进行灰度反转，获得可通行区域图。
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公开(公告)号：CN105698783B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201610027908.0
申请日：2016-01-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明提供一种智能车辆方阵跟驰辅助驾驶方法，过程为：确定方阵中每辆车在坐标系中所应处的位置；在车辆的相应位置安装激光传感器和红外摄像机；从方阵第一排的车辆中选定一个作为基准车，获得该基准车的位置及姿态；选定与基准车同列的所有车为列基准车，获得其姿态和位置；针对方阵中的每一行，以该行中已经进行定位的车辆为基准车，计算与该基准车相邻的待定位车辆的位置及姿态；根据之前步骤获得的所有车辆的精确位置及偏向角，将其投影至所述坐标系中，获得整体效果图，则驾驶员即可知道自己车辆所处位置，及其应该跟踪的位置。同时，方阵的整体情况及每辆车与其应当所处位置的偏差在该效果图中均被呈现。
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公开(公告)号：CN103558910A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310487330.3
申请日：2013-10-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种自动跟踪头部姿态的智能显示器系统，该系统能够实时捕获人体头部姿态，并使显示器跟随头部随动，使得显示器始终与头部保持最佳位置，可以缓解眼部疲劳与预防近视。该系统包括图像采集模块、视觉算法处理模块及显示器控制模块。图像采集模块用于对人体头部图像进行实时采集；视觉算法模块首先对图像进行预处理，使头部在图像中始终保持竖直位置，然后利用ASM主动形状模型算法提取图像中人脸部的特征点，最后根据三角测量原理获得头部的空间姿态，即俯仰角度与侧倾角度。头部姿态信息传至舵机控制模块后，经过单片机解算后形成PWM信号控制舵机使显示器在俯仰与侧倾两个自由度上跟随头部姿态。
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