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公开(公告)号：CN118154676A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410564254.X
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于激光雷达的场景定位方法和系统，属于机器人鲁棒定位技术领域，该方法包括：根据目标场景的先验地图点云确定局部地图；将局部地图中的第一点云体素划分后存储为第一体素格子，计算每个第一体素格子的第一均值与第一方差；将实时点云体素划分后存储为第二体素格子，计算第二体素格子的第二均值与第二方差；根据第一均值和第二均值确定待配准局部地图的均值；根据第一方差和第二方差确定待配准局部地图的方差，完成增量更新；根据目标点云在增量更新后待配准局部地图中体素格子的位置对目标点云定位。基于该方法，还提出了一种基于激光雷达的场景定位系统。本发明提高定位系统在复杂多变环境下的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117666559A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311468384.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开一种自主车辆横纵向决策路径规划方法、系统、设备及介质，涉及车辆驾驶决策技术领域，包括：在全局路径导航下，基于道路中心线采样偏移量，得到每个步长的位置点；以自主车辆和环境车辆的位置和速度为状态观测量，以在每个步长下所选的位置点为动作量构建横向决策模型，以油门踏板开度和刹车踏板开度为动作量构建纵向决策模型，设计奖励函数，对横向决策模型和纵向决策模型进行训练；根据训练后的横向决策模型选择每个步长的最优位置点，并对每个步长的最优位置点经多项式拟合后得到局部路径轨迹；基于局部路径轨迹，根据训练后的纵向决策模型得到速度控制量，提升在感知遮挡下的决策规划效果。
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公开(公告)号：CN117237401A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311473562.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及多目标跟踪技术领域，本发明公开了图像和点云融合的多目标跟踪方法、系统、介质及设备，包括：获取当前时刻待追踪目标的图像和点云，得到融合目标、未融合三维目标和未融合二维目标；基于三维轨迹库或二维轨迹库中存储的上一时刻的轨迹，预测当前时刻的轨迹后，对融合目标、未融合三维目标和未融合二维目标，进行多级关联，得到当前时刻的关联检测；对当前时刻的轨迹进行更新后，加入三维轨迹库或二维轨迹库；其中，多级关联采用几何感知成本构建关联矩阵，所述几何感知成本包括欧式距离成本、目标方向成本和多类别成本。减少了多目标跟踪的耗时。
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公开(公告)号：CN117218881A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311473566.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16 , H04L67/12 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种全网联环境下智能车辆协同汇入决策规划方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：以匝道车辆到达合流点的动态到达时间为变量，使得匝道车辆在动态到达时间之后，主线右侧车道上的期望速度到达合流点时，匝道车辆汇入间隙前车和汇入间隙后车分别与匝道车辆具有假定的相等的距离，得到动态到达时间，基于动态到达时间对协同汇入的情景和策略进行较为明确和全面的分类讨论；本发明能够实现多情景下的协同汇入，提高了智能车辆决策规划系统对于不同匝道汇入情景的适应性。
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公开(公告)号：CN117208019A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311473564.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: B60W60/00 , G06N3/092 , G06F18/213 , G06F18/25 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于值分布强化学习的感知遮挡下纵向决策方法及系统，属于车辆驾驶决策技术领域，获取目标区域的人员识别结果，获取其中的位置信息和速度信息；获取目标区域的环境信息；利用融合谨慎心驱动的值分布式强化学习模型，基于所述环境信息、位置信息和速度信息，预测人员的下一步动作和位置，并依据预测结果，生成纵向决策；融合谨慎心驱动的值分布式强化学习模型包括用于确定相关分位数下的奖励的效率分位数函数，利用谨慎心驱动更新所述函数与环境信息互动后的奖励。本发明基于分布式强化学习与谨慎心驱动方法相融合，有效提升了车辆的通行安全和效率以及算法的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112622893A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011566324.3
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W60/00 , F41J9/02
Abstract: 本申请公开了一种多传感器融合的靶车自动驾驶避障方法及系统，用以解决目前的自动驾驶靶车的控制精度较低、灵活性不足的问题。该方法获取靶车的位置信息、航向角；根据所述靶车的位置信息、航向角，获取预设危险区域内的若干危险目标，以及所述若干危险目标相对于所述靶车的位置动作信息；从所述若干危险目标中，确定避障目标，并根据所述避障目标的位置动作信息，以及所述靶车的位置信息，确定针对所述避障目标的避障点；基于所述靶车的设定航线，控制所述靶车在下一航点按照所述避障点行驶。本方法增加了靶车的灵活性，同时提高了靶车的控制精度。
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公开(公告)号：CN119644304A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411925424.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于FPGA的雷达数据处理方法、系统和设备，该方法包括：获取激光雷达的DIFOP数据包；对DIFOP数据包进行解析得到激光雷达的角度值，将角度值转换为弧度值，以及计算出激光雷达角度值的正弦值和余弦值并进行存储；获取激光雷达的MSOP数据包，对MSOP数据包进行首部检测、参数转换和角度计算后获取坐标信息，然后进行存储；提取出存储的激光雷达角度值的正弦值和余弦值、以及预处理后的MSOP数据包进行坐标转换，并将转换后的结果进行显示。基于该方法，还提出了一种基于FPGA的雷达数据处理系统和设备。本发明利用FPGA的并行处理能力和灵活的硬件架构，实现了对雷达数据的快速处理和精确校正。
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公开(公告)号：CN119160172B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411642755.1
申请日：2024-11-18
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B60W30/08 , B60W30/095 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/12
Abstract: 本发明提出了一种防止清扫车碰撞的安全控制方法、系统和设备，属于清扫车安全控制技术领域，该方法包括：采集栅格地图信息，获取目标车辆的位姿信息和车辆状态信息；利用目标车辆的位姿信息和车辆状态信息预测目标车辆的第一轨迹点；将第一轨迹点插值处理成固定间距的第二轨迹点，再利用车身宽度信息和位姿信息将第二轨迹点横向固定距离采样扩展成带状轨迹点簇；从当前位置的带状轨迹点簇由近到远在局部栅格地图中遍历，确定距离目标车辆当前位置路程最近的碰撞轨迹点；计算出防止车辆碰撞的加速度。基于该方法，还提出了一种防止清扫车碰撞的安全控制系统和设备。本发明可以保证目标车辆在碰到障碍物之前停下来，以提升目标车辆驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN118790290A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410907860.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本公开提出一种基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法，涉及车辆驾驶决策技术领域。方法包括：获取自车和对向来车所在的真实驾驶环境；所述驾驶环境包括环境观测值和动作空间；将真实驾驶环境输入路径决策模块，得到决策轨迹；将决策轨迹输入速度决策模块，得到决策速度；所述路径决策模块和速度决策模块基于模拟驾驶环境、自车轨迹、结束条件和奖励函数进行训练；自车根据决策轨迹和决策速度执行左转任务。将速度决策和路径决策分别训练，可使速度决策模型专注于学习如何根据当前环境和其他因素选择最佳左转加速度，而路径决策模型则专注于找到可完成穿越的合适半径，提高模型性能以及生成决策的准确性。
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公开(公告)号：CN118289085B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410702499.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B62D6/00 , B62D15/02 , B62D101/00 , B62D103/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制方法、系统和设备，属于交通控制技术领域，该方法包括：以获取的目标车辆右侧车道来车的位置和速度作为TD3的观测空间，训练目标车辆的加速度得到加速度模型；获取目标车辆左侧车道来车的位置和速度，以加速度模型作为D3QN的动作，两侧车道来车的位置和速度均作为D3QN的观测空间，训练出目标车辆的纵向加速度；计算出目标车辆转向角；将纵向加速度和转向角输入至仿真软件中，通过与环境交互训练出用于左转控制的最优多层强化学习模型，利用该模型执行左转控制。基于该方法，还提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制系统和设备。本发明能够安全高效地完成车辆在T字交叉口的左转。
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