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公开(公告)号：CN119027934A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411109995.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明公开了一种应用于自动驾驶的协同置信度融合感知方法，属于自动驾驶领域，本方法消除了不同智能体之间的感知模型差异，充分利用不同模态传感器数据的优势，避免了为了实现特征统一而强行将不擅长提取BEV特征的视觉图片转换为BEV特征的操作，在充分发挥不同模态数据特征的优势、学习适应于特定模型所擅长特征的优势、以及协同感知自带的协同性优势的基础下，实现更好的协同感知效果。
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公开(公告)号：CN118590852A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410809840.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种车路协同感知的系统、方法和计算机可读存储介质，涉及车辆自动驾驶协同感知技术领域。系统包括车辆端、路侧端设备和边缘云端计算设备，车辆端包括高阶感知节点、低阶感知节点和无感知节点。路侧端设备包括深度路端节点和边缘路端节点。低阶感知节点获取无感知节点发送的车辆自身的位置数据和深度路端节点发送的第二障碍物目标列表数据，以对第一障碍物目标列表数据、车辆自身的位置数据和第二障碍物目标列表数据进行目标数据融合。边缘路端节点向边缘云端计算设备发送传感器数据，边缘云端计算设备对传感器数据进行计算以生成感知特征数据。高阶感知节点获取边缘云端计算设备发送的感知特征数据，以进行特征数据融合。
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公开(公告)号：CN116022235A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310320228.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明实施例公开了车辆转向控制方法、装置及车辆。该方法包括获取车辆的当前位姿和期望路径；根据车辆的当前位姿和初始预瞄距离在期望路径上搜索出预瞄点以及与车辆距离最短的最近路径点；基于车辆的当前位姿和预瞄点计算车辆的前轮转向角的初始控制量；计算车辆的路径点横向偏差和航向角偏差；根据横向偏差和分段PI反馈确定对应的横向比例系数和累积量，以及根据航向角偏差和分段P反馈确定对应的航向角比例系数；根据横向比例系数、累积量和航向角比例系数计算车辆的前轮转向角的补偿控制量；根据初始控制量和补偿控制量确定车辆的前轮转向角的最终期望控制量，并根据最终期望控制量控制车辆进行转向。该方法提高车辆转向控制的控制精度。
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公开(公告)号：CN113442915B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110943451.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W60/00 , B60R11/02
Abstract: 本发明涉及智能天线技术领域，具体涉及一种自动避障天线。其包括：激光雷达模块、毫米波雷达模块、超声波雷达模块、数据处理模块和显示报警模块。其中，激光雷达模块、毫米波雷达模块、超声波雷达模块分别用于在车辆行驶中检测路径上的障碍物信息以得到激光雷达信号、毫米波雷达信号和超声波雷达信号；数据处理模块同于对所述激光雷达信号、毫米波雷达信号和超声波雷达信号进行处理得到当前车辆和/或天线与障碍物的距离，自动避障模块用于根据当前车辆和/或天线与障碍物的距离控制天线和/或车辆运动以避开障碍物。通过本申请的自动避障天线成本低、可靠性高且避障效果的天线。
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公开(公告)号：CN113311845B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110860320.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法、装置及存储介质。本申请的基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法包括：获取车辆当前的位置，获取预先规划路径上与车辆当前位置距离最近的路径点；根据车辆当前的位置以及与车辆当前位置距离最近的路径点的位置计算车辆的位置误差；确定车辆当前所处的规划路径的曲率类型，所述曲率类型包括定曲率路径和变曲率路径；根据位置误差以及对应的曲率类型采用预设的补偿算法计算车辆当前位置对应的误差补偿值；根据误差补偿值对车辆进行位置补偿。通过本申请的补偿方法，可以实时对车辆航向角度进行补偿，提高了控制精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113484851A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202111045697.0
申请日：2021-09-08
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G01S7/497
Abstract: 一种车载激光雷达的仿真测试系统，用于测试待测车辆的车载激光雷达，包括场景仿真平台、轴耦合式测功机、仿真回波发射装置、雷达监测结果获取装置、仿真测试模型填充装置、模型比较装置和测试结果输出装置。首先由仿真回波发射装置依据场景仿真平台仿真的道路工况和轴耦合式测功机获取的待测车辆的运动状态发送回波雷达仿真信号，再由仿真测试模型填充装置依据车载激光雷达输出的监测结果点云数据获取填充结果模型，最后依据比较填充结果模型和仿真测试模型的一致性，来获取车载激光雷达检测结果信息。由于通过仿真回波发射装置发射的回波雷达仿真信号对车载激光雷达进行监测，使得整车在环测试系统对车载激光雷达的检测结果更全面、更准确。
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公开(公告)号：CN112690794A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011612628.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: A61B5/18
Abstract: 本发明涉及安全驾驶技术领域，具体涉及一种驾驶员状态检测方法、系统和装置。其中方法包括：通过计算机视觉的方法实时获取驾驶员的多个预先标定的身体部位的位置以及座舱的位置；根据多个身体部位的位置以及座舱的位置，分别计算每个预先标定的身体部位与座舱之间的角度关系；再采用训练好的神经网络模型来检测驾驶员是否疲劳驾驶，由于考虑了多个身体部位与座舱之间的角度关系，使得检测的结果更加准确。另外，该方法和现有的手握式检测方法相比，对现有的车辆改造更小；和现有的眼镜、面部跟踪式方法相比，无需要高精度的传感器，且解决了驾驶员不能佩戴口罩和眼镜的技术问题，使得检测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN118876996A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411215666.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明公开了一种知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测方法。所述预测方法包括构建知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测模型，该模型包括：由换道知识组成的换道驾驶知识库、根据自车和周围车的特征状态量及换道知识进行换道轨迹预测的联合预测模块、将预测结果汇总得到最终预测轨迹的知识汇总模块，其中，联合预测模块包括基于多头图注意力网络构成的动态空间模块、基于多头自注意力机制构建的动态时序模块和轨迹预测模块。本发明可将关于人的驾驶过程的知识融入到深度学习模型中，相对于仅使用数据驱动的深度学习模型，显著提升了预测准确性、模型透明度与可维护性。
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公开(公告)号：CN117974710A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410120255.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) , 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于路侧感知场景的车辆跟踪方法，所述方法包括：确定路侧视频中车辆出现及消失的范围即跟踪边界，以及车辆连续运动的区域即标记区域，提取位于跟踪边界内的车流轨迹和车道线；用车道线和/或车流轨迹对通过卡尔曼滤波法获得车辆轨迹框进行修正；通过匈牙利匹配算法关联修正后的车辆预测轨迹框与目标检测框，根据其关联结果确定标记轨迹框及丢失轨迹框；再次通过匈牙利匹配算法关联标记轨迹框和丢失轨迹框，并根据其关联结果对重复轨迹进行合并，得到车辆跟踪轨迹。本发明可以在保证算法实时性的前提下，提高路侧视角下车辆跟踪算法的跟踪精度和ID保持率。
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公开(公告)号：CN116071571B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310195164.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V10/762 , G01S17/931 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/26 , G06V20/58
Abstract: 本发明涉及无线电波反射定位和检测技术领域，提供一种鲁棒快速的车用单线激光雷达点云聚类方法包括：激光雷达获取点云，设置体素相关参数；建立极坐标结构体数组和体素结构体；遍历点云，计算每个点的极坐标，划分体素网格，建立索引关系；遍历极坐标结构体数组，计算每个点对应的结构体索引；把相同索引的点放进同一个体素结构体并存放每个点的序号，并建立体素结构体哈希表；遍历哈希表，获取当前体素结构体索引，进行连通查找；当前循环结束，获取下一帧点云，继续计算。本发明划分的体素大小会随着距离的改变而改变，解决了无法自适应的问题；并通过体素建立点与点之间的关系，使得算法转为遍历体素，极大降低了计算量。
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