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公开(公告)号：CN113859266B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111185879.8
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非结构化道路目标车辆换道轨迹预测方法及系统。该方法包括：确定非结构化道路的虚拟车道和车辆换道行为；获取非结构化道路上行车数据；根据行车数据提取车辆轨迹数据；基于虚拟车道、车辆换道行为和车辆轨迹数据，确定换道数据；通过换道数据训练高斯混合‑隐马尔科夫模型，得到驾驶意图识别模型；驾驶意图识别模型的输出为车辆的换道意图；根据车辆的换道意图和车辆历史轨迹确定可能换道终点；根据车辆的当前位置和可能换道终点，基于车辆运动约束和多项式曲线模型，确定可能车辆换道轨迹集合；将可能车辆换道轨迹集合与实际轨迹进行匹配，得到车辆预测轨迹。本发明能够预测非结构化道路下，横纵向位移都不确定的换道轨迹。
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公开(公告)号：CN113759938B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111323005.4
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径规划质量测评方法和系统。该无人车路径规划质量测评方法根据获取的数据文件和标定文件，在任务文件的导引下生成真值文件后，采用待测评路径规划算法以数据文件和标定文件为输入，以任务文件为牵引得到路径规划结果，然后，依据预设评分准则将路径规划结果和真值文件中的数据进行对比，得到测评报告，进而能够从算法效率、生成路径质量、任务完成度等多个方面，完成对全局和局部规划算法的定量评价，为无人车路径规划质量测评提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN113759938A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111323005.4
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径规划质量测评方法和系统。该无人车路径规划质量测评方法根据获取的数据文件和标定文件，在任务文件的导引下生成真值文件后，采用待测评路径规划算法以数据文件和标定文件为输入，以任务文件为牵引得到路径规划结果，然后，依据预设评分准则将路径规划结果和真值文件中的数据进行对比，得到测评报告，进而能够从算法效率、生成路径质量、任务完成度等多个方面，完成对全局和局部规划算法的定量评价，为无人车路径规划质量测评提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN112923934A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911246441.9
申请日：2019-12-06
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种紧耦合的LIDAR‑IMU SLAM(雷达‑惯性测量单元即时定位与地图构建)，用于对非结构化道路环境中针对位置、姿态、速度和加速度计、陀螺仪漂移进行精确可靠的估计。该方法基于对激光雷达点云和IMU(惯性测量单元)积分产生的残差的优化。第一部分残差来自于同时建立的相关图中当前扫描点云与体素质心之间的距离之和。剩余量的第二部分来自于考虑激光雷达和IMU校准误差的预积分过程。与仅有激光雷达参与的SLAM(即时定位与地图构建)相比，LIDAR‑IMU SLAM在鲁棒性和精确姿态估计方面表现出更好的性能。此外，由于该系统具有提取重力方向的能力，估计的俯仰和滚动角度不会偏离。LIDAR‑IMU SLAM可以保持10Hz的频率，同时进行扫描匹配和建图。
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公开(公告)号：CN109960261B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910222739.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于碰撞检测的动态障碍物避让方法，属于无人车辆技术领域，通过初规划构造车辆期望轨迹，并根据接收的动态障碍物预测轨迹和所述车辆期望轨迹，进行碰撞检测，对车辆的行驶速度和/或路径进行重新规划，得到车辆无碰撞行驶速度和/或路径数据，重新构造车辆期望轨迹，避让动态障碍物；实现无人车辆自主避让动态障碍物。本发明立足于自动驾驶车辆在动态环境下，所采用碰撞检测方法保证既不失碰撞检测精度，又可以提升碰撞检测效率；所采用重规划方法可以兼顾通行效率、通行平顺性和通行安全性效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110329344A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910672537.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)科技有限公司
IPC: B62D1/28
Abstract: 本发明涉及一种遥控驾驶仪的车速转向结构，属于遥控车辆控制领域，解决了现有遥控驾驶仪无法单手操作、驾驶员驾驶强度大、车辆可操作性差以及安全性能差的问题。车速转向结构包括底板、转向控制组件和车速控制组件；车速控制组件包括平面支架、滑轨和直线电位计，直线电位计能够在平面支架的作用下沿滑轨移动，通过改变直线电位计阻值大小实现车速调节；转向控制组件包括延伸轴，延伸轴包括上部和下部，上部的上端设有手柄，下部与旋转电位计连接，手柄能够使延伸轴旋转实现遥控转向；平面支架设有允许下部穿过的通孔。本发明实现了遥控驾驶仪单手操作，减轻了驾驶强度，增强了车辆的可操作性，使得遥控驾驶车辆的安全性能大幅提高。
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公开(公告)号：CN113989782B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111310948.3
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及一种多交通参与者交互行为识别方法、系统、设备及介质，属于交通参与者行为识别领域，首先获取数据集；对数据集进行划分，得到训练集和验证集；建立图神经网络模型；图神经网络模型包括实例层和类别层；对训练集和验证集进行预处理，得到预处理后的训练集和验证集；将预处理后的训练集输入图神经网络模型中进行训练，得到训练后的图神经网络模型；最后将预处理后的验证集输入训练后的图神经网络模型中，得到多交通参与者交互行为的识别结果。通过全面考虑所有交通参与者之间的交互行为，可以提升对交通交互行为的识别精度。
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公开(公告)号：CN114440901A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011236206.6
申请日：2020-11-05
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京理工大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明基于栅格地图、拓扑地图以及几何特征地图各自的优缺点，汲取各种地图模型的优点，提出了一种可同时服务于位姿估计以及无人车辆导航的全局混合地图模型。全局混合地图主要由子地图节点以及子地图节点间连通关系构成。子地图节点中的地图数据包括三维概率特征子地图、三维概率栅格子地图以及可通行区域。三维概率特征子地图以及三维概率栅格子地图采用基于顺序存储结构和树形结构的混合数据结构进行数据组织，以提高其数据更新的实时性，并通过概率滤波提高了子地图对于系统噪声的鲁棒性。三维概率特征子地图以及三维概率栅格子地图共同与点云匹配进行位姿估计。基于三维概率栅格子地图提取用于无人车辆导航的可通行区域。
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公开(公告)号：CN113741179B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111309965.5
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种面向异构车辆的统一运动规划方法和系统。本发明在确定最优的行为基元的过程中，采用异构车辆当前时刻的与参考轨迹和期望速度的偏差代价、轨迹的平滑代价和碰撞风险代价，能够实现对转向机构不同所导致的运动特性差异进行控制，并在基于异构车辆当前时刻的与参考轨迹和期望速度的偏差代价、轨迹的平滑代价和碰撞风险代价选择出最优的行为基元之后，基于最优的行为基元得到异构车辆的运动规划结果，这就能够将转向机构不同所导致的运动特性差异融入到运动规划系统中，以显著提高异构车辆运动控制的精确性。
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公开(公告)号：CN113753049B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111322969.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统，应用于超车过程中的平行行驶阶段，包括：将获取的当前阶段目标道路信息输入至社会偏好预测模型以确定当前阶段被超越车辆的社会偏好；基于当前阶段被超越车辆的社会偏好，确定当前阶段被超越车辆的状态转移模型；将当前阶段目标道路信息、当前阶段被超越车辆的社会偏好和当前阶段被超越车辆的状态转移模型均输入到超车决策模型中，以确定当前阶段主车辆的超车决策；所述超车决策包括车道保持、执行换道和放弃超车；其中，所述超车决策模型所应用的算法为半基于模型的改进Q‑learning算法。本发明能够输出准确超车决策，提升超车效率和超车安全性。
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