基于路段匹配与机器学习的机车检测方法和系统

    公开(公告)号:CN118859160A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410016006.1

    申请日:2024-01-04

    Abstract: 本发明提供了一种基于路段匹配与机器学习的机车检测方法和系统,包括:步骤S1:进行激光点云的接收、数据处理与坐标转换;步骤S2:基于激光点云进行地面过滤与障碍物聚类;步骤S3:根据误检库过滤,并根据离线地图进行路段匹配,得到潜在危险目标;步骤S4:对潜在危险目标进行特征提取,基于支持向量机SVM模型进行识别,同时根据机车的车头特征进行平面特征提取,进行机车判定;步骤S5:融合逻辑与危险判定,并上报上位机系统。本发明通过采用激光雷达作为感知传感器,结合路段匹配与机器学习模型,实现铁水运输场景中的障碍物机车检测,解决了工业场景下无人化运输的安全闭环问题。

    一种无人驾驶框架车系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115701400A

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN202110881249.8

    申请日:2021-08-02

    Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶框架车系统,包括定位单元、感知单元、规划单元、安全检测单元、决策单元和控制单元;所述定位单元分别与规划单元和安全检测单元相连接;所述感知单元分别与规划单元和安全检测单元相连接;所述规划单元和安全检测单元与决策单元相连接;所述决策单元和控制单元相连接。本发明主要通过设计一种120吨大型无人驾驶重载框架车系统,实现仓库到码头之间的钢卷运输作业;本发明解决了特种车辆因体积庞大、视觉盲区大所产生的安全事故发生概率大且产生损失严重的问题;通过采用大型无人驾驶重载框架车系统的设计,解决了从仓库到码头运输效率低的问题,同时极大的降低了事故率,节约了运输成本。

    适用于重载无人驾驶框架车的穿框架方法和系统、介质

    公开(公告)号:CN115421154A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202110898033.2

    申请日:2021-08-05

    Abstract: 本发明提供了一种适用于重载无人驾驶框架车的穿框架方法,包括如下步骤:通过TCP通讯协议,采集激光点云数据并进行预处理;将预处理的激光点云数据进行聚类,根据框架特性提取出两类激光点云数据,即左侧激光点云数据和右侧激光点云数据;将左侧激光点云数据和右侧激光点云数据分别进行加权;将加权后的左侧点云数据和右侧点云数据分别进行拟合,获取两条基于激光坐标系的直线方程,根据两条框架线提取框架中心线的直线方程;根据框架中心线的直线方程,带入贝塞尔曲线模型计算输出轮胎转向角和油门量。本发明还提供了一种适用于重载无人驾驶框架车的穿框架系统,能针对车辆宽度与框架宽度相差极小的情况下完成穿框架并提升穿框架精度。

    基于激光雷达的路基环境感知方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118837902A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202310450814.4

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本发明提供一种基于激光雷达的路基环境感知方法、系统、介质及设备,包括:考虑到单雷达盲区,道口对角放置两台雷达,对两激光雷达进行离线标定并进行坐标转换;基于激光点云进行地面过滤与障碍物聚类;根据误检库过滤,进行障碍物特征提取、检测与跟踪;通过深度学习模型进行行人检测;进行逻辑融合、危险判定并上报上位机系统。本发明结合激光点云的传统聚类方法与深度学习算法,监听路口道闸开闭状态,制定融合逻辑算法,在无人车辆通过前后进行净空感知和闯入感知,实现无人车运行的安全检测,解决工业场景下无人化运输的安全闭环问题。

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