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公开(公告)号：CN117708099A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410161059.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/21 , G06F16/29 , G06V10/764 , G01D18/00 , G01D21/02 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种矿山自动驾驶感知能力测试场景库构建方法及测试方法，该构建方法获取样本车辆在露天矿山自动驾驶过程中各时刻的车辆运动信息以及环境感知数据；利用场景分类模型，对环境图像进行分类，确定环境感知数据的作业要素场景参数以及环境要素场景参数；利用目标检测模型，对环境图像进行目标检测，确定环境感知数据的动态要素场景参数以及静态要素场景参数；对车辆运动信息进行解析，确定环境感知数据的行驶状态场景参数；接收第一用户针对于环境感知数据输入的困难场景参数，并基于环境感知数据及其各要素场景参数，可以构建面向露天矿山的完备的矿山自动驾驶感知能力测试场景库。
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公开(公告)号：CN117445922A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311396082.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , B60W40/114 , B60W40/10
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车异常工况控制方法及装置，该无人驾驶矿车异常工况控制方法包括：获取无人驾驶矿车的异常工况信息，异常工况信息包括至少一种异常工况；根据异常工况类型对异常工况信息进行识别，得到工况识别结果，异常工况类型包括溜车、打滑、路径偏离和超速中的至少一项；在工况识别结果属于预设的多种工况补偿策略对应的工况的情况下，生成控制指令，以控制无人驾驶矿车按照目标工况补偿策略进行异常工况调节，目标工况补偿策略为预设的多种工况补偿策略中的至少一项。本发明所述方法能够提升无人驾驶矿车对多种异常工况的调控能力，提高了无人驾驶矿车在复杂环境下行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117708099B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410161059.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/21 , G06F16/29 , G06V10/764 , G01D18/00 , G01D21/02 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种矿山自动驾驶感知能力测试场景库构建方法及测试方法，该构建方法获取样本车辆在露天矿山自动驾驶过程中各时刻的车辆运动信息以及环境感知数据；利用场景分类模型，对环境图像进行分类，确定环境感知数据的作业要素场景参数以及环境要素场景参数；利用目标检测模型，对环境图像进行目标检测，确定环境感知数据的动态要素场景参数以及静态要素场景参数；对车辆运动信息进行解析，确定环境感知数据的行驶状态场景参数；接收第一用户针对于环境感知数据输入的困难场景参数，并基于环境感知数据及其各要素场景参数，可以构建面向露天矿山的完备的矿山自动驾驶感知能力测试场景库。
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公开(公告)号：CN117649665B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410118148.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/10
Abstract: 本发明提供一种矿区自动驾驶场景数据标注方法及系统，属于数据标注技术领域，该方法包括：将矿区自动驾驶场景的图像数据输入各第一单任务感知模型中，得到对应任务的第一标注预测结果；将矿区自动驾驶场景的点云数据输入第二单任务感知模型中，得到任务的第二标注预测结果；将图像数据和点云数据输入多任务云端感知大模型中，得到任务的第三标注预测结果；根据各任务的第一标注预测结果、第二标注预测结果和第三标注预测结果，确定各任务的最终标注预测结果；确定各任务的最终标注预测结果的质量评价得分，选择小于第一预设阈值的质量评价得分对应的图像数据和点云数据供人工标注。本发明实现面向矿区自动驾驶场景的数据半自动准确标注。
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公开(公告)号：CN117073664A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311345619.1
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01C21/00 , G01C7/02 , G06T15/00 , G06T7/13 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种露天矿山道路地形建图方法，包括：获得含有整个矿区道路特征的原始点云，并去除原始点云中影响道路地形分析的目标物体类型，形成初始点云；根据初始点云，构建多通道栅格地图，并对多通道栅格地图进行地形分类，形成露天矿山栅格地形图，通道包括语义属性、高度指数和平整度，地形类型包括地面、凸起、凹陷和其他；根据露天矿山栅格地形图，从原始点云中提取不同目标地形区域所对应的点云，基于此，生成相应的矢量地图。本发明能够在露天矿山场景下更可靠的完成道路地形图的构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117445875B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311368948.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车制动控制方法及装置，该无人驾驶矿车制动控制方法包括：在基于俯仰角数据和预定坡度阈值确定无人驾驶矿车处于下坡状态的情况下，获取无人驾驶矿车的车载质量信息、变速器当前档位和实时速度；基于实时速度和预设速度，获取无人驾驶矿车的速度误差和加速度；根据车载质量信息和加速度获取无人驾驶矿车的目标制动力，基于目标制动力和无人驾驶矿车的缓速器的各个档位分别对应的制动力阈值，确定缓速器的目标档位；将目标档位的档位信号发送至缓速器，以便缓速器根据档位信号调整档位至目标档位。本发明所述方法不仅可以实现无人驾驶矿车的制动力的自动调节，而且可以提高无人驾驶矿车的制动性能。
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公开(公告)号：CN117445922B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311396082.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , B60W40/114 , B60W40/10
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车异常工况控制方法及装置，该无人驾驶矿车异常工况控制方法包括：获取无人驾驶矿车的异常工况信息，异常工况信息包括至少一种异常工况；根据异常工况类型对异常工况信息进行识别，得到工况识别结果，异常工况类型包括溜车、打滑、路径偏离和超速中的至少一项；在工况识别结果属于预设的多种工况补偿策略对应的工况的情况下，生成控制指令，以控制无人驾驶矿车按照目标工况补偿策略进行异常工况调节，目标工况补偿策略为预设的多种工况补偿策略中的至少一项。本发明所述方法能够提升无人驾驶矿车对多种异常工况的调控能力，提高了无人驾驶矿车在复杂环境下行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117685954B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410142577.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了用于矿区的多模态语义地图构建系统和方法，所述系统包括：数据采集存储模块，设置在车端上，包括：定位模块、通信模块、车载感知模块和处理器，车载感知模块包括激光雷达、可见光相机和红外相机；地图构建模块，用于获取车载感知模块中采集到的多传感器数据和定位数据，进行建模，以生成具有障碍物的语义地图；其中，障碍物为矿上中掉落的物体；障碍物校验模块，用于获取多传感器数据和语义地图，通过对比分析，对语义地图中的障碍物进行校验；地图更新发布模块，用于更新并发布语义地图。本发明通过实时生成适用于夜间矿区的语义地图，解决了无人驾驶汽车无法在具有落石的夜晚进行作业的问题。
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公开(公告)号：CN117649094A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410099232.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车调度系统及方法，属于智能运输技术领域，该系统包括：云平台UI，用于根据矿区在预设时间段的生产计划，对矿区内的无人驾驶矿车和目标点进行编组，并生成任务订单，目标点包括矿区的装载区的装载位和卸载区的卸载位；调度模块，包括调度业务和调度算法，调度业务用于将任务订单下发给无人驾驶矿车，根据编组确定任务订单对应的目标点集合；调度算法用于从目标点集合中确定无人驾驶矿车每次执行任务订单中运输任务的目标点对，使得无人驾驶矿车完成任务订单的总时间最短，和/或在所有目标点对中目标点的总排队等待时间最短。本发明实现对无人驾驶矿车的细粒度调度，提高智能调度的准确性。
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公开(公告)号：CN117681893B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410148923.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据构建方法和装置，应用于自动驾驶技术领域。该方法包括：在满足预设触发条件的情况下，采集矿区场景的第一数据，所述第一数据包括以下至少一项：困难感知场景数据、异常分布数据、稀缺类数据；对所述第一数据进行目标处理，得到第二数据，所述目标处理包括无效数据过滤处理、数据切分处理、时间同步处理以及数据解析处理；确定所述第二数据的类别标签，并将添加了类别标签的所述第二数据确定为有效自动驾驶数据；其中，所述类别标签包括场景标签、障碍物标签以及环境标签。
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