基于深度学习的弱监督激光可行驶区域预测方法和系统

    公开(公告)号:CN116863432B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311126363.5

    申请日:2023-09-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的弱监督激光可行驶区域预测方法和系统,本发明利用激光可行驶区域预测算法较为容易的获得下采样点云是否地面点的粗略标注,将该粗略标注作为标签,从而较为容易的获得了用于训练深度学习点云特征提取模型的标签,但由于该标签的准确性有待提高,因此,在第一次对深度学习点云特征提取模型进行训练之后,基于当前预测得到的初始地面点预测概率和上一次预测得到的初始地面点预测概率通过交叉熵损失函数构建新增损失函数以完成之后的训练,因此能够利用大量的数据量较小的标注标签训练获得能够较为准确预测地面点概率的地面点预测模型,从而能够(56)对比文件Wan, J等.DGANet: A Dilated GraphAttention-Based Network for Local FeatureExtraction on 3D Point Clouds《.REMOTESENSING》.2021,第13卷(第17期),3484.Siyun Chen等.A Dense Feature PyramidNetwork-Based Deep Learning Model forRoad Marking Instance Segmentation UsingMLS Point Clouds《. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing 》.2021,第59卷(第1期),784 - 800.

    一种场景边界检测方法和移动平台

    公开(公告)号:CN117058358A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311316718.7

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本申请涉及一种场景边界检测方法和移动平台。该方法包括:获取移动平台的连续帧的三维数据点,并获取每帧三维数据点对应的目标边界点;将目标边界点基于三维数据点中携带的拓扑结构进行排列,得到连续帧的初始边界拓扑信息,并遍历每帧中的所有目标边界点,基于目标边界点所处的环境信息对初始边界拓扑信息进行更新处理,得到目标边界拓扑信息;基于目标边界拓扑信息,生成针对移动平台的场景边界检测结果。采用本方法能够提升场景边界检测的效率。

    一种场景边界检测方法和移动平台

    公开(公告)号:CN117058358B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311316718.7

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本申请涉及一种场景边界检测方法和移动平台。该方法包括:获取移动平台的连续帧的三维数据点,并获取每帧三维数据点对应的目标边界点;将目标边界点基于三维数据点中携带的拓扑结构进行排列,得到连续帧的初始边界拓扑信息,并遍历每帧中的所有目标边界点,基于目标边界点所处的环境信息对初始边界拓扑信息进行更新处理,得到目标边界拓扑信息;基于目标边界拓扑信息,生成针对移动平台的场景边界检测结果。采用本方法能够提升场景边界检测的效率。

    一种退化场景下的无人车定位方法和装置

    公开(公告)号:CN116518992A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310399453.5

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明公开了一种退化场景下的无人车定位方法,结合预先设计好的特征图层进行全局定位,消除定位的累积误差,以及融合imu和车辆底盘速度信息,提供较为准确的实际位姿,最后将里程计和全局匹配的观测信息融入卡尔曼滤波框架中对实际位姿进行校正,得到高频的、鲁棒的无人车定位结果。本发明还公开了一种退化场景下的无人车定位装置和存储介质。

    基于短时记忆与行为树的智能驾驶行人避让方法和系统

    公开(公告)号:CN116620271B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310884487.3

    申请日:2023-07-19

    Abstract: 基于短时记忆与行为树的智能驾驶行人避让方法和系统,其方法包括:S1在目标车辆行驶过程中,获取对当前驾驶行为有影响的行人状态信息和目标车辆周围环境信息;S2基于获取的行人状态,更新行人集合;S3评估行人集合中时间窗口不小于预设时间窗口阈值的行人的意图;S4根据预构建的基于行为树的行人避让决策模型确定当前应对行人驾驶行为。本发明对行人的意图的评估准确,在提升行车效率的同时保证行人的安全;此外,基于行为树构建行人避让决策模型,简化了各驾驶行为的切换逻辑,进一步提高了决策系统的可解释性与可靠性。

    基于短时记忆与行为树的智能驾驶行人避让方法和系统

    公开(公告)号:CN116620271A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310884487.3

    申请日:2023-07-19

    Abstract: 基于短时记忆与行为树的智能驾驶行人避让方法和系统,其方法包括:S1在目标车辆行驶过程中,获取对当前驾驶行为有影响的行人状态信息和目标车辆周围环境信息;S2基于获取的行人状态,更新行人集合;S3评估行人集合中时间窗口不小于预设时间窗口阈值的行人的意图;S4根据预构建的基于行为树的行人避让决策模型确定当前应对行人驾驶行为。本发明对行人的意图的评估准确,在提升行车效率的同时保证行人的安全;此外,基于行为树构建行人避让决策模型,简化了各驾驶行为的切换逻辑,进一步提高了决策系统的可解释性与可靠性。

    一种地面点云数据处理方法、装置、电子装置和存储介质

    公开(公告)号:CN116184357B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310218573.0

    申请日:2023-03-07

    Abstract: 本申请涉及一种地面点云数据处理方法、装置、电子装置和存储介质,其中,该地面点云数据处理方法包括:通过激光雷达采集原始点云数据,得到地面点云数据;根据车辆位姿将激光雷达坐标系下的地面点云数据转换为地图坐标系下的第一点云数据;根据车辆的行驶方向,从第一点云数据中获取搜索种子;根据搜索种子和高程变化阈值,将第一点云数据分为道路点云数据和障碍物点云数据;根据点云数据强度阈值对道路点云数据进行二分聚类,得到前景点云数据和背景点云数据。通过本申请,解决了相关技术中存在复杂路况下采集的点云数据处理存在噪声大,导致点云数据目标识别不精确的问题,实现了精确高效过滤路面点云数据的技术效果。

    车道线地图生成方法、装置、电子装置和存储介质

    公开(公告)号:CN116168173A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310444818.1

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本申请涉及一种车道线地图生成方法、装置、电子装置和存储介质,其中,该车道线地图生成方法包括:获取车载相机采集到的原始图像;基于原始图像,确定对应的掩膜图像,掩膜图像中包括车道线属性信息;基于掩膜图像,构建相应的栅格地图;基于掩膜图像以及车载相机的内外参数,将车道线属性信息填充至栅格地图中,得到填充后的栅格地图;基于填充后的栅格地图,生成局部车道线地图。通过本申请,解决了现有技术中无法通过视觉空间的图像信息生成车道线地图的问题,实现了根据视觉空间的图像信息生成了车道线地图。

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