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公开(公告)号：CN119644304A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411925424.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于FPGA的雷达数据处理方法、系统和设备，该方法包括：获取激光雷达的DIFOP数据包；对DIFOP数据包进行解析得到激光雷达的角度值，将角度值转换为弧度值，以及计算出激光雷达角度值的正弦值和余弦值并进行存储；获取激光雷达的MSOP数据包，对MSOP数据包进行首部检测、参数转换和角度计算后获取坐标信息，然后进行存储；提取出存储的激光雷达角度值的正弦值和余弦值、以及预处理后的MSOP数据包进行坐标转换，并将转换后的结果进行显示。基于该方法，还提出了一种基于FPGA的雷达数据处理系统和设备。本发明利用FPGA的并行处理能力和灵活的硬件架构，实现了对雷达数据的快速处理和精确校正。
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公开(公告)号：CN118289085B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410702499.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B62D6/00 , B62D15/02 , B62D101/00 , B62D103/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制方法、系统和设备，属于交通控制技术领域，该方法包括：以获取的目标车辆右侧车道来车的位置和速度作为TD3的观测空间，训练目标车辆的加速度得到加速度模型；获取目标车辆左侧车道来车的位置和速度，以加速度模型作为D3QN的动作，两侧车道来车的位置和速度均作为D3QN的观测空间，训练出目标车辆的纵向加速度；计算出目标车辆转向角；将纵向加速度和转向角输入至仿真软件中，通过与环境交互训练出用于左转控制的最优多层强化学习模型，利用该模型执行左转控制。基于该方法，还提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制系统和设备。本发明能够安全高效地完成车辆在T字交叉口的左转。
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公开(公告)号：CN118470675A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410588355.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种路面全信息提取的方法、系统和设备，该方法包括：将获取的目标车辆周围的环境图像输入至多任务模型，利用多任务模型的主干网络获取环境图像的多尺度特征；将多尺度特征输入至多任务模型的颈部结构进行多尺度特征融合和特征深度提取得到多尺度深度特征；将多尺度特征输入至多任务模型的车道线分割头对多尺度特征进行降维后得到车道线分割结果；将多尺度深度特征输入至多任务模型的路面标识检测头对多尺度深度特征进行降维后得到路面标识检测结果。基于该方法，还提出了一种路面全信息提取的系统和设备。本发明可以更好的协调不同任务，融合任务间的相同特征，辨别差异特征，提升检测精度。
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公开(公告)号：CN118675147A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410881516.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种路面信息与障碍物的检测融合方法及系统，涉及智能驾驶感知技术领域。本申请利用路面信息提取器从道路图像中获取路面信息检测结果并提供路面信息掩膜；3D障碍物检测模型综合道路图像和道路环境点云或基于道路环境点云获取BEV空间下的障碍物检测结果；将道路环境点云通过坐标系转换投影到对应的道路图像中，利用路面信息掩膜对原始的道路环境点云进行过滤，得到与不同路面信息实例对应的路面信息点集，以获取BEV空间的路面信息；根据图像采集设备与雷达获取信息的触发时间戳差值和自车运动参数计算得到修正旋转平移矩阵，BEV空间的路面信息被修正旋转平移矩阵修正后与BEV空间的障碍物检测结果融合，融合精度更高。
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公开(公告)号：CN116279337A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310130513.3
申请日：2023-02-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本申请涉及汽车安全的技术领域，尤其是涉及一种基于路面附着系数的自适应紧急制动方法及系统，方法包括：获取车辆驾驶数据；根据所述车辆驾驶数据以及魔术轮胎模型，获取轮胎纵向力和滑移率的关系；基于所述轮胎纵向力和滑移率的关系，采用递推最小二乘法估计路面附着系数；建立车辆制动距离模型；根据所述路面附着系数以及车辆制动距离模型，获取当前路面对应的安全距离。基于递推最小二乘法对路面进行在线识别，根据路面信息实时更新安全距离模型，具有较好的自适应性，便于保证数据的准确性，以实现有效避撞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116061807A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310199898.9
申请日：2023-03-06
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B60Q9/00
Abstract: 本申请涉及汽车安全的技术领域，尤其涉及一种基于车路信息融合的盲区预警方法及系统，方法包括：根据车辆盲区的影像数据，获取盲区内障碍物与车辆的第一距离信息；根据车辆盲区的雷达数据，获取盲区内障碍物与车辆的第二距离信息；基于车辆所在位置的大气能见度确定第一距离信息以及第二距离信息的权重系数；根据第一距离信息以及第二距离信息的权重系数，对第一距离信息以及第二距离信息进行处理，得到盲区内障碍物与车辆之间的相对距离；在相对距离信息小于预设阈值时，对车辆进行盲区预警。采用影像数据与雷达数据结合的方式对障碍物进行位置测量以及双重校正，从而能够大大提高测距精度，便于精确的实现距离危险预警，有效保证行车安全。
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公开(公告)号：CN118982646B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411463197.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G06V10/22 , G01S7/497 , G01C25/00 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06T7/73 , G06T7/33
Abstract: 本发明提供利用IMU角度信息进行SLAM漂移诊断与补偿方法，涉及SLAM技术领域。利用稀疏点云特征点配准来估计位姿；确定稀疏点云关键帧及其估计位姿；在IMU处于零速或匀速时，分析IMU数据计算的当前关键帧俯仰角，配准的当前关键帧的俯仰角，当前关键帧相对当前关键帧前第h个历史关键帧俯仰角和IMU数据计算的当前关键帧俯仰角之差判断是否发生漂移；漂移时，取当前关键帧的xy坐标和航向角保持不变，将IMU数据计算的当前关键帧的横滚角、俯仰角和当前关键帧前第h个历史关键帧的z坐标赋值给当前关键帧；未漂移时，用位姿误差和漂移误差构建G2O图优化的代价函数，利用G2O图优化进行优化迭代。
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公开(公告)号：CN118343164B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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公开(公告)号：CN118982646A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411463197.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G06V10/22 , G01S7/497 , G01C25/00 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06T7/73 , G06T7/33
Abstract: 本发明提供利用IMU角度信息进行SLAM漂移诊断与补偿方法，涉及SLAM技术领域。利用稀疏点云特征点配准来估计位姿；确定稀疏点云关键帧及其估计位姿；在IMU处于零速或匀速时，分析IMU数据计算的当前关键帧俯仰角，配准的当前关键帧的俯仰角，当前关键帧相对当前关键帧前第h个历史关键帧俯仰角和IMU数据计算的当前关键帧俯仰角之差判断是否发生漂移；漂移时，取当前关键帧的xy坐标和航向角保持不变，将IMU数据计算的当前关键帧的横滚角、俯仰角和当前关键帧前第h个历史关键帧的z坐标赋值给当前关键帧；未漂移时，用位姿误差和漂移误差构建G2O图优化的代价函数，利用G2O图优化进行优化迭代。
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公开(公告)号：CN118343164A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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