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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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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：CN115009275B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210943631.1
申请日：2022-08-08
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: B60W30/095 , B60W60/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶领域，公开一种面向城市场景下车辆轨迹预测方法、系统及存储介质，方法包括：搜索预测目标周边一定范围内的车道序列，从车道序列中提取预测目标的候选车道序列得到候选目标点集合；采用向量表示预测目标周边智能体的轨迹序列及车道序列，并提取预测目标的空间交互特征；对空间交互特征和轨迹时序特征进行融合得到场景上下文特征；对候选点目标集合及场景上下文特征进行解码输出预测目标的未来轨迹。结合高精地图信息的轨迹预测方式更高的精度，生成的多条轨迹不仅能匹配多种行驶场景下车辆行为意图的不确定性，而且符合车道拓扑结构信息以及车辆行驶规则的约束，提高了车辆轨迹预测的精度。
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公开(公告)号：CN116001810A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310156781.2
申请日：2023-02-23
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: B60W50/14 , B60W30/18 , B60W30/095 , B60Q9/00
Abstract: 本申请涉及信息交互的技术领域，尤其涉及一种基于车辆交互的变道辅助方法、系统及存储介质，方法包括：获取车辆驾驶信息；基于车辆驾驶信息确定本车的车辆安全范围；在车辆安全范围内存在其他车辆的情况下，确定其他车辆为邻近车辆；与邻近车辆交换车辆驾驶信息，并确定邻近车辆与本车的距离；在邻近车辆与本车的距离小于安全距离时，对邻近车辆和本车进行预警提示；基于交互按钮，向邻近车辆发送变更车道请求；在接收到邻近车辆发送的变更车道确认信号后对本车进行变更提醒；在未接收到邻近车辆发送的变更车道确认信号后对本车进行安全预警。能够有效获取周围车辆的情况，且有助于周围车辆了解本车的操作意图，进一步减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN115775384A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202310100554.8
申请日：2023-02-13
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: G06V20/58 , G06V10/80 , G06V20/40 , G01S13/86 , G01S13/931
Abstract: 本发明涉及道路目标感知技术领域，尤其是涉及一种基于雷达和视频融合的道路目标感知方法及系统。所述方法，包括获取道路目标图像数据；获取道路目标信息数据；根据获取的道路目标图像数据，通过目标检测算法得到道路目标的位置信息；根据获取的道路目标图像数据和信息数据，通过数据融合算法进行道路目标的相关度计算，得到融合后所述道路目标的统一标号；将道路目标图像数据叠加至融合后所述目标的统一标号，得到所述道路目标的融合信息。本发明的技术方案能够获得完整而精确的道路目标等障碍物信息，提高避障的准确性和效率，实现车身周围及道路检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115009275A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210943631.1
申请日：2022-08-08
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: B60W30/095 , B60W60/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶领域，公开一种面向城市场景下车辆轨迹预测方法、系统及存储介质，方法包括：搜索预测目标周边一定范围内的车道序列，从车道序列中提取预测目标的候选车道序列得到候选目标点集合；采用向量表示预测目标周边智能体的轨迹序列及车道序列，并提取预测目标的空间交互特征；对空间交互特征和轨迹时序特征进行融合得到场景上下文特征；对候选点目标集合及场景上下文特征进行解码输出预测目标的未来轨迹。结合高精地图信息的轨迹预测方式更高的精度，生成的多条轨迹不仅能匹配多种行驶场景下车辆行为意图的不确定性，而且符合车道拓扑结构信息以及车辆行驶规则的约束，提高了车辆轨迹预测的精度。
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公开(公告)号：CN116027374A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310145525.3
申请日：2023-02-22
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: G01S19/45
Abstract: 本发明涉及定位技术领域，尤其是涉及一种卫星信号遮挡下的车辆高精度定位方法及系统。所述方法，包括获取当前车辆的定位信息；根据获取的定位信息，计算导航卫星高度角和方位角；获取道路周围图像；根据获取的道路周围图像，计算所述建筑物和树木的高度角及方位角；本发明通过上述技术方案，可以通过识别周围建筑物和树木的轮廓线，计算得到建筑物和树木相对于车辆的高度角和方位角，从而实时和准确地识别当前视距与非视距卫星信号。
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公开(公告)号：CN116001758A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310080734.4
申请日：2023-02-08
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，尤其涉及一种基于驾驶员心理特性的紧急制动方法及系统，方法包括：根据驾驶数据集NGSIM建立车辆制动距离模型；根据前车行驶状态以及车辆制动距离模型，建立制动安全距离模型；获取驾驶员的实际驾驶数据；其中，所述实际驾驶数据包括车速以及制动踏板位移；根据所述实际驾驶数据确定驾驶员的驾驶风格；根据所述驾驶风格以及制动安全距离模型，建立基于驾驶风格的制动安全距离模型，确定对应的制动安全距离。在计算制动安全距离时，考虑了驾驶员的驾驶风格，根据不同的驾驶风格提供对应的制动安全距离，便于提高用户体验，同时能提高预警的有效性和准确性。
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公开(公告)号：CN115830567A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310120144.X
申请日：2023-02-16
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: 本发明涉及图像识别处理技术领域，尤其是涉及一种弱光条件下道路目标融合感知方法及系统。所述方法包括获取弱光下的道路目标原始图像；对原始图像进行图像预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行边缘化处理，得到边缘特征图像；将边缘特征图像输入Zero‑DCE网络，进行光照增强；针对Zero‑DCE网络输出的增强图像，利用改进YoloV4网络得到最终的道路目标检测结果。本发明基于现有的Yolov4算法和Zero‑DCE弱光照增强算法，保证本发明提出的检测算法同时具备良好的检测性能与较快的检测速度，同时能够解决夜间场景下因弱光照带来的检测难题。
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公开(公告)号：CN115994901A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310101278.7
申请日：2023-02-13
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: 本发明涉及图像识别处理技术领域，尤其是涉及一种道路病害自动检测方法与系统。所述方法包括通过摄像头和激光雷达采集道路数据；对获取的道路数据进行筛选，判断是否存在疑似道路病害；当筛选到疑似道路病害时，将病害道路数据存放至缓存区；通过深度学习识别模型中，得到道路病害检测识别结果；对所述病害检测识别结果进行校正；对识别出道路病害的图像附加GPS坐标、道路名称以及道路病害的类型。本发明可实现病害自动检测，检测人员仅需在养护车内，即可获得路面信息，全程无需人工干预，大大降低了人员工作强度。
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