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公开(公告)号：CN118196745A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410407685.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V20/56 , G06V10/776 , G06V10/96 , G06V10/25
Abstract: 一种基于感知检测结果校准的车路协同感知方法、系统以及存储介质，涉及车路协同自动驾驶技术领域，车路协同感知方法，包括：控制智能体对待测物进行目标检测，输出对应的边界框以及置信度分数；智能体将置信度分数发送至置信度校准器；置信度校准器基于标准公共数据库对置信度分数进行校准，将校准后的置信度分数发送至智能体；智能体将边界框发送至中央控制器；中央控制器获取多个智能体发送的边界框并进行聚合，生成最终的聚合边界框并发送至所有智能体；智能体将聚合边界框以及校准后的置信度分数作为最终的目标检测结果输出。本申请可以解决多个智能体给出的置信度分数不一致的问题。
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公开(公告)号：CN117911186A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410120416.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06Q50/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种用于行人轨迹预测的基于GCN的行人空间交互建模方法，包括以下步骤：S1.建立表示同一场景下所有行人的空间图。S2.基于目标行人的视野域和避撞意识，建立社会交互的稀疏性和有向性。S3.综合考虑社会因素，计算目标行人与周围行人之间社会交互的权重。S4.建立以行人速度的平方作为输入的单层感知机，计算行人自交互的权重。S5.基于图卷积神经网络建立完整的行人空间交互模型。本发明所提出的方法，相比于现有的基于GCN的行人空间交互建模方法，能够显著地提高行人轨迹预测的精度。
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公开(公告)号：CN115603849A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211482831.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)(CN)
Abstract: 本发明实施例公开了一种多传感器触发控制方法、装置、设备及存储介质。其涉及传感器技术领域，其中，所述方法包括：获取目标输出频率及输出相位集；根据所述输出相位集及预设数值确定与所述输出相位集中各个相位相对应的计数器的初始值及溢出值；根据所述溢出值及所述目标输出频率计算基准频率；根据接收的输入信号及与所述基准频率相对应的输出信号检测是否满足相位对齐条件；若满足相位对齐条件，则根据所述溢出值及所述初始值通过触发控制方法触发多传感器。本申请实施例可灵活调整触发时刻。
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公开(公告)号：CN113537170A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111083635.9
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种交通路况智能监测方法和计算机可读存储介质，本发明采用了端到端的基于卷积神经网络的深度学习方法，极大增加了目标检测效率，泛能能力较强，能在不同环境背景下对目标进行检测，具有检测鲁棒性，直接输出目标的姿态信息和运动信息，无需人工设计算子。同时预训练的分类器能够以不同非正常交通情况的样本作为训练样本，得到能识别不同交通情况的分类模型。
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公开(公告)号：CN115603849B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211482831.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明实施例公开了一种多传感器触发控制方法、装置、设备及存储介质。其涉及传感器技术领域，其中，所述方法包括：获取目标输出频率及输出相位集；根据所述输出相位集及预设数值确定与所述输出相位集中各个相位相对应的计数器的初始值及溢出值；根据所述溢出值及所述目标输出频率计算基准频率；根据接收的输入信号及与所述基准频率相对应的输出信号检测是否满足相位对齐条件；若满足相位对齐条件，则根据所述溢出值及所述初始值通过触发控制方法触发多传感器。本申请实施例可灵活调整触发时刻。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115856923A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310169015.X
申请日：2023-02-27
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本申请涉及一种矿卡卸料用时的测量方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于激光雷达，获取矿卡卸料区域的点云信息，得到原始点云信息；通过对原始点云信息进行滤波处理，得到滤波后点云集；从滤波后点云集中识别出车辆的点云信息，得到车辆点云集；基于车辆点云集中的点云数据，创建车厢坐标系；基于车厢坐标系，创建车厢底面网格面，并计算车厢底面网格面中每一网格面的矿料体积；累积每一网格面的矿料体积，得到车厢矿料体积，并基于车厢矿料体积，计算矿卡卸料用时。本发明提高了矿卡卸料用时的测量精准度，进而提高矿卡卸料的效率。
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公开(公告)号：CN115578709A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211480590.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种车路协同的特征级协同感知融合方法和系统，涉及车辆自动驾驶协同感知技术领域。获取车端点云信息和车端点云信息对应的时间戳；对所述车端点云信息进行特征提取以生成车端点云伪图像，对所述车端点云伪图像进行高维特征提取，以生成车端点云特征空间分布；获取路侧端点云特征数据，所述路侧端点云特征数据根据按照所述时间戳进行存储的路侧端点云信息确定；对所述路侧端点云特征数据进行解压缩，利用特征空间矫正将解压缩后的路侧端点云特征数据映射到所述车端点云特征空间分布；将映射到车端点云特征空间分布的路侧端点云特征数据和车端点云特征空间分布进行融合，对融合后的特征信息进行处理，从而实现车路协同感知。
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公开(公告)号：CN113459841B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111016159.9
申请日：2021-09-01
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明涉及汽车自动充电技术领域，具体涉及一种基于无标定双目视觉的自动充电控制方法和装置。其包括：首先系统从相机采集到的图像中，分别提取第一图像特征，再与设定的期望图像特征进行比较，得到第一图像特征误差。接着视觉控制器利用第一图像特征误差和机械当前位姿计算出控制量，驱动机械臂末端向目标运动。系统不断的接收相机采集的图像，从图像中提取特征点，并由视觉控制器计算出下一步所需要的机械臂控制量，获得位姿增量执行。然后系统再采集此时的图像特征，判断图像特征误差是否在允许的误差范围内，如果是，则认为任务完成，工作结束，如果不是，则进入下一轮循环。
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公开(公告)号：CN116071571A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310195164.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V10/762 , G01S17/931 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/26 , G06V20/58
Abstract: 本发明涉及无线电波反射定位和检测技术领域，提供一种鲁棒快速的车用单线激光雷达点云聚类方法包括：激光雷达获取点云，设置体素相关参数；建立极坐标结构体数组和体素结构体；遍历点云，计算每个点的极坐标，划分体素网格，建立索引关系；遍历极坐标结构体数组，计算每个点对应的结构体索引；把相同索引的点放进同一个体素结构体并存放每个点的序号，并建立体素结构体哈希表；遍历哈希表，获取当前体素结构体索引，进行连通查找；当前循环结束，获取下一帧点云，继续计算。本发明划分的体素大小会随着距离的改变而改变，解决了无法自适应的问题；并通过体素建立点与点之间的关系，使得算法转为遍历体素，极大降低了计算量。
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公开(公告)号：CN115690924B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211712104.6
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V40/70 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/58 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06F3/01 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本申请公开了一种用于无人车的潜在用户识别方法和装置，首先获取待识别用户的历史移动轨迹数据；然后再将从所述历史移动轨迹数据中提取的轨迹特征数据输入用户轨迹识别数学模型，以获取潜在用户识别值；再依据潜在用户识别值将待识别用户标识为潜在用户；同时从获取包含待识别用户的影像数据中识别有肢体召唤动作的，将其标识为潜在用户。由于通过3D的移动轨迹和2D的视频数据来进行潜在用户的识别，大大增加无人车对潜在用户识别的准确性，进而提高无人车规划的自动巡航轨迹的合理性。
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