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公开(公告)号：CN113094930A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110488196.3
申请日：2021-05-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种驾驶人行为状态数据采集装置和检测方法，数据采集装置包括有台架基座、座椅、电源、工控机、显示器、眼动仪、握力传感手套、踏板总成和转向总成，其中座椅、电源、显示器、工控机、踏板总成和转向总成固定在台架基座上，转向总成装配在踏板总成的上部，显示器设在转向总成的后部并对应座椅设置，其方法为：第一步、搭建两种驾驶场景；第二步、采集三轴加速度、角速度信息；第三步、得到驾驶人眼球的关注方向；第四步、将视觉关注方向投射至显示器平面；第五步、对驾驶人手部姿态进行分类；第六步、识别驾驶人的视觉分心和认知分心状态。有益效果：对目前驾驶人数据采集装置存在的不足，而不要求对方向盘进行改造。
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公开(公告)号：CN112706728A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011603975.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 吉林大学
IPC: B60T7/12
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的路面附着系数估计的自动紧急制动控制方法，包括筛选前车中的危险目标车辆、基于视觉估算路面附着系数、基于安全距离模型确定自动紧急制动控制决策阈值、执行自动紧急制动控制决策等步骤，本发明根据获取前车的信息、本车的信息以及当前道路情况，筛选前车中的危险目标车辆，通过计算机视觉对路面进行识别，对路面附着系数进行估算，从而制定不同的制动策略，适应不同路面的制动工况；通过改变汽车在自动紧急制动过程中的阈值来调节汽车制动的效果，在保证汽车制动安全性的同时，又保证汽车制动后两车之间的距离相对较小，合理利用了交通空间。
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公开(公告)号：CN115016499B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210792993.5
申请日：2022-07-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种基于SCA‑QL的路径规划方法，其方法为：第一步、获取真实环境信息，包括智能体在真实环境下的起点位置和终点位置信息、障碍物位置信息；第二步、根据真实环境信息，建立用于智能体训练的仿真环境；第三步、在仿真环境中运行SCA‑QL算法对智能体进行训练求解最优路径：其中，通过改进正余弦算法的方式对建立的Q值表进行初始化，在此基础上基于Q‑learning方法训练强化学习模型，求解最优路径。有益效果：减少了Q‑learning方法在训练最初阶段无目的、完全随机的搜索过程中大量无效迭代，本方法具有更快的收敛速度和更准确的路径规划结果，提高了智能体面对复杂场景下的路径规划效率。
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公开(公告)号：CN112356815A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011383475.5
申请日：2020-12-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目相机的行人主动避撞系统及方法。本发明所提出的基于单目相机的主动避撞方法，首先，利用目标检测算法并结合深度估计网络与相机内参实现了行人检测与空间位置估计，弥补了单目视觉深度信息缺失问题，且相较于毫米波雷达的行人检测方案具有更高的准确性和鲁棒性。然后，利用卡尔曼滤波和匈牙利算法实现了行人跟踪与速度估计，并根据安全距离模型提出碰撞风险评估模型，能够有效避免制动误触发工况，提升驾驶舒适性。本发明所提出的基于单目相机的主动避撞系统具有成本低，通用性强，可扩展性好等优点。
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公开(公告)号：CN114155511B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111513620.1
申请日：2021-12-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06T5/70 , G06T7/13 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种用于自动驾驶汽车在公共道路的环境信息采集方法，通过无人机长时间平稳伴飞测试车辆，利用无人机的机载环境信息采集设备采集前方路面信息，对所采集的视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行车道线检、行人目标检测跟踪和车辆目标检测跟踪。本发明以更高的视角、更大的范围获取车辆周围路面信息，有效的避免了因车辆自身传感器感知范围不够远和被路面障碍物与其他交通参与者遮挡的情况，在保证测试真实度的同时，还可获取更加完备的公共道路场景信息；所得数据可以离线分析，获得更为精准的性能评测；所获取的公共道路场景信息可用作虚拟测试的场景输入，重复测试自动驾驶汽车的相关性能，增强了公共道路测试可重复性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113094930B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110488196.3
申请日：2021-05-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种驾驶人行为状态数据采集装置和检测方法，数据采集装置包括有台架基座、座椅、电源、工控机、显示器、眼动仪、握力传感手套、踏板总成和转向总成，其中座椅、电源、显示器、工控机、踏板总成和转向总成固定在台架基座上，转向总成装配在踏板总成的上部，显示器设在转向总成的后部并对应座椅设置，其方法为：第一步、搭建两种驾驶场景；第二步、采集三轴加速度、角速度信息；第三步、得到驾驶人眼球的关注方向；第四步、将视觉关注方向投射至显示器平面；第五步、对驾驶人手部姿态进行分类；第六步、识别驾驶人的视觉分心和认知分心状态。有益效果：对目前驾驶人数据采集装置存在的不足，而不要求对方向盘进行改造。
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公开(公告)号：CN112926404A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110134940.X
申请日：2021-01-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种主动交互式人车通行系统及方法，通行系统包括有行人检测模块、驾驶员意图识别模块和人车交互模块，其中行人检测模块、驾驶员意图识别模块和人车交互模块依次连接，行人检测模块、驾驶员意图识别模块和人车交互模块均装配在机动车的车体上，行人检测模块、驾驶员意图识别模块和人车交互模块均与车内的主控制器相连接，人车通行方法，包括的步骤有：第一步、基于HOG和SVM算法的行人检测；第二步、基于多源信息融合的驾驶员意图识别；第三步、人车信息交互模块的启动。本发明的有益效果：行人根据车外显示模块及时并且准确知晓车内驾驶员意图，在最大程度上保证汽车和行人的安全的同时，也保证了汽车的舒适性和驾驶员开车的连续性。
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公开(公告)号：CN112356815B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202011383475.5
申请日：2020-12-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单目相机的行人主动避撞系统及方法。本发明所提出的基于单目相机的主动避撞方法，首先，利用目标检测算法并结合深度估计网络与相机内参实现了行人检测与空间位置估计，弥补了单目视觉深度信息缺失问题，且相较于毫米波雷达的行人检测方案具有更高的准确性和鲁棒性。然后，利用卡尔曼滤波和匈牙利算法实现了行人跟踪与速度估计，并根据安全距离模型提出碰撞风险评估模型，能够有效避免制动误触发工况，提升驾驶舒适性。本发明所提出的基于单目相机的主动避撞系统具有成本低，通用性强，可扩展性好等优点。
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公开(公告)号：CN115016499A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210792993.5
申请日：2022-07-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SCA‑QL的路径规划方法，其方法为：第一步、获取真实环境信息，包括智能体在真实环境下的起点位置和终点位置信息、障碍物位置信息；第二步、根据真实环境信息，建立用于智能体训练的仿真环境；第三步、在仿真环境中运行SCA‑QL算法对智能体进行训练求解最优路径：其中，通过改进正余弦算法的方式对建立的Q值表进行初始化，在此基础上基于Q‑learning方法训练强化学习模型，求解最优路径。有益效果：减少了Q‑learning方法在训练最初阶段无目的、完全随机的搜索过程中大量无效迭代，本方法具有更快的收敛速度和更准确的路径规划结果，提高了智能体面对复杂场景下的路径规划效率。
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公开(公告)号：CN114155511A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111513620.1
申请日：2021-12-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/58 , G06V40/10 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T7/13 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种用于自动驾驶汽车在公共道路的环境信息采集方法，通过无人机长时间平稳伴飞测试车辆，利用无人机的机载环境信息采集设备采集前方路面信息，对所采集的视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行车道线检、行人目标检测跟踪和车辆目标检测跟踪。本发明以更高的视角、更大的范围获取车辆周围路面信息，有效的避免了因车辆自身传感器感知范围不够远和被路面障碍物与其他交通参与者遮挡的情况，在保证测试真实度的同时，还可获取更加完备的公共道路场景信息；所得数据可以离线分析，获得更为精准的性能评测；所获取的公共道路场景信息可用作虚拟测试的场景输入，重复测试自动驾驶汽车的相关性能，增强了公共道路测试可重复性。
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