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公开(公告)号：CN113095401A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110386725.9
申请日：2021-04-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于目标关联跟踪技术领域，具体涉及一种多传感器多目标关联跟踪方法；以多传感器提供的多模态目标级量测信息作为算法的输入项，将多传感器的目标级的量测信息与上一时刻已跟踪到的目标进行互联匹配，从而对目标进行跟踪处理；充分考虑了目标状态值与量测值之间的模糊性，并根据此模糊性，采用模糊综合评价理论从目标状态数据与量测数据层面对目标进行数据级别的关联和跟踪，在目标关联过程中考虑传感器提供的多模态量测信息，增加了目标关联的可靠性，从而较好的对多目标进行关联及跟踪。
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公开(公告)号：CN112033429A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010960587.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/34 , G01S13/931 , G01S13/86 , G05D1/02
Abstract: 本发明属于传感器融合技术领域，具体涉及一种智能汽车的目标级多传感器融合方法；将智能汽车配备的多个传感器对目标的目标级检测信息进行时空配准，即目标的位置、速度、加速度信息，通过对多传感器检测到的所有目标进行全局跟踪，并对重复检测到的目标进行融合，使融合中心能够得到各个传感器检测范围内的所有目标的连续运动轨迹，再对全体目标进行航迹管理，筛除航迹管理后本周期所有目标中的备选新目标，即航迹生成判断还没完成的目标，将其余目标及其运动状态作为本周期融合中心最终输出的多传感器融合的障碍物检测结果。本发明可实现对车辆周围目标进行稳定、准确地检测和跟踪，并且可避免对重叠检测区域的目标重复检测等问题。
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公开(公告)号：CN113095401B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110386725.9
申请日：2021-04-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于目标关联跟踪技术领域，具体涉及一种多传感器多目标关联跟踪方法；以多传感器提供的多模态目标级量测信息作为算法的输入项，将多传感器的目标级的量测信息与上一时刻已跟踪到的目标进行互联匹配，从而对目标进行跟踪处理；充分考虑了目标状态值与量测值之间的模糊性，并根据此模糊性，采用模糊综合评价理论从目标状态数据与量测数据层面对目标进行数据级别的关联和跟踪，在目标关联过程中考虑传感器提供的多模态量测信息，增加了目标关联的可靠性，从而较好的对多目标进行关联及跟踪。
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公开(公告)号：CN111547064B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010454845.3
申请日：2020-05-26
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明属于汽车驾驶员驾驶风格识别技术领域，具体涉及一种用于汽车自适应巡航系统的驾驶风格识别和分类方法；采集汽车跟车行驶工况的驾驶员数据，使用SOM与K‑means算法聚类驾驶员数据，离线识别各驾驶员的驾驶风格，并利用驾驶风格识别结果训练驾驶风格在线分类器，得到训练好的驾驶风格在线分类器即可对不同驾驶员的驾驶风格进行在线识别；将该训练好的驾驶风格在线分类器与汽车ACC系统相结合，可以实现对驾驶员驾驶风格的在线识别，使汽车ACC系统可以针对不同驾驶风格的驾驶员做出相应的调整，从而满足不同驾驶员不同驾驶风格的个性化需求，提高汽车ACC系统的舒适性与接受度，同时提高驾驶员的驾驶体验。
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公开(公告)号：CN110031813A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910421089.1
申请日：2019-05-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种用于多目标动态模拟的车载毫米波雷达测试系统，由天线转台、雷达云台、雷达回波模拟模块、控制模块、信号采集模块和显示器组成，被测雷达在雷达云台的带动下水平或俯仰旋转，雷达云台和被测雷达均置于暗室模块中，天线在天线转台的带动下水平转动，控制模块将被测雷达和天线所应处的状态信号分别发送给雷达云台和天线转台，并将本车与虚拟目标之间的相对状态信号经雷达回波模拟模块处理后发送给被测雷达，信号采集模块采集并存储被测雷达的检测信号，并将被测雷达的检测信号传输至显示器实时显示。本发明实现了对复杂的行驶场景中的目标的动态模拟和本车姿态的模拟，进而实现对毫米波雷达在复杂的行驶场景中的性能测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111967094A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010900834.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F111/04 , G06F30/20 , G06F17/12
Abstract: 本发明属于车道线拟合方法技术领域，特别涉及一种基于Mobileye摄像头传感器提供车道线方程的后向车道线推算方法；选用CTRV运动模型来描述自车运动；将车道线的离散点经过坐标转换计算，得到在当前车辆坐标系下的后向车道线离散点，基于最小二乘法拟合方法，同时考虑结构化道路车道线连续的特性，利用车道线平行约束，构建后向车道线方程；本发明解决了车辆横摆运动对描述车道线方程产生的运动学影响，采用上一时刻和当前时刻的多段车道线方程信息，增加了算法的鲁棒性；基于结构化车道线相互平行的理论，使用质量较好的后向车道线方程对较差的车道线方程参数加以约束，使得到的后向车道线符合实际情况。
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公开(公告)号：CN111547064A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010454845.3
申请日：2020-05-26
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明属于汽车驾驶员驾驶风格识别技术领域，具体涉及一种用于汽车自适应巡航系统的驾驶风格识别和分类方法；采集汽车跟车行驶工况的驾驶员数据，使用SOM与K-means算法聚类驾驶员数据，离线识别各驾驶员的驾驶风格，并利用驾驶风格识别结果训练驾驶风格在线分类器，得到训练好的驾驶风格在线分类器即可对不同驾驶员的驾驶风格进行在线识别；将该训练好的驾驶风格在线分类器与汽车ACC系统相结合，可以实现对驾驶员驾驶风格的在线识别，使汽车ACC系统可以针对不同驾驶风格的驾驶员做出相应的调整，从而满足不同驾驶员不同驾驶风格的个性化需求，提高汽车ACC系统的舒适性与接受度，同时提高驾驶员的驾驶体验。
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公开(公告)号：CN110031813B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201910421089.1
申请日：2019-05-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种用于多目标动态模拟的车载毫米波雷达测试系统，由天线转台、雷达云台、雷达回波模拟模块、控制模块、信号采集模块和显示器组成，被测雷达在雷达云台的带动下水平或俯仰旋转，雷达云台和被测雷达均置于暗室模块中，天线在天线转台的带动下水平转动，控制模块将被测雷达和天线所应处的状态信号分别发送给雷达云台和天线转台，并将本车与虚拟目标之间的相对状态信号经雷达回波模拟模块处理后发送给被测雷达，信号采集模块采集并存储被测雷达的检测信号，并将被测雷达的检测信号传输至显示器实时显示。本发明实现了对复杂的行驶场景中的目标的动态模拟和本车姿态的模拟，进而实现对毫米波雷达在复杂的行驶场景中的性能测试。
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公开(公告)号：CN111967094B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010900834.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F111/04 , G06F30/20 , G06F17/12
Abstract: 本发明属于车道线拟合方法技术领域，特别涉及一种基于Mobileye摄像头传感器提供车道线方程的后向车道线推算方法；选用CTRV运动模型来描述自车运动；将车道线的离散点经过坐标转换计算，得到在当前车辆坐标系下的后向车道线离散点，基于最小二乘法拟合方法，同时考虑结构化道路车道线连续的特性，利用车道线平行约束，构建后向车道线方程；本发明解决了车辆横摆运动对描述车道线方程产生的运动学影响，采用上一时刻和当前时刻的多段车道线方程信息，增加了算法的鲁棒性；基于结构化车道线相互平行的理论，使用质量较好的后向车道线方程对较差的车道线方程参数加以约束，使得到的后向车道线符合实际情况。
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公开(公告)号：CN112033429B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010960587.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/34 , G01S13/931 , G01S13/86 , G05D1/02
Abstract: 本发明属于传感器融合技术领域，具体涉及一种智能汽车的目标级多传感器融合方法；将智能汽车配备的多个传感器对目标的目标级检测信息进行时空配准，即目标的位置、速度、加速度信息，通过对多传感器检测到的所有目标进行全局跟踪，并对重复检测到的目标进行融合，使融合中心能够得到各个传感器检测范围内的所有目标的连续运动轨迹，再对全体目标进行航迹管理，筛除航迹管理后本周期所有目标中的备选新目标，即航迹生成判断还没完成的目标，将其余目标及其运动状态作为本周期融合中心最终输出的多传感器融合的障碍物检测结果。本发明可实现对车辆周围目标进行稳定、准确地检测和跟踪，并且可避免对重叠检测区域的目标重复检测等问题。
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