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公开(公告)号:CN112598314B
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202011607860.3
申请日:2020-12-29
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F16/215 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶汽车的感知置信度确定方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取智能驾驶汽车识别的障碍物的位置信息以及速度信息;以所述智能驾驶汽车为坐标系原点,建立虚拟栅格,根据所述障碍物的速度信息以及与所述智能驾驶汽车的距离信息将所述障碍物存放在不同的栅格内;根据车载感知系统识别的障碍物位置信息以及清洗修正后的障碍物位置信息,统计每个栅格中位置误差在允许范围内的概率;根据每个栅格中位置误差在允许范围内的概率,得到所述智能驾驶汽车对不同距离不同速度的障碍物的感知置信度。根据本公开实施例提供的方法,能够统计智能驾驶汽车在路上对不同距离、不同速度的障碍物的感知能力,有效评估传感器的感知范围。
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公开(公告)号:CN112835055A
公开(公告)日:2021-05-25
申请号:CN202011604253.1
申请日:2020-12-30
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供的一种激光SLAM设备的定位方法及系统,其中,所述激光SLAM设备设置在封闭场景的目标区域;所述目标区域中设置有多个物理标识;当激光SLAM设备的任一激光雷达在所述目标区域的任意位置进行扫描时,均能够同时扫描到至少三个所述物理标识;所述定位方法当接收定位指令时,所述激光SLAM设备的激光雷达通过扫描所述目标区域中的物理标识,得到扫描到的物理标识所对应的标识信息以及所述激光雷达距离每一物理标识的距离信息;所述标识信息包括标识位置信息;根据所述标识信息中的标识位置信息以及所述距离信息计算所述激光SLAM设备的设备位置信息。通过设置的物理标识可以实现对激光SLAM设备定位。
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公开(公告)号:CN112498342A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011355884.4
申请日:2020-11-26
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W40/02 , B60W40/00
Abstract: 本发明公开了一种行人碰撞预测方法及系统,利用深度学习方法从透视变换的视频信息中得到车体坐标系下的行人位置、车体坐标系下的行人运动朝向和车体坐标系下的行人运动状态,基于预先获取的车辆参数确定车辆的行驶区域并映射到透视变换的视频信息中,得到车体坐标系下的行驶区域,基于行驶区域和行人位置,确定行人相对于行驶区域的位置,基于行人相对于车辆的行驶区域的位置、行人运动朝向和行人运动状态预测行人是否与车辆发生碰撞,若符合预设碰撞条件,确定行人与车辆发生碰撞。通过上述方案,对行人进行朝向和运动趋势进行实时识别,并且提前计算出车辆的行驶区域,从而准确预测出行人是否会与车辆发生碰撞,提高对行人碰撞预测的准确性。
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公开(公告)号:CN112418187A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011478436.3
申请日:2020-12-15
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车道线识别方法及装置、存储介质、电子设备,所述方法包括:获取道路图像,并对道路图像中的所有像素的灰度值进行均值计算;从多个预设的光照强度类型中,匹配出与道路图像的灰度均值对应的目标光照强度类型;确定出与目标光照强度类型对应的多个灰度值区间以及每个灰度值区间对应的线性变换函数;针对每个像素,利用像素的灰度值所处的灰度值区间对应的线性变换函数,对像素的灰度值进行线性变换;利用水平索贝尔算子和垂直索贝尔算子,分别对线性变换后的每个像素的灰度值进行梯度计算,得到每个像素对应的梯度;将梯度大于预设阈值的像素,确定为道路图像中的车道线的边缘点,实现在各个光照条件下,对车道线的准确识别。
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公开(公告)号:CN112598314A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011607860.3
申请日:2020-12-29
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F16/215 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶汽车的感知置信度确定方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取智能驾驶汽车识别的障碍物的位置信息以及速度信息;以所述智能驾驶汽车为坐标系原点,建立虚拟栅格,根据所述障碍物的速度信息以及与所述智能驾驶汽车的距离信息将所述障碍物存放在不同的栅格内;根据车载感知系统识别的障碍物位置信息以及清洗修正后的障碍物位置信息,统计每个栅格中位置误差在允许范围内的概率;根据每个栅格中位置误差在允许范围内的概率,得到所述智能驾驶汽车对不同距离不同速度的障碍物的感知置信度。根据本公开实施例提供的方法,能够统计智能驾驶汽车在路上对不同距离、不同速度的障碍物的感知能力,有效评估传感器的感知范围。
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