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公开(公告)号：CN103287358A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310054160.X
申请日：2013-02-20
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: B60R16/02
CPC classification number: B60R16/02 , B60W50/0205 , B60W2050/0088 , B60W2050/0215 , B60W2520/14 , B60W2520/28 , B60W2540/18 , G01S7/4026 , G01S7/4972 , G01S13/58 , G01S13/726 , G01S13/931 , G01S17/58 , G01S17/66 , G01S17/936 , G01S2007/403 , G01S2007/4091 , G01S2013/9353 , G01S2013/9357 , G01S2013/936 , G01S2013/9375 , G01S2013/9378 , G01S2013/9385 , G01S2013/9389
Abstract: 本发明涉及用于确定物体传感器未对准的方法。一种车辆系统和方法可在主车辆被驱动时确定物体传感器未对准，并且无需具有重叠视野的多个传感器就可这样做。在主车辆沿大致直线行驶的示例性实施例中，本方法在物体移动通过传感器的视野时使用物体传感器跟踪静止物体的路线，并将感测物体路线与预期物体路线作比较。如果静止物体的感测和预期路线偏差超过某个量，那么该方法确定所述该物体传感器歪斜或以其它方式未对准。
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公开(公告)号：CN103577682A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310324983.X
申请日：2013-07-30
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
CPC classification number: B60W30/12 , B60W2550/22 , B60W2550/306 , B60W2550/402 , G08G1/167
Abstract: 本发明涉及用于在车辆车道跟踪系统中选择用于跟踪的锚车道的方法。数字地图数据和前方车辆轨迹数据用来预测在车辆前面的车道信息。在可用的情况下，也使用视觉系统检测左右车道边界标记。在车道曲率融合计算中，源自视觉系统的车道标记数据与源自数字地图数据和前方车辆轨迹数据的车道信息组合。也为例如平行和在偏移中的突然跳跃的情况评估源自视觉系统的左右车道标记数据，同时考虑由地图数据指示的入口或出口车道的存在。视情况使用融合的曲率计算或数字地图和前方车辆轨迹数据，基于视觉系统数据的评估选择用于跟踪的锚车道。
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公开(公告)号：CN102887147B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201210252396.X
申请日：2012-07-20
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: B60W30/095 , B60T7/12
CPC classification number: B60T7/22 , B60W10/18 , B60W10/184 , B60W10/20 , B60W30/09 , B60W30/095 , B60W30/0956 , B60W2520/10 , B60W2540/18 , B60W2550/302 , B60W2550/304 , B60W2550/306 , B60W2720/10 , B60W2720/12 , B60W2750/302 , B60W2750/304 , B60W2750/308 , G08G1/166
Abstract: 本发明提供用于车辆的对象识别和主动安全控制，具体地，提供了用于识别接近车辆的对象以及控制车辆的主动安全功能的方法和车辆。探测接近车辆的目标对象。测量目标对象的移动。至少部分地基于所述移动对目标对象归类。至少部分地基于所述目标对象的分类，控制主动安全功能。
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公开(公告)号：CN103287358B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310054160.X
申请日：2013-02-20
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: B60R16/02
CPC classification number: B60R16/02 , B60W50/0205 , B60W2050/0088 , B60W2050/0215 , B60W2520/14 , B60W2520/28 , B60W2540/18 , G01S7/4026 , G01S7/4972 , G01S13/58 , G01S13/726 , G01S13/931 , G01S17/58 , G01S17/66 , G01S17/936 , G01S2007/403 , G01S2007/4091 , G01S2013/9353 , G01S2013/9357 , G01S2013/936 , G01S2013/9375 , G01S2013/9378 , G01S2013/9385 , G01S2013/9389
Abstract: 本发明涉及用于确定物体传感器未对准的方法。一种车辆系统和方法可在主车辆被驱动时确定物体传感器未对准，并且无需具有重叠视野的多个传感器就可这样做。在主车辆沿大致直线行驶的示例性实施例中，本方法在物体移动通过传感器的视野时使用物体传感器跟踪静止物体的路线，并将感测物体路线与预期物体路线作比较。如果静止物体的感测和预期路线偏差超过某个量，那么该方法确定所述该物体传感器歪斜或以其它方式未对准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103090874A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210416298.5
申请日：2012-10-26
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
CPC classification number: G01C21/30 , G01S5/0252 , G01S19/48
Abstract: 本发明涉及车辆定位。提供了用于定位车辆的方法、系统和车辆。传感器构造成在所述车辆行驶时检测布置在所述车辆大致向上方向的物体。处理器联接至所述传感器。所述处理器构造成将所述物体与地图数据库的信息相关联，从而产生相关性，并基于所述相关性确定所述车辆的地理位置。
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公开(公告)号：CN102328656A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110160573.7
申请日：2011-06-15
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 提供用于评估接近车辆的目标的方法和系统。获得目标的位置和速度。将目标的位置和速度经由处理器映射到极坐标系统上。使用映射确定车辆和目标将碰撞的概率。
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公开(公告)号：CN103577682B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310324983.X
申请日：2013-07-30
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
CPC classification number: B60W30/12 , B60W2550/22 , B60W2550/306 , B60W2550/402 , G08G1/167
Abstract: 本发明涉及用于在车辆车道跟踪系统中选择用于跟踪的锚车道的方法。数字地图数据和前方车辆轨迹数据用来预测在车辆前面的车道信息。在可用的情况下，也使用视觉系统检测左右车道边界标记。在车道曲率融合计算中，源自视觉系统的车道标记数据与源自数字地图数据和前方车辆轨迹数据的车道信息组合。也为例如平行和在偏移中的突然跳跃的情况评估源自视觉系统的左右车道标记数据，同时考虑由地图数据指示的入口或出口车道的存在。视情况使用融合的曲率计算或数字地图和前方车辆轨迹数据，基于视觉系统数据的评估选择用于跟踪的锚车道。
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公开(公告)号：CN103308058B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310072517.7
申请日：2013-03-07
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G01C21/28
CPC classification number: G01S13/726 , G01S13/867 , G01S13/931 , G01S2013/9375 , G06K9/00805 , G06T1/0007
Abstract: 本发明涉及使用加权贝叶斯滤波的融合的增强数据关联，具体是关联来自至少两个物体探测系统的目标的方法。基于来自第一物体探测系统和第二物体探测系统的在先目标数据来生成初始在先对应性矩阵。基于当前时步在所述第一物体探测系统的第一视场内识别目标。基于所述当前时步在所述第二物体探测系统的第二视场内识别目标。基于进入和离开相应视场的相应目标来调节所述在先对应性矩阵。根据被调节的在先对应性矩阵来生成在后对应性矩阵。识别所述在后对应性矩阵中的在所述第一物体探测系统的相应目标和所述第二物体探测系统的相应目标之间的对应性。
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公开(公告)号：CN103308058A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310072517.7
申请日：2013-03-07
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G01C21/28
CPC classification number: G01S13/726 , G01S13/867 , G01S13/931 , G01S2013/9375 , G06K9/00805 , G06T1/0007
Abstract: 本发明涉及使用加权贝叶斯滤波的融合的增强数据关联，具体是关联来自至少两个物体探测系统的目标的方法。基于来自第一物体探测系统和第二物体探测系统的在先目标数据来生成初始在先对应性矩阵。基于当前时步在所述第一物体探测系统的第一视场内识别目标。基于所述当前时步在所述第二物体探测系统的第二视场内识别目标。基于进入和离开相应视场的相应目标来调节所述在先对应性矩阵。根据被调节的在先对应性矩阵来生成在后对应性矩阵。识别所述在后对应性矩阵中的在所述第一物体探测系统的相应目标和所述第二物体探测系统的相应目标之间的对应性。
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