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公开(公告)号：CN105526942B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610050880.2
申请日：2016-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明请求保护一种基于威胁估计的智能车辆路径规划方法，涉及智能车辆决策与控制技术领域。首先确定影响智能车辆威胁评估的多种因素如外部目标特性及环境参数等，建立基于贝叶斯网络的智能车辆威胁估计模型。在智能车辆运行过程中，采集威胁因素的实时数据，根据该模型计算外部环境中的各目标对智能车辆的威胁指数；基于各目标对智能车辆的威胁指数构造各目标对智能车辆的斥力势场模型，与智能车辆行驶的终点对智能车辆的引力势场模型融合，得到智能车辆的综合势场模型，求解后得到智能车辆的路径规划。本发明通过对影响智能车辆威胁评估的多种因素的考虑，形成对智能车辆驾驶环境的更充分的认知，以规划出更为合理、有效的行驶路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105526942A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201610050880.2
申请日：2016-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3407
Abstract: 本发明请求保护一种基于威胁估计的智能车辆路径规划方法，涉及智能车辆决策与控制技术领域。首先确定影响智能车辆威胁评估的多种因素如外部目标特性及环境参数等，建立基于贝叶斯网络的智能车辆威胁估计模型。在智能车辆运行过程中，采集威胁因素的实时数据，根据该模型计算外部环境中的各目标对智能车辆的威胁指数；基于各目标对智能车辆的威胁指数构造各目标对智能车辆的斥力势场模型，与智能车辆行驶的终点对智能车辆的引力势场模型融合，得到智能车辆的综合势场模型，求解后得到智能车辆的路径规划。本发明通过对影响智能车辆威胁评估的多种因素的考虑，形成对智能车辆驾驶环境的更充分的认知，以规划出更为合理、有效的行驶路径。
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公开(公告)号：CN105701479B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610107300.9
申请日：2016-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于目标特征的智能车辆多激光雷达融合识别方法，涉及智能车辆环境感知领域。包括的步骤如下：1.对采集的数据进行预处理，提取目标几何特征，判定目标类别；2.计算目标几何相似度，根据相似度进行目标匹配；3.采用基于距离加权融合的方法对目标几何特征进行融合；4.采用基于多特征的目标跟踪方法对目标进行跟踪，获取目标相对运动特征；5.利用卫星定位系统采集的车辆运动特征，获得目标绝对运动特征；6.根据目标绝对运动特征以及目标特征模型对目标类别进行修正；7.栅格化目标特征，并进行栅格表示。本发明利用目标特征对多激光雷达进行融合，提升了系统对目标的识别能力，增强车辆行驶过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN105679068B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201610107483.4
申请日：2016-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0969 , G08G1/14
Abstract: 本发明请求保护一种与智能停车场协同的智能车辆自动驾驶系统和方法，智能车辆车载设备包括通信模块、车辆定位及路径规划模块、检测模块；后台服务中心包括通信模块和数据管理模块两部分，通信模块包括Dispatcher和ServiceHandler两部分。用户移动终端向后台服务中心发出驶入/驶出停车场的请求信息；后台服务中心将停车场地图及指定的终点位置发送给车载设备；车载设备进行全局路径规划，采集车辆状态与环境信息进行定位，规划局部路径并用以控制智能车辆自动驾驶到终点，再向后台服务中心发送到达终点信息；后台服务中心将到达终点信息发送给用户移动终端。
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公开(公告)号：CN105701479A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610107300.9
申请日：2016-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00805 , G01S7/4802 , G06K9/00362 , G06K9/00791 , G06K9/00825 , G06K9/342 , G06K9/36 , G06K9/46 , G06K9/6202 , G06K9/6218 , G06K9/629 , G06K2209/23 , G06T2207/10044 , G06T2207/30252 , G06T2207/30261
Abstract: 本发明请求保护一种基于目标特征的智能车辆多激光雷达融合识别方法，涉及智能车辆环境感知领域。包括的步骤如下：1.对采集的数据进行预处理，提取目标几何特征，判定目标类别；2.计算目标几何相似度，根据相似度进行目标匹配；3.采用基于距离加权融合的方法对目标几何特征进行融合；4.采用基于多特征的目标跟踪方法对目标进行跟踪，获取目标相对运动特征；5.利用卫星定位系统采集的车辆运动特征，获得目标绝对运动特征；6.根据目标绝对运动特征以及目标特征模型对目标类别进行修正；7.栅格化目标特征，并进行栅格表示。本发明利用目标特征对多激光雷达进行融合，提升了系统对目标的识别能力，增强车辆行驶过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN105679068A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610107483.4
申请日：2016-02-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0969 , G08G1/14
CPC classification number: G08G1/144 , G08G1/096822 , G08G1/0969
Abstract: 本发明请求保护一种与智能停车场协同的智能车辆自动驾驶系统和方法，智能车辆车载设备包括通信模块、车辆定位及路径规划模块、检测模块；后台服务中心包括通信模块和数据管理模块两部分，通信模块包括Dispatcher和ServiceHandler两部分。用户移动终端向后台服务中心发出驶入/驶出停车场的请求信息；后台服务中心将停车场地图及指定的终点位置发送给车载设备；车载设备进行全局路径规划，采集车辆状态与环境信息进行定位，规划局部路径并用以控制智能车辆自动驾驶到终点，再向后台服务中心发送到达终点信息；后台服务中心将到达终点信息发送给用户移动终端。
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