一种自动驾驶基于控制信息的目标筛选方法及系统、车辆

    公开(公告)号:CN114355333B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202111659183.4

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶基于控制信息的目标筛选方法及系统、车辆,步骤包括:分别实时获取各车载单传感器采集的车道目标信息并进行预处理,实时获取车辆控制信息;分析当前车辆控制信息的合理性;根据当前车辆控制信息,选取场景预设估算模型,估算出基于本车坐标系下的当前场景ROI区域;分别对各车载单传感器对应的预处理后的车道目标信息在当前场景ROI区域选取合理有效目标,对各车载单传感器对应的合理有效目标进行关联并融合得到融合后的车道目标信息;根据融合后的历史车道目标信息和基于当前车辆控制信息估算出的当前场景ROI区域,筛选出最终的合理有效目标。本发明的目标筛选方法,获取目标的精确度更高,避免了目标不同程度的跳变和误差。

    一种自动驾驶车辆行驶环境认知目标选择方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112706785B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202110129398.9

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆环境认知目标选择方法、装置及机器可读存储介质,包括1,从车辆感知接口中获取感知信息和本车信息;2,根据感知信息和本车信息,对行驶环境建立边界线模型;3,建立边界线仲裁模块,选取当前场景最优边界线模型;4,根据最优的边界线模型,将目标依次放入对应车道中,过滤超出边界线的目标。本发明通过收集传感器、本车信息数据,对自动驾驶车辆行驶环境建立多个模型,选出行驶道路中的目标,为自动驾驶车辆轨迹规划提供准确、有效的信息,部分解决现有技术存在的目标选择鲁棒性、适应性等问题。

    一种交通流轨迹生成方法、车辆和横向控制方法及系统

    公开(公告)号:CN112927541B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202110129189.4

    申请日:2021-01-29

    Inventor: 万满 杨钊 熊新立

    Abstract: 本发明公开一种基于多目标车位置的交通流轨迹生成方法、车辆和自动驾驶车辆的横向控制方法及系统,首先根据前方区域获取前方多个目标车,然后将目标车进行车道属性分类,车辆依车道分类后生成各车道候选目标车集合,将各车道候选目标车集合分别加入上一帧的对应车道位置点集合中,并将上一帧的对应车道位置点集合中的位置点坐标转换到当前本车坐标系下,然后判断自动驾驶车辆是否换道并依此更新目标车历史位置,最后利用各车道多个目标车的位置拟合生成各车道交通流轨迹。本发明的基于多目标车位置的交通流轨迹生成方法,能够使自动驾驶车辆能在堵车工况无车道线等情况下实现稳定的横向控制,提高横向控制效果,安全性高。

    一种多传感目标融合处理方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN114943293A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210604552.8

    申请日:2022-05-30

    Abstract: 本申请提出一种多传感目标融合处理方法、系统、设备和介质,包括:在每个预设融合周期到来时,对多个传感处理单元的输出数据进行同步融合,得到目标融合数据;将所述目标融合数据更新到每个所述传感处理单元,通过所述传感处理单元将所述目标融合数据和实时传感数据进行数据关联,得到关联数据作为各自传感处理单元的输出数据;每个所述融合周期结束后将所述目标融合数据输出至应用端。本申请可有效提高系统容错率以及目标数据融合处理效率。

    跨模态跨层级目标关联方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN117036888A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311054341.2

    申请日:2023-08-21

    Abstract: 本申请涉及一种跨模态跨层级目标关联方法、装置、电子设备及介质,属于传感器数据融合领域。包括:采集视觉数据和雷达数据并进行预处理;将预处理后的雷达数据中的雷达观测目标的位置坐标转换为对应的像素坐标;根据雷达观测目标对应的像素坐标获取能够投影到视觉数据中的目标检测框内的第一雷达观测目标;计算各第一雷达观测目标对应的像素坐标与目标检测框的像素距离;将雷达数据中的雷达观测目标和视觉数据中的视觉观测目标与跟踪目标进行关联;筛选出已关联视觉观测目标,未关联雷达观测目标的第一跟踪目标;计算各第一雷达观测目标到本车的相对距离;确定相对距离以及像素距离同时最小的雷达观测目标为对应的第一跟踪目标的关联目标。

    车辆的多目标关联方法、装置、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN116215574A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310166816.0

    申请日:2023-02-24

    Abstract: 本申请涉及自动驾驶感知目标技术领域,特别涉及一种车辆的多目标关联方法、装置、车辆及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取多个传感器采集车辆周围的道路信息和跟踪目标的跟踪信息;提取每个传感器采集的道路信息中跟踪目标的目标信息,基于跟踪信息和/或目标信息构建代价矩阵;利用代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对,利用最优匹配对对多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联,以实现跟踪目标的同步跟踪或异步跟踪。由此,解决了相关技术中由于不同传感器受环境和硬件限制,导致获取目标信息的丢失或者偏差,难以实现多源异构传感器目标关联等问题。

    基于DBSCAN的4D毫米波雷达聚类方法及存储介质

    公开(公告)号:CN115062683A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210460110.0

    申请日:2022-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN的4D毫米波雷达聚类方法及存储介质,包括以下步骤,S1、获取本车信号、车道线信号及4D毫米波雷达点云信号,并对该信号进行解析和预处理;S2、计算点云信号中各点的局部搜索半径,并对计算得到的各点局部搜索半径进行排序;S3、对点云信号进行基于DBSCAN算法的聚类处理。本发明以传统DBSCAN算法为基础,在其中添加了基于其他传感器以及各个点的物理属性进行数据预处理、对每一个点云依据其物理量的大小为其确定了局部搜索半径ε并对所有原始探测进行排序再进行聚类以及对聚类结果点数进行动态判断是否为单帧观测目标,将本发明的聚类结果与传统DBSCAN聚类方式比较,可以发现本算法的聚类效果更好。

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