- 专利标题: 一种基于高斯概率模型的无人车辆导航障碍物建模方法及系统
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申请号: CN202410046510.6申请日: 2024-01-12
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公开(公告)号: CN117870688A公开(公告)日: 2024-04-12
- 发明人: 李鹏鹏 , 王开强 , 白宇 , 孙庆 , 刘威 , 李卫华 , 王剑锋 , 叶贞 , 周勇 , 杨朋 , 崔志鹏
- 申请人: 哈尔滨工业大学(威海)
- 申请人地址: 山东省威海市文化西路2号哈工大(威海)研究院
- 专利权人: 哈尔滨工业大学(威海)
- 当前专利权人: 哈尔滨工业大学(威海),中建三局集团有限公司
- 当前专利权人地址: 264209 山东省威海市文化西路2号哈工大(威海)研究院
- 代理机构: 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司
- 代理商 杨立超; 冉雪娇
- 主分类号: G01C21/20
- IPC分类号: G01C21/20
摘要:
本发明提供一种基于高斯概率模型的无人车辆导航障碍物建模方法及系统,属于无人车辆导航障碍物建模领域。为解决依据传感器进行建模时,感知模块获取信息存在不确定性,造成避障测量出错甚至完全背离事实,存在较大的安全隐患的问题。本发明对不同的障碍物创建不同数据记忆存储空间memory,将定位感知模块对同一障碍物依时间采样序列收集到的障碍物状态数据存放;障碍物不确定模型基于存储的状态数据计算静态障碍物概率模型和动态障碍物滤波模型;障碍物膨胀模块基于概率模型膨胀障碍物,建立障碍物膨胀矩形;动态环境建模模块将该障碍物膨胀矩形依据投影规则,投影到静态栅格地图中,得到最终障碍物模型。
公开/授权文献
- CN117870688B 一种基于高斯概率模型的无人车辆导航障碍物建模方法及系统 公开/授权日:2024-08-06