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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578709A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211480590.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种车路协同的特征级协同感知融合方法和系统，涉及车辆自动驾驶协同感知技术领域。获取车端点云信息和车端点云信息对应的时间戳；对所述车端点云信息进行特征提取以生成车端点云伪图像，对所述车端点云伪图像进行高维特征提取，以生成车端点云特征空间分布；获取路侧端点云特征数据，所述路侧端点云特征数据根据按照所述时间戳进行存储的路侧端点云信息确定；对所述路侧端点云特征数据进行解压缩，利用特征空间矫正将解压缩后的路侧端点云特征数据映射到所述车端点云特征空间分布；将映射到车端点云特征空间分布的路侧端点云特征数据和车端点云特征空间分布进行融合，对融合后的特征信息进行处理，从而实现车路协同感知。
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公开(公告)号：CN113459841B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111016159.9
申请日：2021-09-01
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明涉及汽车自动充电技术领域，具体涉及一种基于无标定双目视觉的自动充电控制方法和装置。其包括：首先系统从相机采集到的图像中，分别提取第一图像特征，再与设定的期望图像特征进行比较，得到第一图像特征误差。接着视觉控制器利用第一图像特征误差和机械当前位姿计算出控制量，驱动机械臂末端向目标运动。系统不断的接收相机采集的图像，从图像中提取特征点，并由视觉控制器计算出下一步所需要的机械臂控制量，获得位姿增量执行。然后系统再采集此时的图像特征，判断图像特征误差是否在允许的误差范围内，如果是，则认为任务完成，工作结束，如果不是，则进入下一轮循环。
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公开(公告)号：CN118317272A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418016.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/44 , H04W4/46 , H04L49/90 , H04L41/147 , H04L41/149 , H04L41/16 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向车路协同感知的信息融合优化方法，首先采集原始数据，然后通过深度学习网络提取出轻量化的感知特征数据，接着对这些轻量化的感知特征数据进行降维处理；当某个通信节点(如周围的车辆或路侧传感设备)偶然出现信息丢失的情况时，根据该节点已有的历史感知信息进行推理预测，进而推算得到该通信节点在当前时刻的感知信息，最终完成对该节点信息的补偿输出。这种方法最大化避免因通信节点偶然的信息丢失造成协同感知性能陡然降低的风险，从而提高自身车辆的安全稳定性。最后，将所有外部节点的感知特征信息与本车感知特征信息进行级联融合，并进行目标检测。
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公开(公告)号：CN118196745A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410407685.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V20/56 , G06V10/776 , G06V10/96 , G06V10/25
Abstract: 一种基于感知检测结果校准的车路协同感知方法、系统以及存储介质，涉及车路协同自动驾驶技术领域，车路协同感知方法，包括：控制智能体对待测物进行目标检测，输出对应的边界框以及置信度分数；智能体将置信度分数发送至置信度校准器；置信度校准器基于标准公共数据库对置信度分数进行校准，将校准后的置信度分数发送至智能体；智能体将边界框发送至中央控制器；中央控制器获取多个智能体发送的边界框并进行聚合，生成最终的聚合边界框并发送至所有智能体；智能体将聚合边界框以及校准后的置信度分数作为最终的目标检测结果输出。本申请可以解决多个智能体给出的置信度分数不一致的问题。
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公开(公告)号：CN115239978A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210856149.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例分割的相机和激光雷达自动标定方法，该方法不需要特定的场景，只需要车辆在路面上行驶时采集到的传感器数据即可完成自动化的标定，目的在于简化无人驾驶车辆中相机和激光雷达外参标定工作，以及当二者的相对位置关系发生抖动或偏移时，能够进行在线的校正，从而提升无人驾驶融合感知系统的可靠性。
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