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公开(公告)号：CN118859948A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410892775.8
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明提出了一种强化学习决策与MPC结合的自动驾驶规划方法和系统，该方法包括：获取目标车辆状态信息和环境车辆状态信息，以距离目标车辆位置最近的参考线点为起点，采用预设路径决策模型判断是否需要改变参考线路径；在无需改变参考线路径时，预测当前时间点下目标车辆的加速度；利用当前时间点目标车辆的加速度确定下一时刻速度决策的起始点，在规划时长内，循环执行速度决策模型的预测得到目标车辆的参考线；以及利用MPC算法优化目标车辆沿参考线行驶的目标函数，设置目标车辆的决策变量和行驶约束，实现自动驾驶决策。基于该方法，还提出的一种强化学习决策与MPC结合的自动驾驶规划系统，本发明降低其加速度的突变，提高了平顺性。
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公开(公告)号：CN117666559B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311468384.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开一种自主车辆横纵向决策路径规划方法、系统、设备及介质，涉及车辆驾驶决策技术领域，包括：在全局路径导航下，基于道路中心线采样偏移量，得到每个步长的位置点；以自主车辆和环境车辆的位置和速度为状态观测量，以在每个步长下所选的位置点为动作量构建横向决策模型，以油门踏板开度和刹车踏板开度为动作量构建纵向决策模型，设计奖励函数，对横向决策模型和纵向决策模型进行训练；根据训练后的横向决策模型选择每个步长的最优位置点，并对每个步长的最优位置点经多项式拟合后得到局部路径轨迹；基于局部路径轨迹，根据训练后的纵向决策模型得到速度控制量，提升在感知遮挡下的决策规划效果。
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公开(公告)号：CN117848332B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410260367.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及噪声消除领域，具体为一种车载多源融合高精度定位系统的IMU噪声消除方法，其包括以下步骤：S1、收集IMU的原始数据并进行预处理；S2、建立噪声模型来描述IMU传感器的噪声特征；S3、实时对IMU数据进行噪声补偿；S4、将经过噪声消除处理的IMU数据与GPS以及激光雷达的数据进行融合；S5、将S4中获得的IMU传感器数据与地面真值进行比较，动态校验IMU数据的准确性，对权重计算公式进行迭代。本发明通过设计多源数据融合中的权重计算公式并进行后续参数迭代修正，能为数据融合提供准确地权重数值，从而提高IMU噪声消除的效果。
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公开(公告)号：CN117848374A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410260811.9
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的车载抗干扰定位方法及系统，属于车辆定位领域，用于解决多重干扰下车辆无法实现稳定且精准的定位的问题，包括车辆分析模块、环境分析模块、干扰等级判定模块、GPS增强模块和干扰点判定模块，所述干扰点判定模块用于对在线地图中干扰点进行等级判定；所述车辆分析模块用于对车辆的状态进行分析；所述环境分析模块用于分析车辆当前位置的实时环境信息；所述干扰等级判定模块用于对车辆所受到的干扰情况进行判定；所述GPS增强模块依据干扰等级提升车辆上GPS信号接收器的信号接收强度，本发明实现车辆行驶过程中的精准定位和导航信号的稳定接收。
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公开(公告)号：CN115994901A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310101278.7
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别处理技术领域，尤其是涉及一种道路病害自动检测方法与系统。所述方法包括通过摄像头和激光雷达采集道路数据；对获取的道路数据进行筛选，判断是否存在疑似道路病害；当筛选到疑似道路病害时，将病害道路数据存放至缓存区；通过深度学习识别模型中，得到道路病害检测识别结果；对所述病害检测识别结果进行校正；对识别出道路病害的图像附加GPS坐标、道路名称以及道路病害的类型。本发明可实现病害自动检测，检测人员仅需在养护车内，即可获得路面信息，全程无需人工干预，大大降低了人员工作强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117848374B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410260811.9
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的车载抗干扰定位方法及系统，属于车辆定位领域，用于解决多重干扰下车辆无法实现稳定且精准的定位的问题，包括车辆分析模块、环境分析模块、干扰等级判定模块、GPS增强模块和干扰点判定模块，所述干扰点判定模块用于对在线地图中干扰点进行等级判定；所述车辆分析模块用于对车辆的状态进行分析；所述环境分析模块用于分析车辆当前位置的实时环境信息；所述干扰等级判定模块用于对车辆所受到的干扰情况进行判定；所述GPS增强模块依据干扰等级提升车辆上GPS信号接收器的信号接收强度，本发明实现车辆行驶过程中的精准定位和导航信号的稳定接收。
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公开(公告)号：CN117854046B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117854046A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117198082B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311460469.9
申请日：2023-11-06
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明提供了一种基于双层优化的车辆匝道汇入决策方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：根据获取的运动状态数据，得到主线车道上的当前汇入间隙和下一汇入间隙，确定两个汇入间隙各自的前后车辆；根据两个汇入间隙各自前后车辆的运动状态数据，对所涉及车辆执行匀速预测，执行下层优化获得两个汇入间隙匝道车辆的最优纵向机动参数，所述纵向为主线车道方向；对两个汇入间隙各自的最优机动参数执行上层优化，得到最优汇入间隙，根据最优汇入间隙对应的匝道车辆纵向机动参数进行汇入控制；本发明解决了智能车辆在匝道汇入过程中纵向速度调整与汇入间隙选择之间的动态耦合的问题，保证了汇入的安全性。
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公开(公告)号：CN117237401B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311473562.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及多目标跟踪技术领域，本发明公开了图像和点云融合的多目标跟踪方法、系统、介质及设备，包括：获取当前时刻待追踪目标的图像和点云，得到融合目标、未融合三维目标和未融合二维目标；基于三维轨迹库或二维轨迹库中存储的上一时刻的轨迹，预测当前时刻的轨迹后，对融合目标、未融合三维目标和未融合二维目标，进行多级关联，得到当前时刻的关联检测；对当前时刻的轨迹进行更新后，加入三维轨迹库或二维轨迹库；其中，多级关联采用几何感知成本构建关联矩阵，所述几何感知成本包括欧式距离成本、目标方向成本和多类别成本。减少了多目标跟踪的耗时。
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