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公开(公告)号：CN119590450A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411712684.8
申请日：2024-11-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶BEV边界式行驶空间预测方法，所述方法，包括：S1，根据汽车当前自动驾驶BEV视角下的边界式行驶空间的边界，利用预先构建的边界式行驶空间预测模型来预测设定时间间隔之后的预测边界，作为边界式预测结果；S2，获取当前的可视化交通场景图，输入大语言模型，输出当前的驾驶意图的大语言模型结果；S3，将边界式预测结果和大语言模型结果进行自适应融合，得到自动驾驶BEV边界式行驶空间的预测结果。
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公开(公告)号：CN114529719B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210085949.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种地面地图要素语义分割方法、系统、介质及设备，其包括：将输入的地图图像数据进行降维处理，得到预设尺寸的图像数据；将所述图像数据进行改进残差和跳跃连接处理，获取地图要素深度特征；将所述地图要素深度特征进行解码，得到每个像素归属于各个类别的概率，通过比较像素归属于每一类概率的大小，把最大概率的作为该像素类别，将原图通过网络映射为与输入的地图图像大小一一对应的类别判断结果，完成语义分割。本发明以摄像头传感器采集的单帧图像数据作为输入，通过结构简单的轻量级神经网络学习地面语义，在此基础之上得到车道线、箭头等其他类型语义的分割结果，成本低。
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公开(公告)号：CN114494435B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210085360.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G01S19/45 , G01C21/30
Abstract: 本发明涉及一种视觉与高精地图匹配定位的快速优化方法、系统及介质，其包括：实时获取单目图像信息及GNSS信号；将所述单目图像信息进行感知处理后，得到图像感知的地图元素结果；根据所述GNSS信号得到地图中车辆周围的地图定位元素；将所述地图元素结果和所述车辆周围的地图定位元素进行地图匹配计算，得到全局六自由度位姿，作为地图匹配定位的优化结果。本发明对智能网联汽车的应用场景，能够降低定位计算复杂度，适配算力更低的计算平台。
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公开(公告)号：CN117994775A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410112062.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G01S17/66 , G01S7/48
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏注意力机制的多目标跟踪方法、系统及存储介质，其包括：将多帧激光点云数据进行三维目标检测分别得到当前时刻目标检测结果和历史时刻目标检测结果，并分别进行目标特征编码，得到当前时刻目标特征和历史时刻目标特征；构建当前时刻目标特征与历史时刻目标特征之间的注意力矩阵，计算得到当前时刻目标与历史时刻目标之间的注意力掩膜，通过注意力掩膜得到当前时刻目标与历史所有时刻全局目标之间的稀疏注意力矩阵；根据稀疏注意力矩阵对历史时刻所有目标特征进行加权处理后，得到状态估计结果；并在历史帧所处的不同时刻，根据稀疏注意力矩阵得到历史所有时刻的关联结果，将历史所有时刻的关联结果作为最终的关联匹配结果。
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公开(公告)号：CN117746361A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311640169.9
申请日：2023-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于许可区块链的地图监控和地图更新方法及系统，包括：在区块链网络内注册众包车辆的ID；区块链网络处于监控模式，各众包车辆在地图区域内行驶，获取行驶过程的原始图像数据，进行地图重建，并判断原始地图中的路段或链接是否发生变化，将地图更改报告发送至区块链网络的信息容器中；区块链网络根据地图更改报告，确定监控状态是否从监控模式变为更新模式；清空区块链网络的信息容器，接收各众包车辆的矢量化地图元素信息并发送至区块链网络，区块链网络对矢量化地图元素信息的通过一致性进行验证，达成共识后，区块链网络采用该矢量化地图元素信息生成新的地图，本发明可以广泛应用于众包高精地图领域中。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN116654022A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310911868.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , G06V20/58 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于多重交互的行人轨迹预测方法、系统、设备和介质，包括：对采集的车辆及环境信息进行提取，得到预设历史时间段内各个时刻的行人特征、车辆特征和环境特征；基于各个时刻的行人特征和车辆特征，利用预先建立的基于时序交叉注意力机制的人车交互模型，得到行人与车辆的交互特征；基于各个时刻的行人特征和环境特征，利用预先建立的行人与环境交互模型，得到行人与环境的交互特征；基于预设历史时间段内的行人特征、行人与车辆的交互特征、行人与环境的交互特征，利用预先建立的轨迹预测模型，得到行人轨迹预测结果。本发明可以广泛应用于智能汽车的环境感知领域。
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公开(公告)号：CN116629462A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310911869.0
申请日：2023-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种多智能体统一交互轨迹预测方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：根据当前交通场景构建2D空间图并进行空间增强表征，得到空间注意力矩阵；将得到的空间注意力矩阵输入预先训练的时空transformer网络，得到多智能体统一交互轨迹预测结果。本发明通过对2D空间图进行了空间图增强表征，完成了交通场景内各种交互关系的交互建模，同时通过建立时空transformer网络，可以有效提升多智能体轨迹预测精度，满足实际应用需求。因此，本发明可以广泛应用于智能汽车轨迹预测领域。
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公开(公告)号：CN116403062A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310351752.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/46 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种点云目标检测方法、系统、设备及介质，包括：对点云数据进行点级别的深度特征提取，并获取点云前背景掩膜；将点云前背景掩膜与点云坐标信息拼接后进行栅格级特征提取，获得点云的三维栅格级特征；将点云的三维栅格级特征进行融合特征编码，得到伪图像特征编码；进行伪图像特征编码和检测目标位置、尺寸、朝向和类别信息的回归，获得点云检测结果。本发明在点级别和体素级别特征有效融合的基础上，实现端到端的三维目标检测。
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公开(公告)号：CN116052124A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310051583.X
申请日：2023-02-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种多相机生成局部地图模板理解加强目标检测方法及系统，其包括：以同一帧多个车载相机的图像作为信息源，构建自车感知范围内的生成式局部地图；基于生成式局部地图，通过静态环境模板生成式地图与动态目标检测的交互式学习与交叉注意力增强，由目标检测障碍物信息分辨静态要素是否被遮挡，补全被遮挡区域，通过静态要素约束动态障碍物的位置与状态，完善目标检测；利用生成式局部地图约束目标检测后处理，输出静态要素的语义图层和动态要素的三维包围框，由目标检测增强局部地图生成过程的完整性。本发明使用交叉注意力机制处理动态目标在静态环境模板的约束和静态模板被动态目标的遮挡，联合增强局部地图和目标检测的性能。
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