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公开(公告)号：CN106945662A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710200861.8
申请日：2017-03-30
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
CPC classification number: B60W30/06 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种垂直自动泊车路径规划方法，利用传感器获取的待泊车辆周边环境信息建立全局坐标系，结合基于阿克曼转向机构的车辆转向特性，确定待泊车辆在当前全局坐标系下是否能够通过一次换挡完成自动泊车，并进行垂直泊车路径规划。本发明采用简单的几何作图方法进行垂直泊车路径进行规划，最多三次就可以成功泊车，提高了垂直泊车路径规划的效率，并具有较好的鲁棒性，在仅有障碍车库的干扰下，均能够快速实现路径规划。
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公开(公告)号：CN106708040A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611125554.X
申请日：2016-12-09
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶系统的传感器模块、自动驾驶系统及方法，包括前摄像头、后摄像头、毫米波雷达组、超声波雷达组；前摄像头用于识别车辆前方的车道线、交通标线、交通标志和障碍物；后摄像头用于识别车辆后方的车道线和障碍物；毫米波雷达组包括多个短距毫米波雷达和一个或一个以上的中距毫米波雷达，短距毫米波雷达能覆盖车辆周围360°的所有区域，用于探测所覆盖范围内的障碍物，并判断障碍物的位置和速度；中距毫米波雷达用于探测车辆前方的障碍物，并判断障碍物的位置和速度；超声波雷达组包括多个超声波雷达，能覆盖车辆周围360°的所有区域，用于探测障碍物。本发明提高了自动驾驶系统的可靠性，降低了安全风险。
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公开(公告)号：CN108827369B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810806667.9
申请日：2018-07-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提升传感器关联效率的方法，包括：建立第一滤波器；计算每一目标检测位置与每一目标预测位置在x向和y向的距离，判断x向的距离和在y向的距离之和是否大于第一阈值，若是，则认为两者不相关，并将两者之间的关联距离设置为K并存入容器中，否则计算两者之间的直线距离D，并将其作为关联距离存入容器中；建立第二滤波器，通过第二滤波器查找出容器中的最小D,记为Dmin，并认定Dmin对应的目标检测位置与目标预测位置为潜在关联对象；建立第三滤波器，通过第三滤波器判断关联距离Dmin是否小于第二阈值，若小于，则认为Dmin对应的目标检测位置与目标预测位置相互关联，否则认为两者不相关联。本发明提高了关联效率，保证了关联结果的精度。
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公开(公告)号：CN111169476A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010055938.9
申请日：2020-01-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明的目的在于提供了一种目标车辆相对于主车辆的运动趋势预测方法、装置、控制器及汽车，通过结合目标车辆和本车的历史状态信息，降低传感器测量噪声和数据波动的影响，对目标车辆的运动趋势进行准确的预判该一种目标车辆相对于主车辆的运动趋势预测方法，包括：获取主车辆和目标车辆之间的横向相对距离和横向相对速度；根据主车辆和目标车辆之间的横向相对距离和横向相对速度，进行目标车辆相对于主车辆的运动趋势预测。
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公开(公告)号：CN106951879B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710198365.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于摄像头与毫米波雷达的多特征融合车辆检测方法，通过毫米波雷达获取前方障碍的位置信息，通过联合标定的方法将前方障碍从雷达坐标系转换到图像坐标系上，在图像上建立车辆兴趣区域，分别采用车辆水平直线特征、车辆底部阴影特征和灰度熵特征对兴趣区域进行车辆特征识别，然后采用证据理论算法对此三特征进行融合计算，最终实现车辆的检测。通过毫米波雷达兴趣区域投影减小了图像处理时间，提高了检测的实时性，通过多特征融合方法提高了车辆检测的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110929796A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911194551.5
申请日：2019-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器决策层数据融合方法，包括以下步骤：各传感器输出均为目标级数据，在使用之前首先分别对各感器性能测试分析，得到各传感器输出信号的一些先验信息和失效场景；之后针对单传感器输出的目标进行数据预处理，初步过滤误检目标，平滑异常跳变的数据；最后，根据前期测试得到的先验知识，对经过预处理之后的各传感器目标级数据进行融合，从而得到稳定可靠的输出。本发明减少了因单传感器误检引入的ghost对系统的干扰，互补的目标信息能够使得系统在特定复杂工况下的漏检率降低。
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公开(公告)号：CN106708040B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201611125554.X
申请日：2016-12-09
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶系统的传感器模块、自动驾驶系统及方法，包括前摄像头、后摄像头、毫米波雷达组、超声波雷达组；前摄像头用于识别车辆前方的车道线、交通标线、交通标志和障碍物；后摄像头用于识别车辆后方的车道线和障碍物；毫米波雷达组包括多个短距毫米波雷达和一个或一个以上的中距毫米波雷达，短距毫米波雷达能覆盖车辆周围360°的所有区域，用于探测所覆盖范围内的障碍物，并判断障碍物的位置和速度；中距毫米波雷达用于探测车辆前方的障碍物，并判断障碍物的位置和速度；超声波雷达组包括多个超声波雷达，能覆盖车辆周围360°的所有区域，用于探测障碍物。本发明提高了自动驾驶系统的可靠性，降低了安全风险。
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公开(公告)号：CN108957413A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810805963.7
申请日：2018-07-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
CPC classification number: G01S7/40 , G01S13/86 , G01S13/865 , G01S13/867 , G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种传感器目标定位准确度测试方法，包括以下步骤：步骤1、通过两个或两个以上的传感器对车辆行驶过程中周围环境进行目标定位检测；步骤2、融合模块接收各传感器的目标信息，对目标进行多传感器目标关联和融合处理；步骤3、将融合后的传感器数据映射到摄像头数据帧：将各传感器的目标融合结果与摄像头所采集的图像关联起来；步骤4、将摄像头数据和传感器数据分开缓存。本发明能够对传感器的定位准确度进行验证。
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公开(公告)号：CN108827369A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810806667.9
申请日：2018-07-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种提升传感器关联效率的方法，包括：建立第一滤波器；计算每一目标检测位置与每一目标预测位置在x向和y向的距离，判断x向的距离和在y向的距离之和是否大于第一阈值，若是，则认为两者不相关，并将两者之间的关联距离设置为K并存入容器中，否则计算两者之间的直线距离D，并将其作为关联距离存入容器中；建立第二滤波器，通过第二滤波器查找出容器中的最小D,记为Dmin，并认定Dmin对应的目标检测位置与目标预测位置为潜在关联对象；建立第三滤波器，通过第三滤波器判断关联距离Dmin是否小于第二阈值，若小于，则认为Dmin对应的目标检测位置与目标预测位置相互关联，否则认为两者不相关联。本发明提高了关联效率，保证了关联结果的精度。
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公开(公告)号：CN106951879A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710198365.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于摄像头与毫米波雷达的多特征融合车辆检测方法，通过毫米波雷达获取前方障碍的位置信息，通过联合标定的方法将前方障碍从雷达坐标系转换到图像坐标系上，在图像上建立车辆兴趣区域，分别采用车辆水平直线特征、车辆底部阴影特征和灰度熵特征对兴趣区域进行车辆特征识别，然后采用证据理论算法对此三特征进行融合计算，最终实现车辆的检测。通过毫米波雷达兴趣区域投影减小了图像处理时间，提高了检测的实时性，通过多特征融合方法提高了车辆检测的鲁棒性。
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