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公开(公告)号：CN117218881B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311473566.1
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: G08G1/0967 , G08G1/16 , H04L67/12 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种全网联环境下智能车辆协同汇入决策规划方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：以匝道车辆到达合流点的动态到达时间为变量，使得匝道车辆在动态到达时间之后，主线右侧车道上的期望速度到达合流点时，匝道车辆汇入间隙前车和汇入间隙后车分别与匝道车辆具有假定的相等的距离，得到动态到达时间，基于动态到达时间对协同汇入的情景和策略进行较为明确和全面的分类讨论；本发明能够实现多情景下的协同汇入，提高了智能车辆决策规划系统对于不同匝道汇入情景的适应性。
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公开(公告)号：CN117253232B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导(56)对比文件刘力铭.面向自主车的高精细城市交通地图应用研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第04期),C035-93.李凯.基于三维激光点云和图像数据融合的语义地图构建《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2023,第2023年卷(第02期),I138-1826.Liang Xiao.monocular road detectionusing structured random forest.《International Journal of AdvancedRobotic Systems》.2016,第13卷(第3期),全文.Tianyi Wang,et al.An Efficient SceneSemantic Labeling Approach for 3D PointCloud《.2015 IEEE 18th InternationalConference on Intelligent TransportationSystems》.2015,2115-2120页.
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公开(公告)号：CN117456503A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311367919.X
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/86
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，本发明公开了一种三维目标检测方法、系统、存储介质及设备，包括：对所述图像进行检测，得到二维检测框，同时对所述点云数据进行检测，得到若干三维检测框；将三维检测框投影到图像平面上，得到点云检测框，计算所述点云检测框和所述二维检测框的交并比后，更新点云检测框的置信度，对三维检测框进行过滤，得到第一三维检测结果；选取所述交并比未达到阈值的二维检测框对应的点云数据，通过多层卷积和反卷积，得到第二三维检测结果；将第一三维检测结果和第二三维检测结果进行融合，得到最终检测结果。以极小的时间损耗显著提升了点云3D检测的精度，且减少了后融合3D检测算法的漏检问题。
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公开(公告)号：CN117253232A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导航路径可以最大限度的采集待标注的若干点的道路图片信息。
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公开(公告)号：CN115775384A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202310100554.8
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
IPC: G06V20/58 , G06V10/80 , G06V20/40 , G01S13/86 , G01S13/931
Abstract: 本发明涉及道路目标感知技术领域，尤其是涉及一种基于雷达和视频融合的道路目标感知方法及系统。所述方法，包括获取道路目标图像数据；获取道路目标信息数据；根据获取的道路目标图像数据，通过目标检测算法得到道路目标的位置信息；根据获取的道路目标图像数据和信息数据，通过数据融合算法进行道路目标的相关度计算，得到融合后所述道路目标的统一标号；将道路目标图像数据叠加至融合后所述目标的统一标号，得到所述道路目标的融合信息。本发明的技术方案能够获得完整而精确的道路目标等障碍物信息，提高避障的准确性和效率，实现车身周围及道路检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118859946A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410889952.7
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 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/22
Abstract: 本发明涉及一种全局与局部融合路径规划方法、装置及存储介质，涉及路径规划技术领域。本申请利用改进双向A*搜索算法获取全局起点和全局目标点之间的路点；将路点采用贝塞尔曲线拟合进行优化平滑生成平滑的全局路径；在全局路径的基础上进行局部指引轨迹和规划凸空间的生成，进行局部指引轨迹生成时，截取当前车辆所在全局路径的局部路径，在Frenet坐标系内使用五次多项式曲线进行局部状态空间采样，设定不同采样点间的状态转移代价函数，动态规划筛选出局部指引轨迹；基于迭代LQR算法的轨迹规划算法将规划涉及到不等式约束转化为惩罚加入目标函数，并在规划凸空间中进行轨迹规划的优化。
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公开(公告)号：CN117666559A
公开(公告)日：2024-03-08
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：CN117237401A
公开(公告)日：2023-12-15
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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公开(公告)号：CN117218881A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311473566.1
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: G08G1/0967 , G08G1/16 , H04L67/12 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种全网联环境下智能车辆协同汇入决策规划方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：以匝道车辆到达合流点的动态到达时间为变量，使得匝道车辆在动态到达时间之后，主线右侧车道上的期望速度到达合流点时，匝道车辆汇入间隙前车和汇入间隙后车分别与匝道车辆具有假定的相等的距离，得到动态到达时间，基于动态到达时间对协同汇入的情景和策略进行较为明确和全面的分类讨论；本发明能够实现多情景下的协同汇入，提高了智能车辆决策规划系统对于不同匝道汇入情景的适应性。
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公开(公告)号：CN117208019A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311473564.2
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: B60W60/00 , G06N3/092 , G06F18/213 , G06F18/25 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于值分布强化学习的感知遮挡下纵向决策方法及系统，属于车辆驾驶决策技术领域，获取目标区域的人员识别结果，获取其中的位置信息和速度信息；获取目标区域的环境信息；利用融合谨慎心驱动的值分布式强化学习模型，基于所述环境信息、位置信息和速度信息，预测人员的下一步动作和位置，并依据预测结果，生成纵向决策；融合谨慎心驱动的值分布式强化学习模型包括用于确定相关分位数下的奖励的效率分位数函数，利用谨慎心驱动更新所述函数与环境信息互动后的奖励。本发明基于分布式强化学习与谨慎心驱动方法相融合，有效提升了车辆的通行安全和效率以及算法的泛化能力。
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