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公开(公告)号：CN106926800A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710193302.9
申请日：2017-03-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60R16/023 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种多摄像头适配的车载视觉感知系统，包括车载摄像头信号传输单元、DSP处理单元、摄像头类型判断单元、视觉数据存储单元及图像信息预处理单元；本发明可以实现包括红外摄像头、单目摄像头、单目广角摄像头、双目立体摄像头、双目图像拼接摄像头、多镜头图像拼接全景摄像头在内的多种摄像头类型的适配，并且建立一种通用型的车载视觉处理方案，为汽车驾驶辅助系统提供多样兼容性视觉方案，同样可以减少多种车载视觉搭载的时间成本以及经济成本。
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公开(公告)号：CN115265560A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210904189.1
申请日：2022-07-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉SLAM的高精定位方法、系统及存储介质，包括：步骤1.传感器数据预处理；步骤2.在摄像头数据预处理完成后，对数据进行前端里程计处理和回环检测处理；所述视觉里程计处理为估算相邻两个图像间相机运动轨迹，以及确定出局部地图；回环检测处理为将任意两张图做一遍特征匹配，根据特征点的匹配情况来确定两幅图是否存在关联；步骤3.将回环处理后的数据和前端里程计处理后的数据进行后端非线性优化处理，所述后端非线性优化处理为对视觉SLAM中的噪声进行降噪处理；步骤4.构建SLAM高精定位地图。本发明能够在GNSS信号失锁或者雷达感知出现故障时，仍能够为自动驾驶提供有效的高精度定位。
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公开(公告)号：CN111401446A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010182942.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种单传感器、多传感器车道线合理性检测方法、系统及车辆，包括：步骤一、获取道路信息，所述道路信息包括车道线信息；步骤二、从道路信息中提取出车道线信息，并做数据预处理，预处理根据特性做原始数据的数据清洗；步骤三、若步骤二中提取到车道线数据，则缓存获取到的车道线，保存为车道线历史信息；步骤四、分析当前车道线的合理性。本发明针对单传感器，能够基于车道线特性判断单传感器输出的车道线合理性以及可用性；在多传感器数据融合过程中，能够选择合理的车道线信息进行车道线融合，并且能够对融合后的车道线信息进行合理性检测，减少了下游环节使用车道线信息的风险。
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公开(公告)号：CN110906923A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911192614.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆，包括：步骤1.获取激光雷达、GPS、IMU以及底盘数据，并对激光雷达、IMU、GPS以及底盘数据进行时间同步和空间同步；步骤2.对激光雷达数据和IMU数据进行紧耦合处理，并匹配计算得到车辆位置姿态；步骤3.对车辆底盘数据进行运动学推算，得到车辆位置姿态；步骤4.获取GPS定位数据，并对GPS数据进行UTM转换，得到车辆位置姿态；步骤5.建立卡尔曼状态和观测模型，并进行融合运算，得到车辆的最终定位结果。本发明能够保证自动驾驶汽车在较高速度的运动状态下或者恶劣环境下，依然能够稳定获得精度较高的定位数据。
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公开(公告)号：CN106681319A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611125612.9
申请日：2016-12-09
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0088 , G05D1/0257
Abstract: 本发明公开了一种自动换道系统及方法，包括中央控制器，以及分别与中央控制器连接的前摄像头、后摄像头、毫米波雷达组、超声波雷达组、地图定位模块、执行机构和HMI模块；前摄像头安装在车辆前侧的中部；后摄像头安装在车辆后侧的中部；毫米波雷达组包括分别安装在车辆四周的多个毫米波雷达，使毫米波雷达能覆盖车辆周围 360°的所有区域；超声波雷达组包括分别安装在车辆四周的多个超声波雷达，使超声波雷达能覆盖车辆周围 360°的所有区域；中央处理器用于驾驶环境重构、驾驶路径规划与驾驶决策，在判断出换道环境存在安全风险时，终止换道操作，并通过HMI模块提醒驾驶员接管。本发明保证了换道过程中的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106627582A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611125553.5
申请日：2016-12-09
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
CPC classification number: B60W30/18163 , B60W2420/42 , B60W2420/52 , B60W2550/308 , G08G1/167
Abstract: 本发明公开了一种单车道自动驾驶超越相邻车道车辆的路径规划系统及方法，包括摄像头、毫米波雷达组、中央决策模块和执行机构；毫米波雷达组用于探测本车相邻车道内是否存在有车辆；摄像头用于获取本车车道线信息，并在探测到本车前方相邻车道内有车辆时，与毫米波雷达组所探测的信息相融合，识别出本车前方相邻车道车辆的位置信息，摄像头与毫米波雷达组连接；中央决策模块根据本车车道线信息、本车前方相邻车道车辆的位置信息规划出行车轨迹，中央决策模块分别与摄像头和毫米波雷达组连接；执行机构根据中央决策模块所给出的行车轨迹进行自动驾驶，执行机构与中央决策模块连接。本发明确保了行车安全，提升了舒适性。
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公开(公告)号：CN112200240B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202011069361.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种多传感器目标数据融合方法、系统及计算机可读存储介质，实现多传感器的目标数据融合，输出最优化的融合结果。该方法包括：获取各传感器所采集的目标数据；进行时间同步，并将经过时间同步后的目标数据与历史存储且已经过时间同步的多次历史目标数据相加，得到经过时间同步的第二目标数据追踪链，按照设定的目标关联规则依次对每一传感器对应的第二目标数据追踪链中的传感目标与上一次目标关联结果中的融合目标进行目标关联，获得目标关联结果；基于目标关联结果，按照预先设定的优先级排序组合形成最优观测目标，使用最优观测对上一次目标关联结果中的融合目标进行卡尔曼滤波后进行输出。
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公开(公告)号：CN110906923B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911192614.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆，包括：步骤1.获取激光雷达、GPS、IMU以及底盘数据，并对激光雷达、IMU、GPS以及底盘数据进行时间同步和空间同步；步骤2.对激光雷达数据和IMU数据进行紧耦合处理，并匹配计算得到车辆位置姿态；步骤3.对车辆底盘数据进行运动学推算，得到车辆位置姿态；步骤4.获取GPS定位数据，并对GPS数据进行UTM转换，得到车辆位置姿态；步骤5.建立卡尔曼状态和观测模型，并进行融合运算，得到车辆的最终定位结果。本发明能够保证自动驾驶汽车在较高速度的运动状态下或者恶劣环境下，依然能够稳定获得精度较高的定位数据。
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公开(公告)号：CN111516673B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010360355.7
申请日：2020-04-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/02 , B60W30/18 , B60W60/00 , G08G1/0967 , G08G1/0962 , G06V20/58
Abstract: 本发明公开一种基于智能摄像头和高精地图定位的车道线融合方法，所述方法包括以下步骤：对智能摄像头和高精地图定位控制器输出的车道线信息进行预处理；判断经过预处理的智能摄像头车道线是否存在异常；若出现异常，判断此时高精地图定位器车道线是否可用，若是可用，则选择高精地图定位器输出的车道线来辅助自动驾驶控制；若智能摄像头车道线恢复且可用，则选择智能摄像头输出的车道线来辅助自动驾驶控制；对融合后的车道线进行跟踪验证及处理。本发明还公开一种基于智能摄像头和高精地图定位的车道线融合系统。通过该系统及方法，在复杂的行驶工况下，实现了智能摄像头和和高精地图定位器有点的互相补充冗余，提高了自动驾驶的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109035121B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810804816.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种单传感器数据关联前处理方法，包括：步骤1、接收传感器CAN报文，解析传感器CAN报文，计算本车与传感器所检测到的目标物体的相对速度，并向传感器CAN报文中添加时间戳，获得带有时间戳的目标检测位置inputV；步骤2、判断目标预期位置trackV是否为空；步骤3、若目标预期位置trackV为空，则trackV=inputV；否则进入步骤4；步骤4、判断时间戳差T_input‑T_track是否小于预设值A；若否，则rackV=inputV；若是，则进入步骤5；步骤5、根据时间戳差和本车与目标物体的相对速度估算出在T_input时刻时的trackV。本发明能够提高系统的稳定性。
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