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公开(公告)号：CN118818581A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410826222.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种初始化收敛方法、收敛装置、电子设备、车辆及存储介质，所述方法包括：根据所述先验位姿生成粒子群，并实时更新所述粒子群的位姿信息；根据所述粒子群的位姿信息，获取基于所述粒子群的道路感知信息；根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群以及所述粒子群的权重；根据所述粒子群以及所述粒子群的权重，判断所述粒子群是否收敛，若收敛，则此时所述粒子群的位姿信息为当前车辆的初始位姿。本申请能够在卫星信号被遮挡的复杂场景下，实现车辆快速且高精度地定位，减少系统复杂度，提高自动驾驶的可靠性。
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公开(公告)号：CN117518218A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311491202.6
申请日：2023-11-09
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆定位方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取车辆在地球坐标系下的经纬度坐标和初始航向角；基于所述经纬度坐标和预设误差范围，确定坐标转换基准点；基于所述坐标转换基准点和坐标转换函数，对所述经纬度坐标进行坐标转换，得到所述车辆在平面坐标系下的平面坐标；基于所述坐标转换基准点和所述经纬度坐标，对所述车辆的初始航向角进行修正，得到所述车辆的修正航向角；基于所述平面坐标和所述修正航向角，对所述车辆在所述平面坐标系下进行定位。本申请将地球大地坐标转换为平面坐标，使得车辆能够基于平面坐标实现车辆在行驶过程中的精确定位和行驶数据的计算。
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公开(公告)号：CN117128955A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311093376.7
申请日：2023-08-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/16 , G01C21/28 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种车辆定位、模型训练方法及装置、电子设备和存储介质，该车辆定位方法包括：基于车辆的上一时刻的定位结果、第一历史时刻的车辆信息、及第一置信度，确定车辆的第一定位结果；基于第二置信度、及第一未来时刻的车辆信息，确定车辆的第二定位结果；基于第一定位结果、当前时刻的定位信号、及第二定位结果，确定车辆的当前时刻的定位结果。本申请通过上一时刻的定位结果、不同时刻的定位信号、不同时刻的车辆信息、及各种信号的前后时序关系综合来确定当前时刻的车辆定位结果，不仅提升了定位结果的精准度，而且在定位信号丢失、定位信号不佳等情况下也能精准定位，从而在提升车辆行驶的可靠性和安全性的同时还扩展了使用场景。
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公开(公告)号：CN116863427A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310860191.8
申请日：2023-07-13
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 北京航空航天大学
Abstract: 本申请公开一种基于胶囊网络的车辆视觉重定位方法、设备及介质，根据车辆行驶粗定位信息、描述子提取网络根据全局地图视觉信息提取特征构建全局地图描述子库，得到局部地图描述子库；描述子提取网络根据车辆当前视觉信息提取描述子特征，获得视觉传感描述子，将局部地图描述子库与视觉传感描述子进行匹配定位，确定车辆当前位置。本申请可用于在GPS漂移和无GPS信号下依赖于视觉信息的重定位，减小车辆对卫星导航系统的依赖性。
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公开(公告)号：CN115661522A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211305618.X
申请日：2022-10-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/56 , G01C21/20
Abstract: 本申请提供一种基于视觉语义矢量的车辆导引方法、系统、设备和介质，该方法包括：获取道路图像，对所述道路图像中像素点进行分类，得到像素点类别；根据像素点位置和类别进行点集划分，得到多个像素集合，每个像素集合由位置连续且类别相同的像素点组成；将各所述像素点集合中的像素点投影到地面坐标系，得到每个像素点集合中像素点的三维坐标值；根据各像素点的三维坐标值确定对应像素点集合的语义坐标以及方向作为所述像素点集合的语义矢量；根据所述语义矢量进行路面标识定位，以引导车辆行驶。本申请可增强语义矢量的鲁棒性，为后续车辆定位提供可靠数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114705210A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210474860.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于ESKF的紧耦合定位方法、设备及存储介质，方法具体包括以下步骤：获取惯性测量单元测量值和轮速计读数，并进行融合，同时进行状态传递；通过车辆后端的鱼眼摄像头获取视觉数据并进行视觉建图定位得到当前时刻相机的定位结果；基于ESKF算法将惯性测量单元测量值和轮速计读数的融合结果作为预测，鱼眼摄像头的定位结果作为观测来完成ESKF融合，获得最终的定位结果。本发明的多传感器组合的定位方案相较于单一传感器的定位方案，理论上结果会更准确、鲁棒性更强；同时使用ESKF算法，在保持较高定位精度的情况下能有效降低定位算法的计算资源需求。
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公开(公告)号：CN120014576A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510085112.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于高斯混合模型的目标检测方法、装置、车辆及介质，本发明通过将行驶场景图像进行图像特征提取，得到特征序列，经过线性投影层进行提取，得到查询、键和值，并将每个键建模为预设数量个高斯分布的高斯混合模型，计算查询分别在高斯混合模型中的概率，基于键对应的高斯混合模型和查询在高斯混合模型中的概率，计算当前键与所有查询的注意力分数，继而得到所有键与所有查询的注意力分数，再将注意力分数与值序列进行点积相乘，得到目标特征序列，最后确定目标的检测结果，通过基于混合高斯分布的自注意力机制，减少了自注意力模型的计算成本，提高了模型输出的可解释性，并且实现了更好的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN120014232A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510087141.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及车辆目标检测技术领域，公开了一种目标检测方法、装置、计算机设备和车辆，方法包括：获取待检测图像并提取待检测图像的特征图；从特征图中提取基于方差的不确定性图；将特征图的位置编码、不确定性图和特征图转换为第一特征序列后输入编码层；中间分类预测层对编码层输出第二特征序列进行处理，得到多个预测查询向量；基于融合了预测查询向量和解码层查询向量的解码层对第二特征序列进行处理，得到第三特征序列；将第三特征序列输入匈牙利匹配层，匹配得到目标特征序列；通过分类检测层和回归检测层分别对目标特征序列进行处理，得到待检测图像中的目标位置和目标类别。本发明提高了基于Transformer目标检测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN119169581A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411186006.2
申请日：2024-08-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种道路元素检测模型训练方法、检测方法、装置和电子设备，训练方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括基于众包地图获取的目标位置对应的局部众包信息和所述目标位置对应的前视语义信息；将所述局部众包信息和所述前视语义信息输入道路元素检测模型，学习得到所述目标位置的道路元素矢量点集，所述道路元素矢量点集表征矢量化的道路元素以及所述道路元素的拓扑信息；根据所述道路元素矢量点集更新所述道路元素检测模型的模型参数。本发明实施例实现高精度道路检测，不依赖于高成本设备，降低自动驾驶设备成本。
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公开(公告)号：CN117953060A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410131399.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及智能定位技术领域，公开了一种基于特征匹配的定位方法、装置、设备以及介质。本发明实施例提供的一种基于特征匹配的定位方法，根据采集的点云数据，确定全局点云地图；通过对采集的图像数据进行特征提取，获得对应的点云描述子；根据所述点云描述子、构建的语义要素数据库和所述全局点云地图，对所述点云描述子进行定位。本发明通过利用高频IMU信息，语义要素数据库，稀疏视觉点云，逐级特征匹配定位算法在第一级直接使用几何语义特征描述子进行匹配无法精准地获取配准信息时，逐渐引入车身视觉、IMU等传感信息搭建因子图，并在后续匹配过程中逐步扩张因子图加强配准精度，直至实现精准定位。
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