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公开(公告)号：CN114435396A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210016757.4
申请日：2022-01-07
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： B60W60/00 , B60W40/00 , B60W40/02 , B60W40/105 , B60W40/09
摘要： 本申请公开了一种智能车辆交叉口行为决策方法，方法包括：确定预设分层强化学习决策模型，包括上层路径策略与下层动作策略；获取智能车辆的环境观测状态，环境观测状态包括智能车辆的位置信息与速度信息以及障碍物的位置信息与速度信息；根据环境观测状态，通过上层路径策略，生成智能车辆通过交叉口的转弯半径；根据环境观测状态及转弯半径，通过下层动作策略，得到智能车辆的纵向加速度；根据环境观测状态以及转弯半径，对下层动作策略进行更新，以对纵向加速度进行更新；根据转弯半径，通过预设策略奖励函数，得到下层动作策略的回合总奖励值；根据回合总奖励值、环境观测状态、转弯半径，对上层路径策略进行更新，以对转弯半径进行更新。
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公开(公告)号：CN117848374B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410260811.9
申请日：2024-03-07
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
摘要： 本发明公开了基于多源数据融合的车载抗干扰定位方法及系统，属于车辆定位领域，用于解决多重干扰下车辆无法实现稳定且精准的定位的问题，包括车辆分析模块、环境分析模块、干扰等级判定模块、GPS增强模块和干扰点判定模块，所述干扰点判定模块用于对在线地图中干扰点进行等级判定；所述车辆分析模块用于对车辆的状态进行分析；所述环境分析模块用于分析车辆当前位置的实时环境信息；所述干扰等级判定模块用于对车辆所受到的干扰情况进行判定；所述GPS增强模块依据干扰等级提升车辆上GPS信号接收器的信号接收强度，本发明实现车辆行驶过程中的精准定位和导航信号的稳定接收。
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公开(公告)号：CN117854046B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
摘要： 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117854046A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
摘要： 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117198082B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311460469.9
申请日：2023-11-06
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/16
摘要： 本发明提供了一种基于双层优化的车辆匝道汇入决策方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：根据获取的运动状态数据，得到主线车道上的当前汇入间隙和下一汇入间隙，确定两个汇入间隙各自的前后车辆；根据两个汇入间隙各自前后车辆的运动状态数据，对所涉及车辆执行匀速预测，执行下层优化获得两个汇入间隙匝道车辆的最优纵向机动参数，所述纵向为主线车道方向；对两个汇入间隙各自的最优机动参数执行上层优化，得到最优汇入间隙，根据最优汇入间隙对应的匝道车辆纵向机动参数进行汇入控制；本发明解决了智能车辆在匝道汇入过程中纵向速度调整与汇入间隙选择之间的动态耦合的问题，保证了汇入的安全性。
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公开(公告)号：CN117237401B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311473562.3
申请日：2023-11-08
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/20
摘要： 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：CN117218881B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311473566.1
申请日：2023-11-08
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/16 , H04L67/12 , G08G1/01
摘要： 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
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
摘要： 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
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/86
摘要： 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
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
摘要： 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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