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公开(公告)号：CN102867416B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210340153.1
申请日：2012-09-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江苏中科智能工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆部位特征的车辆检测与跟踪方法，该方法包括以下步骤：定位视频序列中所有的车牌位置；定位视频序列中所有的车辆尾灯位置；通过组合车辆部位构建车辆模型，从而获取车辆位置；对车辆进行跟踪从而获取车辆的运动轨迹。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强等优点，可以用于电子警察系统中的上层智能交通服务，如车流量统计、车辆违章检测以及治安卡口等服务。
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公开(公告)号：CN117445875B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311368948.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车制动控制方法及装置，该无人驾驶矿车制动控制方法包括：在基于俯仰角数据和预定坡度阈值确定无人驾驶矿车处于下坡状态的情况下，获取无人驾驶矿车的车载质量信息、变速器当前档位和实时速度；基于实时速度和预设速度，获取无人驾驶矿车的速度误差和加速度；根据车载质量信息和加速度获取无人驾驶矿车的目标制动力，基于目标制动力和无人驾驶矿车的缓速器的各个档位分别对应的制动力阈值，确定缓速器的目标档位；将目标档位的档位信号发送至缓速器，以便缓速器根据档位信号调整档位至目标档位。本发明所述方法不仅可以实现无人驾驶矿车的制动力的自动调节，而且可以提高无人驾驶矿车的制动性能。
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公开(公告)号：CN117445922B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311396082.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , B60W40/114 , B60W40/10
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车异常工况控制方法及装置，该无人驾驶矿车异常工况控制方法包括：获取无人驾驶矿车的异常工况信息，异常工况信息包括至少一种异常工况；根据异常工况类型对异常工况信息进行识别，得到工况识别结果，异常工况类型包括溜车、打滑、路径偏离和超速中的至少一项；在工况识别结果属于预设的多种工况补偿策略对应的工况的情况下，生成控制指令，以控制无人驾驶矿车按照目标工况补偿策略进行异常工况调节，目标工况补偿策略为预设的多种工况补偿策略中的至少一项。本发明所述方法能够提升无人驾驶矿车对多种异常工况的调控能力，提高了无人驾驶矿车在复杂环境下行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117685954B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410142577.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了用于矿区的多模态语义地图构建系统和方法，所述系统包括：数据采集存储模块，设置在车端上，包括：定位模块、通信模块、车载感知模块和处理器，车载感知模块包括激光雷达、可见光相机和红外相机；地图构建模块，用于获取车载感知模块中采集到的多传感器数据和定位数据，进行建模，以生成具有障碍物的语义地图；其中，障碍物为矿上中掉落的物体；障碍物校验模块，用于获取多传感器数据和语义地图，通过对比分析，对语义地图中的障碍物进行校验；地图更新发布模块，用于更新并发布语义地图。本发明通过实时生成适用于夜间矿区的语义地图，解决了无人驾驶汽车无法在具有落石的夜晚进行作业的问题。
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公开(公告)号：CN117745039A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410182996.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及矿卡卸载技术领域，公开了一种多个无人矿卡排土场协同卸载的调度方法及系统，所述方法包括：在卸载区构建栅格地图；所述栅格地图覆盖入场路线、出场路线、排土线、入口和出口；获取矿卡在栅格地图中的拓扑关系；将所有排土位分成交替穿插的两组，每组的间隔分别设置有x个排土位；根据排土场矿卡实时作业情况，对在排土场入口附近排队的矿卡按照分配规则来分配排土位；分配规则为将两组排土位中的一组组内依次分配矿卡后，再选取另一组进行组内依次分配矿卡；预测可能相撞的矿卡，提前进行调度。本发明对矿车排土场调度场景存在多车在同一个空间内协同工作，通过对多个矿卡在同一个排土场协同作业冲突的考虑，提高了调度的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117744473A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311660418.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明设计自动驾驶技术领域，提供一种面向矿山自动驾驶的数据闭环方法与系统，方法包括：对自动驾驶算法的测试结果进行场景适配得到迭代场景；获取迭代场景下的真实环境数据以及仿真环境数据；仿真环境数据是基于同步迭代的仿真自动驾驶算法，在与迭代场景相对应的仿真迭代场景下进行采集环境数据得到的；基于得到的环境数据进行当前轮次自动驾驶算法的迭代，对当前自动驾驶算法进行测试得到测试结果，并将当前轮次更新为上一轮次，返回执行当前轮次的自动驾驶算法迭代。本发明提供的方法系统，基于仿真数据进行数据扩充，实现虚实结合的全闭环的自动驾驶算法迭代，得到泛化能力强的自动驾驶算法，确保自动驾驶的安全性和高效性。
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公开(公告)号：CN117649094A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410099232.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶矿车调度系统及方法，属于智能运输技术领域，该系统包括：云平台UI，用于根据矿区在预设时间段的生产计划，对矿区内的无人驾驶矿车和目标点进行编组，并生成任务订单，目标点包括矿区的装载区的装载位和卸载区的卸载位；调度模块，包括调度业务和调度算法，调度业务用于将任务订单下发给无人驾驶矿车，根据编组确定任务订单对应的目标点集合；调度算法用于从目标点集合中确定无人驾驶矿车每次执行任务订单中运输任务的目标点对，使得无人驾驶矿车完成任务订单的总时间最短，和/或在所有目标点对中目标点的总排队等待时间最短。本发明实现对无人驾驶矿车的细粒度调度，提高智能调度的准确性。
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公开(公告)号：CN110427850B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910669788.8
申请日：2019-07-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及了一种驾驶员高速道路换道意图预测方法、系统、装置，旨在解决驾驶员换道意图预测准确度低的问题。本发明方法包括：提取驾驶员头部图像、驾驶员肢体图像、道路场景图像以及车辆速度信息的特征数据；通过插值进行特征数据同步；采用换道预测模型计算左换道概率、右换道概率、车道保持概率，并以概率值最大的换道意图作为驾驶员高速道路换道预测意图。本发明采用多视频流图像处理技术，结合各特征数据进行预测模型的建立及推算分析，预测精度高，避免驾驶员与辅助系统产生控制分歧以及辅助系统对驾驶员的干扰，并能使车辆提前开启感兴趣区域检测和预警，减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN110991353A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911238365.7
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及一种识别驾驶员驾驶行为及危险驾驶行为预警方法、系统、装置，旨在解决驾驶员驾驶行为识别方法识别准确率低及对识别出的危险驾驶行为信息不能共享的问题。本系统方法包括获取驾驶员的驾驶行为深度图像；通过驾驶行为识别模型获取驾驶员的驾驶行为状态；基于预设的驾驶员行为状态分级规则，对所识别的驾驶员驾驶行为状态进行危险级别判断，依据预设的危险级别预警方式进行预警提示。本发明通过迁移学习训练驾驶行为识别模型，提高了驾驶行为识别的准确率，同时，将识别出的危险驾驶行为及时广播，实现了信息的共享。
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公开(公告)号：CN110988912A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911238261.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01S17/931 , G01S17/08 , G01S7/497
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及了一种自动驾驶车辆的道路目标与距离检测方法、系统、装置，旨在解决现有技术在实现自动驾驶车辆的道路目标与距离检测时速度不够快、精度不够高的问题。本发明方法包括：获取自动驾驶车辆道路目标图像和点云数据，并分别对道路目标图像和点云数据进行预处理；通过目标检测网络获取目标的类别标签信息和2D包围边界框信息；将道路目标图像和点云数据进行融合处理，得到2D包围边界框里的带有图像标签信息的点云；通过目标检测获取目标点云，将目标点云质心的距离作为当前目标的距离。本发明方法能够计算目标的实际距离，不易受复杂天气及地理环境的影响，仅需处理2D检测框的点云数据，速度快、精度高。
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