公开(公告)号：CN105631440A

公开(公告)日：2016-06-01

申请号：CN201610095187.7

申请日：2016-02-22

申请人： 清华大学

发明人： 李克强 ,  李晓飞 ,  王建强 ,  许庆 ,  王肖 ,  熊辉 ,  孔周维

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/02

CPC分类号： G06K9/00362 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267 ,  G06K2209/21 ,  G06N3/02

摘要： 本发明公开了一种易受伤害道路使用者联合检测的方法，包括离线训练阶段和在线目标检测阶段，其中：所述离线训练阶段包括：1)建立易受伤害道路使用者数据库，该数据库分为训练样本集和测试样本集；2)根据所述训练样本集构建能够从背景中分辨易受伤害道路使用者目标的VRU检测器；所述在线目标检测阶段包括：3)利用所述VRU检测器对所述测试样本集中的目标进行分类和定位并输出检测结果。本发明可用于先进驾驶辅助系统中易受伤害道路使用者的保护，也可为无人驾驶车辆的决策提供帮助。

公开(公告)号：CN105223583A

公开(公告)日：2016-01-06

申请号：CN201510574374.9

申请日：2015-09-10

申请人： 清华大学

发明人： 李克强 ,  王建强 ,  王肖 ,  党睿娜 ,  许庆 ,  李晓飞 ,  张放

IPC分类号： G01S17/89

CPC分类号： G01S17/89

摘要： 本发明涉及一种基于三维激光雷达的目标车辆航向角计算方法，其特征在于包括以下步骤：1)采用安装在自车顶部的三维激光雷达采集目标车辆，得到目标车辆的点云数据；2)在雷达坐标系中建立目标车辆某时刻所对应的航向角参数模型；3)根据目标车辆的点云数据计算目标车辆的分布类型；4)根据目标车辆的分布类型分别对目标车辆点云进行聚类，获得感兴趣区域，其中，感兴趣区域指的是表征航向角的主要部分；5)根据聚类结果按照目标车辆的分布类型分别将两类点云成分进行直线拟合；6)结合目标车辆的分布类型及相应的两类点云成分直线拟合结果计算目标车辆的航向角。本发明可以广泛应用于智能车环境感知技术领域。

公开(公告)号：CN118840534A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410717153.1

申请日：2024-06-04

申请人： 清华大学

发明人： 李克强 ,  何雷 ,  李升波 ,  许庆 ,  王建强 ,  罗禹贡 ,  赵柳 ,  马翌祥

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于计算基础平台的无标签自动化学习方法及装置，其中，方法包括：基于初始点云数据获取稠密化的点云数据，并进行地面点去除，得到去除地面点的点云数据；生成去除地面点的点云数据中每个目标的3D检测框，并生成3D检测框的伪标签，以得到每个目标的3D目标检测结果；基于3D目标检测结果形成至少一条初始目标轨迹，优化至少一条初始目标轨迹，以得到最终轨迹，并将其作为新的伪标签，迭代优化检测器的权重，直至达到迭代停止条件，更新每个目标的伪标签。由此，解决了相关技术中，过度依赖标注的数据，耗费了大量的时间和成本，降低了算法的准确性和泛化能力，无法适应复杂的外界环境等问题。

公开(公告)号：CN118570253A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410670047.2

申请日：2024-05-28

申请人： 清华大学

发明人： 李克强 ,  何雷 ,  李升波 ,  许庆 ,  王建强 ,  罗禹贡 ,  杨璐露 ,  丁小康 ,  马翌祥

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T5/80 ,  G06T7/33 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4038 ,  G06T7/73 ,  G06T3/06 ,  G06T7/277 ,  G06V10/25 ,  G06V20/58

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种4D动静态目标真值数据标注系统及方法，其中，系统包括：静态物体标注组件用于处理原始雷达点云数据，以获得运动补偿后的点云和各帧雷达的位姿，进行线性插值与地图拼接，从而可以得到全局地图并转化为鸟瞰视图，利用相机位姿将其投影到图像上进行标注，得到静态物体的真实位置；动态物体标注组件通过在原始雷达点云中进行目标标注和动态跟踪，得到动态目标的检测框和轨迹，利用雷达位姿和相机位姿进行投影，获得动态物体的多相机真实位置。由此，解决了相关技术中，由于只在3D空间上对目标物体标注，只能得到物体的静态信息，无法准确预测动态场景，且为获得高质量的真值数据，导致成本增加等问题。

公开(公告)号：CN116186336B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202310187644.5

申请日：2023-03-01

申请人： 丰田自动车株式会社 ,  清华大学

发明人： 王建强 ,  王裕宁 ,  李尚怡 ,  李若辰 ,  李晋豪 ,  许庆

IPC分类号： G06F16/901 ,  B60W40/00 ,  B60W40/08 ,  G06F18/15

摘要： 本申请提供一种驾驶数据采集与标定方法、装置及存储介质。所述方法包括：在车辆处于自然驾驶状态的情况下，实时采集驾驶数据；将所采集的驾驶数据进行按照时序进行对齐，并将对齐后的所述驾驶数据组织为树状结构；对所述驾驶数据进行人车路数据耦合标定，形成标定后的所述驾驶数据。本申请实施例通过对车辆处于自然驾驶状态下的驾驶数据进行耦合标定，形成人车路在环一体化数据标定后所述驾驶数据，而且这些驾驶数据具有统一的数据结构，具备兼容性和可拓展性。

公开(公告)号：CN118405100A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410333506.8

申请日：2024-03-22

申请人： 清华大学

发明人： 王建强 ,  许庆 ,  张海伦 ,  李克强 ,  何雷

IPC分类号： B60T8/172 ,  B60T8/174 ,  G06V20/58

摘要： 本发明提供一种基于图像的车辆自动紧急制动系统关键参数测试方法，包括：通过预构建的仿真系统在仿真场景内获取车辆前方的图像数据；基于所述图像数据通过预设的自动紧急制动模型生成控制指令，基于所述控制指令控制车辆进行制动；在制动过程中对关键参数设置不同的预设值，仿真在不同预设值下的制动效果；根据所述制动效果确定不同的关键参数的边界预警值。本发明解决了现有车辆自动紧急系统各关键参数设置不明确而导致可能存在的安全隐患的问题。

公开(公告)号：CN118387117A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410333502.X

申请日：2024-03-22

申请人： 清华大学

发明人： 许庆 ,  王建强 ,  张海伦 ,  李克强 ,  徐少兵

IPC分类号： B60W50/00 ,  B60W30/06 ,  G06F30/20 ,  G06F30/15 ,  G06F111/08

摘要： 本发明提供一种车辆自动泊车系统关键参数测试方法，包括：通过预构建的仿真系统在仿真场景内获取车辆周边的图像数据；基于所述图像数据通过预设的自动泊车模型进行车位检测和路径规划，生成控制指令，基于所述控制指令控制车辆进行自动泊车；在自动泊车过程中对关键参数设置不同的预设值，仿真在不同预设值下的泊车效果；根据所述泊车效果确定不同的关键参数的边界预警值。本发明解决了现有自动泊车系统各关键参数设置依据不明可能导致自动泊车效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN117962538A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311810629.8

申请日：2023-12-26

申请人： 清华大学 ,  江苏大学

发明人： 许庆 ,  黄晨 ,  陈超义 ,  蔡孟池 ,  王一淇

IPC分类号： B60G17/018 ,  B60G17/08

摘要： 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种预瞄式半主动悬架的控制方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：采集当前时刻的状态信息；基于预先建立的模型预测控制器，根据状态信息预测半主动悬架控制系统在预测时域的状态输出向量，并根据状态输出向量得到目标优化函数；根据预设的参考输入向量，计算出满足目标优化函数和预设约束条件的控制序列，并基于控制序列得到目标控制量，以基于目标控制量控制半主动悬架控制系统。由此，解决了相关技术未考虑前方路面信息，无法保证车辆的平顺性和舒适性的问题，本申请融入路面信息，实现基于道路预瞄的预测控制，可以提高乘坐舒适性以及行驶的平顺性。

公开(公告)号：CN117875083A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410189153.9

申请日：2024-02-20

申请人： 清华大学

发明人： 李若辰 ,  王建强 ,  徐少兵 ,  许庆

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F30/18 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04

摘要： 本申请涉及一种基于图论的城市多车对抗场景建模方法及装置，其中，方法包括：提取目标对抗场景的收益要素和代价要素，并基于收益要素和代价要素，构建目标对抗场景的数学模型；获取目标对抗场景中的道路环境信息和对抗双方的节点信息，并基于数学模型，对道路环境信息和节点信息进行建模，生成目标对抗场景的图论模型；获取对抗双方中我方节点的状态信息以及对方节点的方向特性信息和收益特性信息，并根据方向特性信息、收益特性信息、状态信息和预设分层策略优化图论模型，以构建目标对抗场景的图论优化模型。由此，解决了现有建模方法对路网信息、环境威胁信息、双方单位多维信息建模能力不强，优化目标考虑因素较少等问题。

公开(公告)号：CN117726652A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311757485.4

申请日：2023-12-20

申请人： 清华大学

发明人： 王建强 ,  汪思超 ,  吴浩然 ,  李帅 ,  许庆 ,  徐少兵 ,  何雷

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及运动预测技术领域，特别涉及一种结合空间域特征可覆盖多场景的行人轨迹预测方法及装置，其中，方法包括：获取车辆的车载图像、自车运动信息和行人历史轨迹；将车载图像输入预先构建的空间域提取与行人意图识别模型中，以预测未来行人穿行意图；将自车运动信息输入预先构建的自车速度补偿模型中，以预测未来自车速度；将行人历史轨迹、未来行人穿行意图和未来自车速度向量输入预先构建的行人轨迹预测模型中，以预测未来行人轨迹。由此，解决了行人运动层特征、周围的交通环境特征和轨迹时序相关信息提取和运用不充足不完备等问题，可对行人运动轨迹进行较高精度的预测。