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公开(公告)号：CN114136333B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111205405.5
申请日：2021-10-15
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于分层特征的高精地图道路数据生成方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理领域，尤其涉及智能交通、自动驾驶及深度学习领域。具体实现方案为：获取第一传感器采集的道路点云数据和第二传感器采集的道路图像数据；根据道路点云数据和道路图像数据，识别车道线特征包围盒；根据车道线特征包围盒生成候选车道线，并根据候选车道线生成候选车道；对候选车道进行道路填充，生成道路模型数据。能够解决现有高精度地图数据生产过程中，自动化算法不稳定，且需要较高人工成本的问题。
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公开(公告)号：CN110782705B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN201911071965.9
申请日：2019-11-05
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
发明人： 张宏达
摘要： 本申请公开了用于自动驾驶车辆控制的通信方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。具体实现方案为：位于障碍物上或者障碍物范围内的第一设备获取障碍物信息，并进行广播，接收到障碍物信息的设备根据该障碍物的信息和自动驾驶车辆的车辆信息，控制自动驾驶车辆的运行状态。该技术方案中，由于布设在障碍物上或障碍物的影响范围内的第一设备可以自动广播障碍物的信息，因而，自动驾驶车辆可以及时获取到障碍物，避免了由于感知设备探测到障碍物的时间延后，导致无法规避障碍物的问题，提高了自动驾驶车辆的驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN111968229B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202010598678.X
申请日：2020-06-28
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06T17/05 , G06T17/20 , G06T3/4038 , G06T5/50
摘要： 本申请公开了高精度地图制图方法及装置，涉及自动驾驶领域。具体实现方案为：获取多个点云的全局初始位姿，点云为激光雷达采用多圈采集方式采集的待建地图的场所的点云；根据多个点云的空间分布关系，将多个点云划分到多个空间子图中；针对每个空间子图，对属于该空间子图中的点云的全局初始位姿进行优化，以得到每个空间子图中的点云的全局位姿；根据多个空间子图中的点云的全局位姿，对多个空间子图进行拼接，得到待建地图的底图。与现有技术相比，本申请将多帧点云划分到多个空间子图中，针对每个空间子图，对属于该空间子图中的点云的全局初始位姿进行优化，减少了优化过程的计算量，进而可以提升点云拼接的效率，快速完成制图的优化。
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公开(公告)号：CN111862305B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202010624149.2
申请日：2020-06-30
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
发明人： 姚萌
摘要： 根据本公开的示例实施例，提供了一种处理图像的方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，可用于自动驾驶、自主泊车领域。一种处理图像的方法，包括：获取图像序列集合，所述图像序列集合包括按照图像序列之间的相似度度量划分的多个图像序列子集，每个图像序列子集包括基础图像序列和其他图像序列，其中与所述基础图像序列对应的第一相似度度量高于等于与所述其他图像序列对应的第一相似度度量；使用所述基础图像序列，建立初始三维模型；以及基于所述初始三维模型，使用所述其他图像序列，建立最终三维模型。利用上述方法，可以提高建立三维模型的效率并且减少建立三维模型的开销。
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公开(公告)号：CN111931286B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202010606285.9
申请日：2020-06-29
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
发明人： 张连川
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/14
摘要： 本申请公开了纵向动力学模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及智能驾驶技术和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取车辆中的纵向动力学模型；获取车辆在行驶过程中的历史驾驶数据，其中，历史驾驶数据包括历史踏板量、历史行驶速度以及历史加速度；根据历史踏板量和历史行驶速度生成训练数据，并输入至纵向动力学模型，以生成纵向动力学模型的预测数据；根据历史加速度生成目标数据；以及根据目标数据和预测数据对纵向动力学模型进行训练。本公开方案使得在实际对车辆进行控制的场景中，有效的减少控制误差。
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公开(公告)号：CN118163808A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410288913.1
申请日：2024-03-13
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
摘要： 本公开提供了一种世界知识增强的自动驾驶模型、训练方法，自动驾驶方法和车辆，涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶和人工智能技术领域。实现方案为一种自动驾驶模型包括：编码网络，被配置成对场景信息进行编码，以得到所述场景信息的场景表示；生成式语言模型，被配置成对所述场景表示进行处理，以得到自然语言形式的驾驶行为描述；规划网络，被配置成基于所述场景表示和所述驾驶行为描述获取目标自动驾驶策略信息。通过利用场景表示以及基于场景表示产生的自然语言描述来进行规划，自动驾驶模型可以在不借助外部指导信息的情况下利用生成式语言模型中的先验知识和世界知识进行自动驾驶的决策和推理。
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公开(公告)号：CN112329500B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN201910716456.0
申请日：2019-08-05
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06V20/40
摘要： 本发明实施例公开了基于离散帧的场景段实现方法、装置及存储介质，其中方法可包括：获取至少一个用于映射离散帧到场景段的第一标签；针对第一标签中的任意一个第二标签，分别对待处理的第一离散帧进行轮询查询，以确定第一离散帧中是否存在与第二标签匹配的第二离散帧；若存在第二离散帧，则将第二离散帧标记到第二标签对应的场景段；若第二标签对应的轮询查询结束，则存储场景段的起始帧时间戳信息和结束帧时间戳信息。应用本发明实施例所述的方案，可节省存储资源等。
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公开(公告)号：CN113487694B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110730005.X
申请日：2021-06-29
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
发明人： 蔺甜甜
摘要： 本公开提供了一种电子地图渲染方法、装置、设备及自动驾驶车辆，涉及智能交通和自动驾驶技术领域，尤其涉及电子地图渲染的技术领域。具体实现方案为：在电子地图中筛选出虚拟相机的可访问区域，其中，可访问区域为电子地图中允许放置虚拟相机的区域；基于可访问区域构建电子地图的目标拓扑结构；将目标拓扑结构划分成至少一个子空间，计算虚拟相机在至少一个子空间中的每个子空间内对应的潜在可见集；在地图渲染期间，根据虚拟相机当前所在的子空间对应的潜在可见集进行地图渲染。在不影响地图渲染效果的前提下，基于目标拓扑结构所生成的潜在可见集的数量也可以显著减少，有助于降低地图渲染期间设备所需承担的负载，能够有效地提升渲染效率。
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公开(公告)号：CN114018274B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111367474.6
申请日：2021-11-18
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
摘要： 本公开提供了一种车辆定位方法、装置及电子设备，涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及车辆定位技术领域。具体实现方案为：基于滑动窗口获取车辆的N帧传感器数据，所述N为正整数；基于所述N帧传感器数据构建因子图模型的目标函数，并对所述目标函数进行优化求解；基于所述目标函数优化求解后得到的目标值确定所述车辆的位姿。
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公开(公告)号：CN111999752B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010862248.4
申请日：2020-08-25
申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司
发明人： 沈达云
摘要： 根据本公开的示例实施例，提供了确定道路信息数据的方法、装置和计算机存储介质，可用于自动驾驶、道路信息预测、行车路线规划。确定道路信息数据的方法，包括：经由交通工具的精准导航设备，确定交通工具的多个定位；经由交通工具的传感器，获取交通工具所处物理环境的多个图像帧；从多个定位中确定与多个图像帧中的至少一个图像帧相对应的目标定位；以及基于所获取的目标定位和与物理环境有关的地图，确定与至少一个图像帧相对应的道路信息数据。根据本公开的方案。可以准确、高效地生成道路信息标注数据。
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