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公开(公告)号:CN117574314B
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202311603877.5
申请日:2023-11-28
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 湘西土家族苗族自治州自然资源和规划局
发明人: 许恩永 , 谭雪峰 , 何水龙 , 彭吉优 , 李超 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 冯高山 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 唐荣江 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陶林 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
IPC分类号: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要: 本发明属于决策级融合技术领域,公开了一种传感器的信息融合方法、装置、设备及存储介质。本发明通过在接收到多个融合传感器的待融合数据时,确定各融合传感器的三维检测向量;分别输入各融合传感器的三维检测向量至目标孪生神经模型,得到相似度信息向量;根据目标尺寸统一模型对所述相似度信息向量和各融合传感器的三维检测向量进行尺寸统一,得到各融合传感器的检测统一向量和相似度统一向量;根据所述相似度统一向量、各融合传感器的检测统一向量以及目标决策融合模型确定目标融合信息。通过上述方式,保证了在进行特征融合时,信息的有效性和完整性,弥补了单个传感器之间的局限性,大幅度提高了多个传感器决策级融合时的精度和效率。
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公开(公告)号:CN118230445A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410078970.7
申请日:2024-01-19
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 内蒙古工业大学
发明人: 冯高山 , 凌文权 , 何水龙 , 吕书锋 , 许恩永 , 林长波 , 李超 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陈雪 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
摘要: 本发明属于车辆技术领域,公开了一种车辆状态预测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据待预测商用车的车速信息、汽车总质量、距离信息以及轮胎受力信息建立所述待预测商用车的目标动力学模型;根据加速度信息和速度信息建立目标运动学模型;根据目标动力学模型、目标运动学模型以及预设前向欧拉积分方式,得到车辆状态模型;输入车载传感器采集的传感器数据至车辆状态模型,得到初始状态向量;根据初始状态向量进行状态预测,得到待预测商用车的状态预测信息。通过动力学模型和运动学模型得到车辆状态模型,输入传感器数据得到初始状态向量,最后进行预测得到状态预测信息,实现了对商用车进行状态预测,提高了状态预测结果的准确性。
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公开(公告)号:CN118144817A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410116985.8
申请日:2024-01-26
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区科学技术情报研究所
发明人: 冯高山 , 杨磊光 , 何水龙 , 许恩永 , 何鲁桂 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 许家毅 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 唐荣江 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
摘要: 本发明属于车辆技术领域,公开了一种车辆控制方法、设备、存储介质及装置,本发明基于预设安全距离模型对目标车辆对应的驾驶数据进行特征指标提取,获得目标指标信息;根据预设纵向控制算法和目标指标信息对目标车辆的性能指标进行预测,获得预测结果;根据预测结果判断目标车辆是否符合预设约束优化条件,根据判断结果对目标车辆进行纵向运动控制,由于传统定约束形式具有局限性,且常规的安全距离模型并没有考虑到相对车速对跟随效果的影响,本发明通过动态调整指标参数,以使目标车辆满足预设约束优化条件,从而优化车辆纵向控制,提升实现TJA系统纵向跟随和巡航功能的精确性,并提升驾驶舒适性。
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公开(公告)号:CN118131596A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410070875.2
申请日:2024-01-17
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 清华大学
发明人: 许恩永 , 严斌强 , 朱纪洪 , 何水龙 , 林长波 , 李超 , 李慧 , 朱斌 , 展新 , 冯海波 , 袁夏明 , 王善超 , 陈志刚 , 冯高山 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陶林 , 唐荣江 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
IPC分类号: G05B11/42
摘要: 本发明属于自动驾驶技术领域,公开了一种车辆速度控制方法、装置、设备及存储介质。本发明根据待控制车辆对应的目标轨迹和当前状态信息确定偏差信息,然后将偏差信息输入至预设PID控制器中,获得预设PID控制器输出的控制信号,再基于控制信号对待控制车辆对应的初始速度进行调整,获得目标速度。本发明根据待控制车辆对应的目标轨迹和当前状态信息确定偏差信息,能够实时监测目标轨迹和当前状态信息之间的偏差信息,然后将偏差信息输入至预设PID控制器中,基于预设PID控制器输出的控制信号对待控制车辆的初始速度进行调整,从而能够简单有效地控制车辆速度,改善了自动驾驶车辆的轨迹跟踪性能,提高车辆的轨迹跟踪性能和适应性。
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公开(公告)号:CN117975413A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410124100.9
申请日:2024-01-29
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区科学技术情报研究所
发明人: 许恩永 , 张靖佳 , 何水龙 , 何鲁桂 , 李超 , 林长波 , 冯高山 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 许家毅 , 韦永尤 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 唐荣江 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
IPC分类号: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明属于汽车技术领域,公开了一种障碍物检测方法、装置、设备及存储介质;该方法包括:获取参考车辆的实时环境图像;通过障碍物检测模型对实时环境图像进行识别,得到预测类别,障碍物检测模型是基于YOLOv5算法框架,将YOLOv5算法框架中的主干网络替换为视觉主干网络并在YOLOv5算法框架中加入头部分类器得到,视觉主干网络为轻量级网络;基于预测类别得到实时环境图像中参考车辆周围的障碍物;本发明通过对YOLOv5算法框架中的结构改进为轻量级网络,显小模型的大小和计算量来降低存储和计算成本,并通过引入轻量级的模块和降低输入和输出维度来实现网络的小型化,帮助商用车实现精准的目标检测和智能驾驶能力,提高车辆的安全性和效率。
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公开(公告)号:CN117698391A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311607248.X
申请日:2023-11-28
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区科学技术情报研究所
发明人: 冯高山 , 何水龙 , 尤成江 , 何鲁桂 , 许恩永 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 肖飞 , 冯海波 , 王善超 , 许家毅 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陶林 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
IPC分类号: B60J3/04
摘要: 本发明公开了一种遮阳板调整方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:在初始帧中确定边界框和关键点,将初始帧和当前帧中的关键点进行匹配,获得特征对应关系;确定特征对应关系中关键点之间的比例信息、旋转角度和对象中心,对边界框进行调整,根据特征对应关系和边界框对遮阳板进行实时不透明度调节。由于本发明通过建立初始帧和当前帧中关键点的特征对应关系,以跟踪用户在后续帧中的眼球运动和位置;确定关键点之间的变换参数,对边界框进行调整,从而能够适应对象大小和方向的变化,并使遮阳板的阴影覆盖范围适应用户的注视;根据特征对应关系和边界框对遮阳板进行实时不透明度调节,从而能够使遮阳板保持最佳的遮阳覆盖范围和可见度。
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公开(公告)号:CN117944689A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410076170.1
申请日:2024-01-18
申请人: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 内蒙古工业大学
发明人: 许恩永 , 沈笑天 , 何水龙 , 吕书锋 , 李超 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 冯高山 , 许家毅 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陈雪 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
摘要: 本发明公开了一种基于行为识别的车辆控制方法、装置、设备及存储介质,属于辅助驾驶技术领域。本发明通过预先构建用于对驾驶员行为特征进行识别的神经网络模型,将模型部署于FPGA上并在硬件层面进行适应性调整,以减少神经网络模型对于整体车辆系统的资源需求,在实际的驾驶过程中通过驾驶员的实时图像,确定驾驶员的面部特征和姿态特征,进一步确定驾驶员当前的疲劳状态和驾驶行为,综合车辆实时反馈的行驶报文,确定对应的行驶预案并对车辆进行辅助控制。通过上述方法实现了对驾驶员行为和车辆状态的智能监测和识别,并按照识别结果执行对应的辅助控制预案,提高了驾驶安全性,使得车辆的行驶过程更加智能化。
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