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公开(公告)号：CN111060924B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201911211526.3
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01S17/931
Abstract: 单一的激光雷达同步定位与构图系统存在能耗高、感知分辨率低，对于深度值变化不明显的场景。单一的视觉同步定位与构图系统，精度低、易受光照变化干扰。本申请提供了一种SLAM与目标跟踪方法，包括：1：采集真实城市道路场景下三维点云数据和图像视频数据，并对其进行处理；2：根据处理结果进行分割处理，得到静态场景和动态场景；3：对所述静态场景处理，输出自身定位与静态场景子图，对所述动态场景处理，输出动态目标位姿与轨迹，构建动态对象子图；4：采用图优化全局优化方法，最终输出优化后的所述自身定位和场景地。能提高大规模复杂场景下无人驾驶汽车的定位精度，构建一致性好的高精度场景地图，同时实现对运动目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN110930811B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201911093164.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G09B9/05
Abstract: 本申请属于人工智能技术领域，特别是涉及一种适用于无人驾驶决策学习和训练的系统。由于现有的方法都是设计好算法框架，利用大数据进行训练，或按照制定好的一套规则进行训练/验证，效率低、成本较高。本申请提供了一种适用于无人驾驶决策学习和训练的系统，所述系统包括虚拟现实/机器学习单元；所述虚拟现实/机器学习单元包括主处理器模块，所述主处理器模块与虚拟现实呈现模块相连接，所述主处理器模块与车辆操纵机电模块相连接，所述车辆操纵机电模块与方向盘相连接，所述车辆操纵机电模块与档位相连接，所述车辆操纵机电模块与油门/刹车相连接。解决了无人驾驶技术中如何快速训练算法，提升车辆驾驶能力，尤其是人工智能的学习。
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公开(公告)号：CN108322887A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201711377193.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/44 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供一种基于学习的无线多模车地通信系统，包括安装于车辆上的通信管理单元、车载设备和定位系统，以及地面数据中心；通信管理单元分别与车载设备、定位系统和地面数据中心通信连接；通信管理单元设有多个传输装置，通信管理单元自适应选择其中一个传输装置作为传输信道，通信管理单元将所述车载设备的信息以及定位信息通过该传输信道实时传输至地面数据中心。本发明在多个物理信道均可用的情况下，实现多个通道合并构成更大的带宽，实现更大数据量的传输任务。同时，本发明采用基于学习的机制，对沿线的信号进行统计学习，实现对沿线无线网络信号的在线监测，监测数据除了用于通信信道的管理之外，还可以实现基站信号的异常监测。
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公开(公告)号：CN104773190B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510094936.X
申请日：2015-03-03
Applicant: 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 , 北京交通大学
IPC: B61L27/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种列车的牵引控制辅助系统。包括：车载处理设备和人机交互终端；车载处理设备通过各种传感器、测速雷达测量并计算列车的实际运行状态,计算出列车牵引力，将由列车的实际运行状态和列车牵引力组成的列车牵引控制辅助信息发送给人机交互终端；人机交互终端将列车牵引控制辅助信息进行显示。本发明实施例能够实时自主获取列车运行状态信息，生成牵引控制辅助信息，并与预先存储的离线优化牵引控制方案进行比较，向司机给出其牵引控制操作的辅助信息，同时通过无线通信网络发送至地面中心。
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公开(公告)号：CN104724145A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510088851.0
申请日：2015-02-26
Abstract: 本发明涉及无线导航技术领域，公开了一种列车测速测距系统，包括：通信服务器，分别与所述通信服务器连接的A、B、C三个数据采集处理通道，分别与所述通信服务器、A、B、C三个数据采集处理通道连接的安全继电器，以及分别与所述安全继电器、A、B、C三个数据采集处理通道连接的输出/输入驱动。本发明克服了传统列车测速测距系统需要应答器辅助以及依靠卫星导航系统进行列车定位安全性较低的不足，提供一种具有高安全性的列车测速测距系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118351251A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410389759.7
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 王忠立
Abstract: 本发明涉及一种基于不确定性建模的3D场景感知方法，属于人工智能技术领域，用于解决现有场景感知的目标检测、跟踪、建图定位等阶段忽略了相互之间的影响而带来地图构建和定位不准确的问题。本案将运动目标的检测状态和预测状态，利用基于预测置信度的数据关联并进行跟踪状态匹配，进而根据匹配跟踪结果，将原始点云分为前景点云和背景点云；将背景点云进行自适应体素建图，使每个体素包含一个平面特征，获得体素地图。通过考虑检测器漏检和预测状态不准确，提高数据关联的可靠性，实现背景分割的准确性，而通过考虑因LiDAR测量噪声和位姿估计误差，提高LiDAR点云的不规则性和不同环境的适应性，从而提高地图的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN111127513B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201911214253.8
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本申请属于计算机视觉技术领域，特别是涉及一种多目标跟踪方法。多目标跟踪中的遮挡、外观相似问题依旧限制着视觉多目标跟踪算法性能。本申请提供了一种多目标跟踪方法，对视频中的每一帧图像进行检测，输出检测结果#imgabs0#基于LSTM网络构建非线性运动模型，构建多目标跟踪器，输出多目标跟踪器的预测结果#imgabs1#基于匈牙利算法构建数据关联模块，输入跟踪目标预测位置与特征向量矩阵#imgabs2#输出分配概率向量#imgabs3#得到匹配概率最大的目标检测结果，将其作为第i个目标的跟踪结果。克服现有视觉多目标跟踪算法中的跟踪不准确，遮挡后身份切换的问题，极大提高跟踪性能。
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公开(公告)号：CN111098852B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201911211533.3
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 传统规划需要大量迭代，计算量较大，时间长；而智能规划算法随着数据量的增大，复杂度越来越大。本申请提供了一种基于强化学习的泊车路径规划方法，包括1：建立车位环境的状态模型；2：建立车辆的单线模型；3：定义状态奖励值函数和动作值函数，得到状态和行为函数的贝尔曼方程；4：确定贝尔曼方程中的奖励函数；5：结合奖励确定从某一个当前状态到目标状态的方程；6：结合深度Q学习网络，输出所有动作的Q值向量；7：确定起始状态到目标状态的最优路径；8：生成路径曲线，发送到车辆的跟踪控制模块中，提供路径数据。能快速获得泊车路径，实现方法简单高效，同时能保证路径跟踪控制连续性好的效果。
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公开(公告)号：CN104506794B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201410602322.3
申请日：2014-10-31
Applicant: 北京交通大学 , 唐山轨道客车有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种列车综合监控系统，包括车载设备、无线传输设备和地面监控中心；车载设备用于采集实时信息；无线传输设备用于传递实时信息；地面监控中心用于处理实时信息并对车载设备进行反馈；本发明的益处为：各个设备体积小、组网灵活、安全，安装和操作方便，可以进行列车信息的实时监控、在线数据分析和预测，还实现了列车与地面监控中心之间的数据实时传输、显示和记录，以及车载设备状态的在线诊断，为列车的安全运营提供更可靠的技术保障。
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公开(公告)号：CN108322698A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201711458780.4
申请日：2017-12-28
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: H04N7/181 , G01C21/165
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于多摄像机和惯性测量单元融合的系统和方法，该系统包括：置于运动载体上的摄像机、惯性测量单元、信息处理单元和支架；信息处理单元分别与多个摄像机和惯性测量单元连接，接收摄像机采集的全景图像和惯性测量单元获取的IMU数据后进行融合，得到运动载体对应角度下的3D建模、360°全景3D模型、运动参数和运动估计参数，将360°全景3D模型进行重建得到3D重建结果，对3D重建结果分割得到环境背景3D点和运动目标3D点，并通过优化环境背景3D点和对运动目标3D点的计算，实现静态背景的全景建模和运动目标的检测与跟踪。本发明能极大提高对静态环境的建模精度，实现对运动目标的检测与跟踪，提高了运动载体对环境感知能力和感知水平。
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