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公开(公告)号：CN118675147A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410881516.5
申请日：2024-07-03
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及一种路面信息与障碍物的检测融合方法及系统，涉及智能驾驶感知技术领域。本申请利用路面信息提取器从道路图像中获取路面信息检测结果并提供路面信息掩膜；3D障碍物检测模型综合道路图像和道路环境点云或基于道路环境点云获取BEV空间下的障碍物检测结果；将道路环境点云通过坐标系转换投影到对应的道路图像中，利用路面信息掩膜对原始的道路环境点云进行过滤，得到与不同路面信息实例对应的路面信息点集，以获取BEV空间的路面信息；根据图像采集设备与雷达获取信息的触发时间戳差值和自车运动参数计算得到修正旋转平移矩阵，BEV空间的路面信息被修正旋转平移矩阵修正后与BEV空间的障碍物检测结果融合，融合精度更高。
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公开(公告)号：CN118182538B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410612049.6
申请日：2024-05-17
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于课程强化学习的无保护左转场景决策规划方法及系统。该方法包括，获取自车辆状态信息和障碍物信息；基于可变数量的障碍物信息，提取空间维度的障碍物特征；所述空间维度的障碍物特征包括多时间维度信息；基于空间维度的障碍物特征，提取多时间维度的空间特征信息；基于多时间维度的空间特征信息，采用多阶段的课程学习方法进行启发式训练，每下一训练阶段，抛弃一个未来时间帧状态，直到抛弃所有未来时间帧特征，得到输入只有当前时间帧和过去时间帧的多维时空的障碍物特征；将多维时空的障碍物特征与自车辆状态信息进行融合，得到融合特征；将融合特征和奖励信息，输入策略网络，经动作解码网络输出自车辆动作信息。
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公开(公告)号：CN118154676B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410564254.X
申请日：2024-05-09
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于激光雷达的场景定位方法和系统，属于机器人鲁棒定位技术领域，该方法包括：根据目标场景的先验地图点云确定局部地图；将局部地图中的第一点云体素划分后存储为第一体素格子，计算每个第一体素格子的第一均值与第一方差；将实时点云体素划分后存储为第二体素格子，计算第二体素格子的第二均值与第二方差；根据第一均值和第二均值确定待配准局部地图的均值；根据第一方差和第二方差确定待配准局部地图的方差，完成增量更新；根据目标点云在增量更新后待配准局部地图中体素格子的位置对目标点云定位。基于该方法，还提出了一种基于激光雷达的场景定位系统。本发明提高定位系统在复杂多变环境下的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117870651A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410273333.5
申请日：2024-03-11
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
摘要： 本发明公开了基于RTK‑SLAM技术的地图高精度采集方法、存储器及存储介质，属于地图领域，用于解决当下地图导航时实际接收到的地图数据容易出现偏差，且地图中标识物体通常以简易图形进行标注的问题，方法具体如下：用户终端依据导航路线选定作为目标路线发送至存储模块和路线划分模块，存储模块依据目标路线将对应的预设地图数据发送至智能比对模块；路线划分模块对目标路线进行划分得到多组道路段；智能比对模块用于比对目标路线内不同道路段中标识物体的轮廓；信号干扰分析模块对道路段的信号干扰情况进行分析；采集调配模块对目标路线中不同道路段的地图采集措施进行设定，本发明基于多元因素实现对不同区域的地图进行高精度采集。
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公开(公告)号：CN117208019B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311473564.2
申请日：2023-11-08
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： B60W60/00 , G06N3/092 , G06F18/213 , G06F18/25 , B60W30/095 , B60W50/00
摘要： 本发明提供了一种基于值分布强化学习的感知遮挡下纵向决策方法及系统，属于车辆驾驶决策技术领域，获取目标区域的人员识别结果，获取其中的位置信息和速度信息；获取目标区域的环境信息；利用融合谨慎心驱动的值分布式强化学习模型，基于所述环境信息、位置信息和速度信息，预测人员的下一步动作和位置，并依据预测结果，生成纵向决策；融合谨慎心驱动的值分布式强化学习模型包括用于确定相关分位数下的奖励的效率分位数函数，利用谨慎心驱动更新所述函数与环境信息互动后的奖励。本发明基于分布式强化学习与谨慎心驱动方法相融合，有效提升了车辆的通行安全和效率以及算法的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117687042A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410152962.2
申请日：2024-02-04
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC分类号： G01S17/931
摘要： 本发明提出了一种多雷达数据融合方法、系统和设备，属于设备勘测导航技术领域，该方法包括以下步骤：获取多激光雷达原始点云数据，将原始点云数据转化为笛卡尔坐标系下的第一中间数据进行误差弥补；将转化至笛卡尔坐标系下的第一中间数据采用定点数计算框架表示用于减少冗余计算；根据每个激光雷达安装位置将采用定点数计算框架表示的第一中间数据旋转平移到以车为中心的坐标点，所述以车为中心的坐标点融合为点云感知域。基于一种多雷达数据融合方法，还提出了一种多雷达数据融合系统和设备。本发明实现了对多个高精度雷达原始数据的快速转换和处理及坐标系转换融合形成更大感知视野，减少感知盲区。
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公开(公告)号：CN117198082A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311460469.9
申请日：2023-11-06
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/16
摘要： 本发明提供了一种基于双层优化的车辆匝道汇入决策方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：根据获取的运动状态数据，得到主线车道上的当前汇入间隙和下一汇入间隙，确定两个汇入间隙各自的前后车辆；根据两个汇入间隙各自前后车辆的运动状态数据，对所涉及车辆执行匀速预测，执行下层优化获得两个汇入间隙匝道车辆的最优纵向机动参数，所述纵向为主线车道方向；对两个汇入间隙各自的最优机动参数执行上层优化，得到最优汇入间隙，根据最优汇入间隙对应的匝道车辆纵向机动参数进行汇入控制；本发明解决了智能车辆在匝道汇入过程中纵向速度调整与汇入间隙选择之间的动态耦合的问题，保证了汇入的安全性。
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公开(公告)号：CN112896164A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110160744.X
申请日：2021-02-05
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： B60W30/18 , B60W40/076 , B60W40/13 , B60W50/00
摘要： 本申请提出一种基于车重及坡度自适应的车辆制动方法、装置及介质。方法包括：确定车重数据对应的第一遗忘因子以及道路坡度数据对应的第二遗忘因子；得到遗忘向量；基于遗忘向量以及预设的带遗忘因子的递推最小二乘法，构建相应的车重及道路坡度估算模型；根据车辆当前时刻的行驶状态参数与车辆性能参数，以及车重及道路坡度的估算模型，得到当前时刻的车重估算数据及道路坡度估算数据；根据当前时刻的车重估算数据以及道路坡度估算数据，确定车辆当前时刻的制动踏板力与制动安全距离，并基于制动踏板力与制动安全距离进行车辆制动。使得紧急制动系统可以根据车中和坡度情况对制动安全距离和制动踏板力进行自适应控制。
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公开(公告)号：CN118859946A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410889952.7
申请日：2024-07-04
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/22
摘要： 本发明涉及一种全局与局部融合路径规划方法、装置及存储介质，涉及路径规划技术领域。本申请利用改进双向A*搜索算法获取全局起点和全局目标点之间的路点；将路点采用贝塞尔曲线拟合进行优化平滑生成平滑的全局路径；在全局路径的基础上进行局部指引轨迹和规划凸空间的生成，进行局部指引轨迹生成时，截取当前车辆所在全局路径的局部路径，在Frenet坐标系内使用五次多项式曲线进行局部状态空间采样，设定不同采样点间的状态转移代价函数，动态规划筛选出局部指引轨迹；基于迭代LQR算法的轨迹规划算法将规划涉及到不等式约束转化为惩罚加入目标函数，并在规划凸空间中进行轨迹规划的优化。
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公开(公告)号：CN118343164A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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