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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：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：CN117870651B
公开(公告)日：2024-05-07
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：CN117848332A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410260367.0
申请日：2024-03-07
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
摘要： 本发明涉及噪声消除领域，具体为一种车载多源融合高精度定位系统的IMU噪声消除方法，其包括以下步骤：S1、收集IMU的原始数据并进行预处理；S2、建立噪声模型来描述IMU传感器的噪声特征；S3、实时对IMU数据进行噪声补偿；S4、将经过噪声消除处理的IMU数据与GPS以及激光雷达的数据进行融合；S5、将S4中获得的IMU传感器数据与地面真值进行比较，动态校验IMU数据的准确性，对权重计算公式进行迭代。本发明通过设计多源数据融合中的权重计算公式并进行后续参数迭代修正，能为数据融合提供准确地权重数值，从而提高IMU噪声消除的效果。
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公开(公告)号：CN114413887A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111602608.8
申请日：2021-12-24
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
摘要： 本申请提供了一种传感器外部参数标定方法及设备，本申请涉及传感器外参标定技术领域。该方法通过获取若干点云数据以及惯性传感单元采集的惯性数据。基于点云数据相应的参考帧，生成点云数据的参考时间坐标系。参考时间坐标系为将参考帧，相应的激光雷达的位置作为坐标系原点建立的。根据参考时间坐标系内的点云数据，确定预设时间间隔的各点云数据之间的位置姿态变换信息。根据惯性数据，确定惯性传感单元在预设时间间隔的惯性姿态变换信息。基于位置姿态变换信息、惯性姿态变换信息，确定卡尔曼滤波量测方程，以基于卡尔曼滤波算法，确定激光雷达与惯性传感单元之间的外部参数。
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公开(公告)号：CN117848374B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410260811.9
申请日：2024-03-07
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
摘要： 本发明公开了基于多源数据融合的车载抗干扰定位方法及系统，属于车辆定位领域，用于解决多重干扰下车辆无法实现稳定且精准的定位的问题，包括车辆分析模块、环境分析模块、干扰等级判定模块、GPS增强模块和干扰点判定模块，所述干扰点判定模块用于对在线地图中干扰点进行等级判定；所述车辆分析模块用于对车辆的状态进行分析；所述环境分析模块用于分析车辆当前位置的实时环境信息；所述干扰等级判定模块用于对车辆所受到的干扰情况进行判定；所述GPS增强模块依据干扰等级提升车辆上GPS信号接收器的信号接收强度，本发明实现车辆行驶过程中的精准定位和导航信号的稳定接收。
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公开(公告)号：CN117854046B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
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： G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
摘要： 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117854046A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
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： G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
摘要： 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN114413887B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111602608.8
申请日：2021-12-24
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
摘要： 本申请提供了一种传感器外部参数标定方法及设备，本申请涉及传感器外参标定技术领域。该方法通过获取若干点云数据以及惯性传感单元采集的惯性数据。基于点云数据相应的参考帧，生成点云数据的参考时间坐标系。参考时间坐标系为将参考帧，相应的激光雷达的位置作为坐标系原点建立的。根据参考时间坐标系内的点云数据，确定预设时间间隔的各点云数据之间的位置姿态变换信息。根据惯性数据，确定惯性传感单元在预设时间间隔的惯性姿态变换信息。基于位置姿态变换信息、惯性姿态变换信息，确定卡尔曼滤波量测方程，以基于卡尔曼滤波算法，确定激光雷达与惯性传感单元之间的外部参数。
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公开(公告)号：CN117253232B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
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： G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
摘要： 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导(56)对比文件刘力铭.面向自主车的高精细城市交通地图应用研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第04期),C035-93.李凯.基于三维激光点云和图像数据融合的语义地图构建《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2023,第2023年卷(第02期),I138-1826.Liang Xiao.monocular road detectionusing structured random forest.《International Journal of AdvancedRobotic Systems》.2016,第13卷(第3期),全文.Tianyi Wang,et al.An Efficient SceneSemantic Labeling Approach for 3D PointCloud《.2015 IEEE 18th InternationalConference on Intelligent TransportationSystems》.2015,2115-2120页.
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