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公开(公告)号：CN116071571B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310195164.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V10/762 , G01S17/931 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/26 , G06V20/58
Abstract: 本发明涉及无线电波反射定位和检测技术领域，提供一种鲁棒快速的车用单线激光雷达点云聚类方法包括：激光雷达获取点云，设置体素相关参数；建立极坐标结构体数组和体素结构体；遍历点云，计算每个点的极坐标，划分体素网格，建立索引关系；遍历极坐标结构体数组，计算每个点对应的结构体索引；把相同索引的点放进同一个体素结构体并存放每个点的序号，并建立体素结构体哈希表；遍历哈希表，获取当前体素结构体索引，进行连通查找；当前循环结束，获取下一帧点云，继续计算。本发明划分的体素大小会随着距离的改变而改变，解决了无法自适应的问题；并通过体素建立点与点之间的关系，使得算法转为遍历体素，极大降低了计算量。
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公开(公告)号：CN115856923B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310169015.X
申请日：2023-02-27
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本申请涉及一种矿卡卸料用时的测量方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于激光雷达，获取矿卡卸料区域的点云信息，得到原始点云信息；通过对原始点云信息进行滤波处理，得到滤波后点云集；从滤波后点云集中识别出车辆的点云信息，得到车辆点云集；基于车辆点云集中的点云数据，创建车厢坐标系；基于车厢坐标系，创建车厢底面网格面，并计算车厢底面网格面中每一网格面的矿料体积；累积每一网格面的矿料体积，得到车厢矿料体积，并基于车厢矿料体积，计算矿卡卸料用时。本发明提高了矿卡卸料用时的测量精准度，进而提高矿卡卸料的效率。
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公开(公告)号：CN115578709B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211480590.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种车路协同的特征级协同感知融合方法和系统，涉及车辆自动驾驶协同感知技术领域。获取车端点云信息和车端点云信息对应的时间戳；对所述车端点云信息进行特征提取以生成车端点云伪图像，对所述车端点云伪图像进行高维特征提取，以生成车端点云特征空间分布；获取路侧端点云特征数据，所述路侧端点云特征数据根据按照所述时间戳进行存储的路侧端点云信息确定；对所述路侧端点云特征数据进行解压缩，利用特征空间矫正将解压缩后的路侧端点云特征数据映射到所述车端点云特征空间分布；将映射到车端点云特征空间分布的路侧端点云特征数据和车端点云特征空间分布进行融合，对融合后的特征信息进行处理，从而实现车路协同感知。
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公开(公告)号：CN115546319A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211482598.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06T7/80 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V20/56
Abstract: 本发明实施例公开了车道保持方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取相机标定数据；根据所述相机标定数据提取车道线，以得到提取结果；根据所述提取结果进行车道线拟合，以得到拟合结果；根据所述拟合结果基于车辆横向位置构建车道线势场；将所述车道线势场与车道保持模型进行融合，以得到车道保持函数。通过实施本发明实施例的方法可实现可应对实际驾驶场景中的小概率事件，且适用于曲线和虚线的检测，提高过弯控制过程中的稳定性。
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公开(公告)号：CN115542301A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211482371.9
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本申请涉及一种激光雷达外部参数的校准方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取理想路况下激光雷达的原始点云数据，并对其进行预处理得到真实点云数据；创建理想路况下的虚拟模型；创建真实点云的地平面模型和真实点云的路缘直线模型；基于理想地面虚拟模型、真实点云的地平面模型、理想车体坐标系虚拟模型以及真实点云的路缘直线模型，计算理想路况下激光雷达外参中的校准参数，再对理想路况下激光雷达外参进行校准；获取复杂路况下激光雷达的目标点云数据，创建复杂路况的地平面模型，计算目标校准参数，并对复杂路况下激光雷达外参进行校准。本发明实现激光雷达外部参数的自动校准，提高了激光雷达外部参数的校准精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113628275B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110951068.8
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明提供一种充电口位姿估计方法、系统、充电机器人及存储介质，由于获取充电口的标准图像；获取一个视角下待充电车辆的充电口图像；分别根据标准图像以及充电口图像，获得以充电口中的充电连接孔为特征的多个第一孔特征以及多个第二孔特征；将第二孔特征与第一孔特征进行匹配；若第二孔特征与第一孔特征匹配，则获得单应矩阵；分解单应矩阵，得到旋转矩阵以及平移矩阵，根据旋转矩阵以及平移矩阵确定充电口的位姿。可见，可以采用特征匹配的方式对无纹理的充电口进行匹配，从而确定充电口的位置。同时，充电口中的充电连接孔数量少，形成的特征点数量少，整体计算量降低。
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公开(公告)号：CN113085609B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110513497.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本申请公开了一种新能源车自动充电方法及系统，新能源车自动充电方法，其设置具有充电枪头的充电装置，包括如下步骤：第一判断步骤，判断停在停车位的车辆的停车姿态是否符合自动充电要求；第二判断步骤，判断停在停车位的车辆的电池电量是否符合自动充电要求；对接步骤，所述停车姿态和电池电量均符合自动充电要求时，控制所述充电枪头移动至与车辆充电口对接；充电步骤，对接到位后，通过所述充电枪头对车辆电池进行充电，使电池电量达到电量阈值。车辆停到停车位且符合自动充电要求时，即可以通过充电枪头对车载电池进行充电，实现了对车辆的自动充电。
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公开(公告)号：CN113311845A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110860320.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法、装置及存储介质。本申请的基于路径曲率的纯跟踪控制误差补偿方法包括：获取车辆当前的位置，获取预先规划路径上与车辆当前位置距离最近的路径点；根据车辆当前的位置以及与车辆当前位置距离最近的路径点的位置计算车辆的位置误差；确定车辆当前所处的规划路径的曲率类型，所述曲率类型包括定曲率路径和变曲率路径；根据位置误差以及对应的曲率类型采用预设的补偿算法计算车辆当前位置对应的误差补偿值；根据误差补偿值对车辆进行位置补偿。通过本申请的补偿方法，可以实时对车辆航向角度进行补偿，提高了控制精度。
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公开(公告)号：CN116071571A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310195164.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V10/762 , G01S17/931 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/26 , G06V20/58
Abstract: 本发明涉及无线电波反射定位和检测技术领域，提供一种鲁棒快速的车用单线激光雷达点云聚类方法包括：激光雷达获取点云，设置体素相关参数；建立极坐标结构体数组和体素结构体；遍历点云，计算每个点的极坐标，划分体素网格，建立索引关系；遍历极坐标结构体数组，计算每个点对应的结构体索引；把相同索引的点放进同一个体素结构体并存放每个点的序号，并建立体素结构体哈希表；遍历哈希表，获取当前体素结构体索引，进行连通查找；当前循环结束，获取下一帧点云，继续计算。本发明划分的体素大小会随着距离的改变而改变，解决了无法自适应的问题；并通过体素建立点与点之间的关系，使得算法转为遍历体素，极大降低了计算量。
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公开(公告)号：CN115690924B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211712104.6
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V40/70 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/58 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06F3/01 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本申请公开了一种用于无人车的潜在用户识别方法和装置，首先获取待识别用户的历史移动轨迹数据；然后再将从所述历史移动轨迹数据中提取的轨迹特征数据输入用户轨迹识别数学模型，以获取潜在用户识别值；再依据潜在用户识别值将待识别用户标识为潜在用户；同时从获取包含待识别用户的影像数据中识别有肢体召唤动作的，将其标识为潜在用户。由于通过3D的移动轨迹和2D的视频数据来进行潜在用户的识别，大大增加无人车对潜在用户识别的准确性，进而提高无人车规划的自动巡航轨迹的合理性。
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