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公开(公告)号：CN116563488A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310095648.0
申请日：2023-02-10
申请人： 大连理工大学 , 大连理工大学宁波研究院
IPC分类号： G06T17/20 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于点云体柱化的三维目标检测方法，首先将所取范围内的点云数据进行体柱化，将每个体柱内的点云按照高度方向划分为4个单元，按照不同的高度，对4个单元内的点云数据进行特征提取并经过全连接网络进行升维，最后将升维后的特征并联的拼接在一起进行特征的融合以减小其在高度方向上压缩时造成的信息损失。本发明在体柱的不同高度上分别进行了特征的提取与融合，使其能够在生成二维的伪图像过程中保留不同高度物体的特征，有利于对于不同高度物体的检测。本发明是局部采用体素化进行特征的升维与聚合，随后对聚合的特征进行伪图像生成，使其可以采用现有的处理二维图像的成熟架构，减少了运算速度的同时也可以提高检测的精度。
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公开(公告)号：CN116360429A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310229472.3
申请日：2023-03-10
申请人： 大连理工大学 , 大连理工大学宁波研究院
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于自适应判别器的自动驾驶决策方法，通过限制流入判别器的信息熵的体量，增加判别器的训练难度；同时，当流入判别器的信息熵体量过小时，会逐渐减弱信息流量限制，从而使得判别器所获得的信息始终保持在一个合理的水平。为了达到动态调整的目的，本发明通过采用阈值比较的方法，流入的信息熵的体量在某一阈值附近波动，阈值的选取基于统计学选取。当流入判别器的信息大于信息阈值时，损失函数会增大，更新网络时会减小通过的信息体量；而流入判别器的信息小于阈值时，这项损失不起作用，判别器为了更准确的判断数据来源，会自动提高通过的信息体量。这样即可实现动态调整的目的，解决了生成器和判别器博弈不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN116030445A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211601246.5
申请日：2022-12-13
申请人： 大连理工大学 , 大连理工大学宁波研究院
摘要： 本发明公开了一种结合点云形状特征的自动驾驶实时三维目标检测方法，使用计算机图形学中的三角形网络对局部特征进行表示，从而灵活的呈现复杂的局部体素特征。本发明对体素内部的每一个点使用K近邻算法寻找距离最近的K个点，使用这些点构建以该点为中心的伞状曲面，使用曲面的法向量方向、曲面中心坐标等信息构建每个点的曲面特征，用全连接神经网络以及最大池化层生成一个曲面特征，从而使用该曲面特征表示点云周围的局部形状。本发明使用伞状曲面构造为每个点云周围的点云形状进行建模，从而补充了缺失的局部形状学习特征，减少了自动驾驶感知任务中误检与漏检的现象。本发明在完成点云局部形状建模的同时保证了算法的实时性。
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公开(公告)号：CN116242354A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211584088.7
申请日：2022-12-09
申请人： 大连理工大学 , 大连理工大学宁波研究院
摘要： 本发明公开了一种加入候选拓展队列的机器人路径规划采样方法，包括以下步骤：根据起始点与目标点间的位置关系得到候选拓展队列；初始化随机树；形成目标点的引导路径；在随机树中寻找离拓展点最近的节点Qnearest；生成新节点；判断节点Qnear和Qnew之间是否与障碍物发生碰撞；判断是否抵达目标点Qgoal或引导路径中的任一节点。由于本发明加入了一种新的候选拓展队列，概率拓展不再局限于目标点，解决了原有Goal‑based RRT在逼近目标点是容易陷入局部最优的问题；由于本发明加入了新的目标点引导路径，能更快生成初始路径，并保证路径质量。
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公开(公告)号：CN114238857A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111523425.7
申请日：2021-12-13
申请人： 大连理工大学宁波研究院 , 大连理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于驾驶员不满度阈值采集的实验装置及方法，所述装置包括固定驾驶舱、环形屏幕、投影仪、音箱、上位机、下位机、方向盘转角传感器和制动踏板压力传感器；所述方法包括以下步骤：预防驾驶员产生学习效应；计算跟车时间；对计算出的跟车时间进行正态分布检验；计算驾驶员不满度。现有的驾驶员不满度阈值采集的实验方法，实验流程不完善，忽略了驾驶模拟器的学习效应，导致实验数据无法计算出有效的跟车时间，从而无法计算驾驶员不满度阈值。本发明在主车的前方设置随机的干扰车辆，干扰车辆会在主车遇见后短时间内加速，最大可能避免学习效应，保证数据计算出有效的跟车时间。
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公开(公告)号：CN114202949A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111522178.9
申请日：2021-12-13
申请人： 大连理工大学宁波研究院 , 大连理工大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/0968 , H04W4/40
摘要： 本发明公开了一种高速公路智能网联汽车相邻车辆辨别及参考路径调整方法，针对智能网联汽车搭建了高速公路车路协同场景，有效利用了车‑车、车‑路之间动态信息实时交互，实现车辆资源与周边资源耦合协同，为行车环境提供了强大支撑。本发明可根据主车行车环境的变化，实时辨别主车当前车道、左侧车道、右侧车道的相邻车辆。且算法易于实现，保障了实时性需求；本发明以保障主车行驶安全性为出发点，设计了环境信息预处理模块、相邻车辆状态判断循环模块以及参考路径输出模块三个模块，可有效鉴别出当前安全性最高的车道并将其中心线作为主车的全局参考路径，且参考路径可根据主车行车环境的变化而动态调整。
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公开(公告)号：CN114202949B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111522178.9
申请日：2021-12-13
申请人： 大连理工大学宁波研究院 , 大连理工大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/0968 , H04W4/40
摘要： 本发明公开了一种高速公路智能网联汽车相邻车辆辨别及参考路径调整方法，针对智能网联汽车搭建了高速公路车路协同场景，有效利用了车‑车、车‑路之间动态信息实时交互，实现车辆资源与周边资源耦合协同，为行车环境提供了强大支撑。本发明可根据主车行车环境的变化，实时辨别主车当前车道、左侧车道、右侧车道的相邻车辆。且算法易于实现，保障了实时性需求；本发明以保障主车行驶安全性为出发点，设计了环境信息预处理模块、相邻车辆状态判断循环模块以及参考路径输出模块三个模块，可有效鉴别出当前安全性最高的车道并将其中心线作为主车的全局参考路径，且参考路径可根据主车行车环境的变化而动态调整。
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公开(公告)号：CN114219748A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111560856.0
申请日：2021-12-14
申请人： 大连理工大学宁波研究院 , 大连理工大学
摘要： 本发明公开了一种应用于三维目标检测的数据增强方法，通过随机改变生成网格状蒙版尺寸比例来对网络进行不同的信息丢失，当比例较小时，生成更加密集的信息丢失网格蒙版，当网格比例较大时，生成比较稀疏的信息丢失网络蒙版。通过合理调节网格比例可以在增加数据集规模的同时保留目标点云关键信息，防止深度神经网络无法收敛。相较于传统的将边界框划分为数块小边界框，离散网格蒙版即使在网格比例较大时也能保留目标点云的关键信息。本发明可以在每次进行信息丢失操作过程中针对相同的目标框产生不同的数据增强效果，显著的提高了数据集的规模，使得训练得到的深度学习模型具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118278272A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410371930.1
申请日：2024-03-29
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/006 , G06F119/10
摘要： 本发明属于声品质评估技术领域，具体公开了一种基于GWO‑SVR模型的车内声品质预测方法，通过相关性计算选择出对主观评价影响显著的特征；利用灰狼算法(GWO)对支持向量回归机(SVR)的惩罚系数C和核参数g进行优化，建立了拟合效果更好的GWO‑SVR模型，利用该GWO‑SVR模型可以根据声品质客观参量预测声品质主观感知，可以快速准确获得声品质评分，且具有较高的准确率；可以更准确地预测车内声品质，为后续如何提高声品质以及舒适性提供理论参考。
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公开(公告)号：CN117985267A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410025593.0
申请日：2024-01-08
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种用于旋翼无人机降落后位姿调整的装置与方法，包括释放/回收平台和位姿调整平台；释放/回收平台能够将无人机缩进车厢或将无人机举起以满足无人机的补能或发射要求；位姿调整平台根据工作状态不同分别可位于释放/回收平台的顶部、内部，对降落后的无人机进行位态调整，调整过程主要由两个相同的执行平台完成，在防止无人机缩进车厢过程中不与车厢发生碰撞的同时也可满足无人机的自动补能的精度要求；调姿完成后可将无人机缩进车厢以完成后续补能操作。本发明除了可用于小型无人机的位姿调整，对于大型无人机位姿调整具有更好的效果；可有效降低在调姿过程中对无人机的损害，执行平台在调姿过程中可将无人机抬起，不依赖高精度定位导航即可实现无人机的位姿调整。
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