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

    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

    IPC分类号: G06V20/58 G06V10/44

    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。

    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

    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

    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。

    一种应用于三维目标检测的数据增强方法

    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

    IPC分类号: G06T5/50 G06T7/10

    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。

    一种基于点云体柱化的三维目标检测方法

    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

    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。

    一种基于自适应判别器的自动驾驶决策方法

    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

    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。

    一种加入候选拓展队列的机器人路径规划采样方法

    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

    IPC分类号: G01C21/20 G06F17/10

    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。

    一种基于驾驶员不满度阈值采集的实验装置及方法

    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

    IPC分类号: G06F17/18 G06F17/10 A61B5/18

    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。

    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

    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

    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。

    一种轮胎的动态力学性能测试系统及方法

    公开(公告)号:CN118010381A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410194035.7

    申请日:2024-02-21

    IPC分类号: G01M17/02 G01L17/00

    摘要: 本发明涉及轮胎检测技术领域,具体涉及一种轮胎的动态力学性能测试系统及方法,使用时将待检测的轮胎放置到固定盘的一侧,然后启动气泵对盘体中充气以带动多个加固杆从盘体中伸出以对轮胎进行支撑,然后通过动密封对盘体和支撑杆之间的位置进行封闭,然后滑动滑动板靠近驱动组件,并通过锁紧器对滑动板进行固定,然后启动驱动气缸带动连接板靠近轮胎,并通过驱动器带动驱动轴和驱动盘转动,以带动轮胎转动,然后启动冲击气缸带动冲击板移动以对轮胎进行冲击,然后通过压力传感器对受力信号进行检测,然后通过控制器控制相应的信号传输,气压表用于附着在轮胎内侧一对轮胎的气压进行检测,从而更加方便对轮胎进行安装,提高工作效率。