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公开(公告)号：CN119445869A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411811975.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种绿波通行规划方法、装置、设备、介质及产品。所述方法包括：接收一个或多个信号灯设备发送的实时信号灯信息，所述信号灯信息包括所述信号灯的位置信息、所述信号灯朝向方位及实时相位信号；获取所述车辆的实时位置信息及其航向角；确定所述一个或多个信号灯设备中是否存在所述车辆的目标信号灯设备，若是，根据所述目标信号灯设备发送的实时信号灯信息中的朝向方位和所述车辆的航向角，确定目标信号灯设备；根据所述目标信号灯设备的实时相位信号，进行绿波通行规划。本发明借助车辆与信号灯之间的直接通信，车辆能够自适应地自多个信号灯信号中识别目标信号灯，进而根据目标信号灯进行绿波检测。
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公开(公告)号：CN110399688B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910696829.2
申请日：2019-07-30
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶的环境工况确定方法、装置及存储介质，属于车辆工程技术领域。所述方法包括：对获取的道路工况数据进行标准化处理；对标准化处理后的道路工况数据进行三维覆盖组合，得到多个场景组合的数据串；将所述多个场景组合的数据串进行仿真，以得到多个场景组合的数据串对应的环境工况。在本申请中，通过对获取的道路工况数据进行标准化处理，并对标准化处理后的道路工况数据进行三维覆盖组合，得到多个场景组合的数据串，从而保证了场景组合的数据串的低冗余性、可重复性、易扩展性，同时可以对多个场景组合的数据串进行场景仿真，完成了自动驾驶的环境工况的可靠虚拟再现，提高了环境工况确定的置信度。
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公开(公告)号：CN113128444A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110468959.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆环境感知技术领域，提供了一种损失函数获取方法，包括：S1、获取目标框参数的预测值，输入构建的损失函数模型，损失函数模型为：S2、基于目标框参数的预测值与期望值的接近程度来调节损失函数模型中的损失函数系数A及损失函数幂指数α；S3、损失函数模型输出参数预测值对应的损失函数；z表示目标框参数的预测值，表示目标框参数的期望值。本发明主要通过采用简单快速的绝对值幂指数的式定义深度学习的损失函数，并根据学习过程中的期望模型与实际模型的差值，动态定义损失函数的相关幂指数和系数，在保证函数可微条件的同时加快深度学习的收敛速度，以及提高收敛精度，并有效防止模型的过拟合学习和梯度消失现象。
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公开(公告)号：CN110865388B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201911189230.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 芜湖汽车前瞻技术研究院有限公司 , 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种摄像机与激光雷达的联合标定方法、装置及存储介质，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：根据激光雷达扫描目标标定靶的激光点云，确定目标标定靶的N个特征点的空间坐标，N由目标标定靶的形状确定得到；通过摄像机检测N个特征点的平面坐标；根据N个特征点的空间坐标和N个特征点的平面坐标，确定激光雷达和摄像机的姿态信息，以实现摄像机和所述激光雷达的联合标定。本申请通过从激光雷达获得的目标标定靶的激光点云，确定特征点的空间坐标，并通过摄像头检测图像中特征点的平面坐标，通过空间坐标和平面坐标确定激光雷达和摄像机的姿态信息，仅需一次就可以完成摄像机与激光雷达的标定，提高了标定的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN110097025B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910394375.3
申请日：2019-05-13
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车道线的检测方法、装置及存储介质，属于智能汽车技术领域。所述方法包括：获取当前行驶方向上的视觉图像；基于所述视觉图像，确定车道线直方图；基于所述车道线直方图拟合车道线，以完成车道线的检测。在本申请中，可以获取汽车行驶方向上的视觉图像，并根据视觉图像确定车道线直方图，从而从车道线直方图中拟合得到车道线，实现车道线的检测。由于无需通过车道线特征点与车道线几何模型进行匹配来提取车道线，也无需通过车道线边缘点的梯度、方向和灰度值等一些特征来检测车道线，从而减少了车道线检测的计算量，提高了车道线检测的效率。
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公开(公告)号：CN110077402B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910394386.1
申请日：2019-05-13
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种目标物体的追踪方法、装置及存储介质，属于智能汽车技术领域。所述方法包括：通过安装在汽车上的毫米波雷达获取所述汽车在行驶方向上的雷达信息；基于所述雷达信息，确定符合追踪条件的目标物体；对所述目标物体进行追踪，以对所述汽车进行控制。本申请通过获取汽车行驶方向上的雷达信息，并根据雷达信息确定符合追踪条件的目标物体，对符合追踪条件的目标物体进行追踪，从而使追踪具有针对性，提高了物体追踪的准确性，保证了汽车的行驶安全性。
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公开(公告)号：CN110097783A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910403130.2
申请日：2019-05-15
Applicant: 芜湖汽车前瞻技术研究院有限公司 , 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆安全辅助驾驶技术领域，特别提供了一种车辆预警方法及系统。该方法包括：当目标车辆(1)的前方存在车辆时，确定目标车辆(1)和前方车辆(2)之间的相对距离；根据目标车辆(1)的驾驶员的图像信息识别驾驶员的驾驶状态；根据驾驶员的驾驶状态和目标车辆(1)的状态信息得到当前时刻目标车辆(1)紧急制动的制动距离；当目标车辆(1)和前方车辆(2)之间相对距离不大于目标车辆(1)的制动距离时，发出警示信息。该车辆预警方法可以实时准确地为驾驶员提供警示信息。
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公开(公告)号：CN110097025A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910394375.3
申请日：2019-05-13
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车道线的检测方法、装置及存储介质，属于智能汽车技术领域。所述方法包括：获取当前行驶方向上的视觉图像；基于所述视觉图像，确定车道线直方图；基于所述车道线直方图拟合车道线，以完成车道线的检测。在本申请中，可以获取汽车行驶方向上的视觉图像，并根据视觉图像确定车道线直方图，从而从车道线直方图中拟合得到车道线，实现车道线的检测。由于无需通过车道线特征点与车道线几何模型进行匹配来提取车道线，也无需通过车道线边缘点的梯度、方向和灰度值等一些特征来检测车道线，从而减少了车道线检测的计算量，提高了车道线检测的效率。
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公开(公告)号：CN110077397A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910399631.8
申请日：2019-05-14
Applicant: 芜湖汽车前瞻技术研究院有限公司 , 奇瑞汽车股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种智能车避障轨迹规划方法，根据每个障碍物的位置得到所有的避障格的位置；根据自车的位置、自车的速度、障碍物的速度和所有避障格的位置，得到至少一个避障格路径；将避障格代价最小的避障格路径作为目标避障格路径；根据自车的位置、自车的速度和第一个目标避障格的位置，得到第一个目标避障格的避障轨迹；根据任一个目标避障格的位置、在任一个目标避障格之前自车经过的上一个目标避障格的位置和自车的速度，得到任一个目标避障格的避障轨迹；根据目标避障格路径中所有目标避障格对应的避障轨迹，得到目标避障格路径对应的目标避障轨迹。本发明实施例根据障碍物的速度规划路径，提高了避障的准确性。
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公开(公告)号：CN109471096A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811289484.0
申请日：2018-10-31
Applicant: 奇瑞汽车股份有限公司
IPC: G01S13/52
Abstract: 本发明公开一种多传感器目标匹配方法、装置及汽车，属于智能车环境感知领域。方法包括：按照毫米波雷达的采集时刻序列建立毫米波雷达的探测目标库；以毫米波雷达所在坐标系为基准，按照视觉传感器的采集时刻序列建立视觉传感器的探测目标库；基于卡尔曼滤波算法估计毫米波雷达的探测目标库中各个探测目标在每个单位时间上的位置数据和速度数据，得到毫米波雷达与视觉传感器的时间同步数据；基于预设的代价函数和时间同步数据，对毫米波雷达的探测目标库和视觉传感器的探测目标库中的探测目标进行配准。本发明能够提高匹配准确率低，并能够减少匹配过程的计算量，提高匹配效率。
