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公开(公告)号：CN118623881A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410721989.9
申请日：2024-06-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶车辆定位领域，尤其涉及一种车辆组合定位方法及系统，用于解决当车轮发生滑动时，编码器的量测信息无法考虑由于车轮滑动产生的误差，传统轮式里程计算法将产生无法预估的误差。本方案将车轮滑动因子添加为状态量，将轮式里程计的观测误差进行度量考虑，以提升车辆滑动状态下组合定位精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116399351A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310440555.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆位置估计方法，用于解决由于自动驾驶车辆运行环境复杂多变引起的导航定位传感器的精度波动而引起定位不准确的问题，提高车辆定位的精度与鲁棒性。本发明的技术方案如下：确定在车辆定位中使用的传感器集合，对传感器集合中的每个传感器，确定要估计的状态集合；对状态集合中每个状态，计算每个状态估计产生的损失，并对损失进行修正；利用每个状态修正后的损失进行定位准确率计算，进而建立全局定位准确率函数，获取使全局定位准确率函数取得最大值的系统状态作为最优估计值，将最优估计值作为车辆最优位置信息。
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公开(公告)号：CN114529866A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210032653.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种可形变群体识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别视频，并对待识别视频进行帧提取，得到单帧图像数据；待识别视频中包括行人；将单帧图像数据输入预设人体关键点提取模型中，得到所有行人的人体关键点信息；人体关键点信息包括头部关键点信息；根据头部关键点信息，对行人进行人群聚类，将行人划分为至少一个群体；判断每个群体中是否存在可形变特征，存在可形变特征所对应的群体为可形变群体。该方案可形变群体识别精度高。
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公开(公告)号：CN113484875B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110868867.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 燕山大学
IPC: G01S17/89 , G01S17/931
Abstract: 本发明涉及一种基于混合高斯排序的激光雷达点云目标分级识别方法，包括采集激光雷达点云数据并进行预处理、进行地面点云去除筛选出非地面点云、进行非地面点云密度聚类、按重要程度进行排序、按重要程度依次进行识别和输出识别出的目标等步骤。本发明可以大幅减少迭代次数，提高地面拟合算法的实时性，使地面拟合模块稳定性得以提升；可以按待识别目标的重要程度进行分层排序，保证每个目标的重要程度唯一，可以在计算资源有限时优先把计算资源分给识别更重要的目标；具有较高实时性、较强稳定性，对于部署在自动驾驶车辆等计算资源有限的设备上，应对复杂多变的真实环境具有较好的适用性。
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公开(公告)号：CN113479201A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110960754.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W30/095 , B60W30/18
Abstract: 本发明公开了一种考虑驾驶人反应能力的换道场景车辆风险动态评价方法，属于车辆风险监测与预警领域，包括根据前、后车实时相对运动状态判断动态最小安全距离，考虑驾驶人反应能力的制动距离差异化计算方法，以及换道场景中的车辆风险动态预测方法，本发明通过计算前、后车的实时最小安全距离为动态预测车辆风险状态提供支撑，使用时间裕度作为驾驶人反应能力和碰撞风险的评价指标，实现对换道场景的车辆风险状态进行预测，能够实时监控跟车场景中自车与周围车辆的相对运动状态，计算车辆风险状态预测结果，能够为车辆风险监测与避撞系统提供技术积累和理论支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114545434A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210039036.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请提供一种路侧视角测速方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取摄像设备采集的图像数据和雷达传感器采集的雷达点云数据；摄像设备和雷达传感器时间同步；对雷达点云数据进行滤波、降维处理，得到处理后点云数据；对图像数据进行目标检测及跟踪处理，得到视觉输出信息；对处理后点云数据及视觉输出信息进行融合处理，得到目标空间信息；根据目标空间信息及视觉输出信息，确定速度信息；将速度信息、目标空间信息及视觉输出信息进行数据结构化，确定输出数据。该方案速度检测精度高且准确性高。
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公开(公告)号：CN118623880A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410721509.9
申请日：2024-06-05
Applicant: 燕山大学
IPC: G01C21/16 , G06F30/27 , G01C21/20 , G01S19/49 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种GNSS失效环境下的车辆定位方法，属于车辆定位领域，用于解决GNSS信号失效环境下车辆定位精度低、鲁棒性差的问题。本案提出在GNSS信号失效时，实时获取惯性导航系统对应的预积分XINS、轮式里程计对应的预积分XODO，获取惯性导航系统对应的信息矩阵ΛINS，轮式里程计对应的信息矩阵ΛODO，从而基于{ΛINSXINS，ΛODOXODO}，利用伪全局定位信息预测模型获取实时的伪GNSS量测信息，进而通过多源定位量测信息融合进行车辆定位估计。其中，所述伪全局定位信息预测模型，利用深度循环神经网络建立GNSS量测信息与{ΛINSXINS，ΛODOXODO}之间的映射关系。
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公开(公告)号：CN113479201B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110960754.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W30/095 , B60W30/18
Abstract: 本发明公开了一种考虑驾驶人反应能力的换道场景车辆风险动态评价方法，属于车辆风险监测与预警领域，包括根据前、后车实时相对运动状态判断动态最小安全距离，考虑驾驶人反应能力的制动距离差异化计算方法，以及换道场景中的车辆风险动态预测方法，本发明通过计算前、后车的实时最小安全距离为动态预测车辆风险状态提供支撑，使用时间裕度作为驾驶人反应能力和碰撞风险的评价指标，实现对换道场景的车辆风险状态进行预测，能够实时监控跟车场景中自车与周围车辆的相对运动状态，计算车辆风险状态预测结果，能够为车辆风险监测与避撞系统提供技术积累和理论支撑。
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公开(公告)号：CN114820662A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210565810.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于点云二维密度的路侧视角地面分割方法，包括下述步骤：获取雷达坐标系下路侧视角的地面原始点云数据；基于原始点云数据，采用密度计算获得二维密度、密度降序点云；基于二维密度、密度降序点云，获得点云二维密度的密度阈值；基于密度阈值、二维密度、密度降序点云，得到分割的地面点云。本发明方法应用时不需做出假设，具有广泛的适用性。本发明方法把地面点云处理成点云二维密度，计算量小，实时性高。并进一步在分割算法中采用栅格数据、kd树以优化计算过程。本发明方法得到的地面点云具有较高的准确性和较强的稳定性。
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公开(公告)号：CN119251265A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411369924.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请涉及自动驾驶环境感知技术领域，具体而言，涉及一种基于生命周期分级管理的三维多目标跟踪方法及装置，该方法包括：三维目标检测结果预处理、三维目标跟踪轨迹未来状态预测、相同时刻检测框和轨迹框匹配关联、轨迹新生死亡管理；其中，三维目标跟踪轨迹未来状态预测采用基于交互式多模型的扩展卡尔曼滤波；轨迹新生死亡管理采用生命周期分级管理策略。该方法涵盖匀速直线、加减速直线、匀速转弯、加减速转弯机动行为，遵循近距离目标消失更可能遮挡、远距离目标消失更可能离开检测范围的第一性原理，更加准确有效地预测未来状态与管理生命周期，有利于减少身份切换、假阳性和假阴性轨迹，具有优异的跟踪性能。
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