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公开(公告)号：CN112034833B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN201911266171.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，系统使用演员评判家强化学习(RL)模型来生成开放空间中的ADV的轨迹。系统感知ADV周围的环境，包括一个或多个障碍物。系统基于感知的环境将RL算法应用于规划轨迹的初始状态，以基于ADV的地图和车辆控制信息确定ADV达到多个轨迹状态的多个控制。系统根据目标目的地状态为每个控制确定通过RL算法的奖励预测。系统通过最大化奖励预测来从轨迹状态生成第一轨迹，以根据第一轨迹来自动地控制ADV。
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公开(公告)号：CN112105893B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201980002331.X
申请日：2019-01-30
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
IPC: G01C21/34
Abstract: 系统从ADV的一个或多个LIDAR传感器实时地接收点云帧流，并实时地接收相应的位姿(1401)。系统基于帧流的每个帧中的点的几何形状或空间属性提取所述帧的片段信息，其中片段信息包括与第一位姿对应的至少第一帧的一个或多个片段(1402)。系统基于片段信息登记帧流(1403)。系统基于帧登记来生成用于帧流的第一点云地图(1404)。
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公开(公告)号：CN111857118A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911266199.1
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 在一个实施方式中，一种自动停放自动驾驶车辆的计算机实施的方法，包括：生成描述自动驾驶车辆(ADV)周围的驾驶环境的环境描述符数据，包括识别停车位和在ADV的预定临近范围内的一个或多个障碍物；基于环境描述符数据生成ADV的停车轨迹以将ADV自动停入停车位内，根据一个或多个障碍物来优化停车轨迹；基于ADV的车辆状态将停车轨迹分段成一个或多个轨迹段；以及根据停车轨迹的一个或多个轨迹段控制ADV以将ADV自动停入停车位，而不与一个或多个障碍物碰撞。
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公开(公告)号：CN111857119B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN201911270218.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 根据一个实施方式，响应于将ADV停放在停车场中的请求，通过网络(例如，VX2链接)访问远程服务器以获得在停车场中显示为可用的停车空间列表。基于可用停车空间列表和与停车场相关联的地图，生成路线以至少导航通过可用停车空间。根据路线驾驶ADV，以定位可用停车空间中的至少一个，并将ADV停放在所定位的可用停车空间中。集中式服务器被配置为从多个停车场周期性地接收信号，所述信号指示停车场中的哪些停车空间是显然可用的。
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公开(公告)号：CN112698645B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010519694.5
申请日：2020-06-09
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/43
Abstract: 在一个实施方式中，接收表示将模拟的自动驾驶车辆(ADV)的第一状态和将在第一时间点发布的一组控制命令的一组参数。作为响应，将定位预测模型应用于该组参数以确定ADV的第一位置(例如，(x，y))。将定位校正模型应用于该组参数以确定一组定位校正因子(例如，(Δx，Δy))。校正因子可以表示由定位预测模型预测的ADV的预测位置和由车辆的传感器测量的地面真值之间的误差。基于ADV的第一位置和校正因子，确定ADV的第二位置作为ADV的模拟位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112105890B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN201980002329.2
申请日：2019-01-30
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，系统接收由ADV的一个或多个LIDAR传感器捕获的多个点云和相应的位姿(1801)。系统从ADV的一个或多个图像捕获传感器接收多个RGB图像(1802)。系统使RGB图像与点云同步以获得RGB点云(1803)。系统从RGB点云提取特征，所述特征包括RGB点云的情境信息和空间信息(1804)。系统基于所提取的特征来登记RGB点云(1805)，并基于RGB点云的登记生成点云地图(1806)。
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公开(公告)号：CN112105890A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201980002329.2
申请日：2019-01-30
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，系统接收由ADV的一个或多个LIDAR传感器捕获的多个点云和相应的位姿(1801)。系统从ADV的一个或多个图像捕获传感器接收多个RGB图像(1802)。系统使RGB图像与点云同步以获得RGB点云(1803)。系统从RGB点云提取特征，所述特征包括RGB点云的情境信息和空间信息(1804)。系统基于所提取的特征来登记RGB点云(1805)，并基于RGB点云的登记生成点云地图(1806)。
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公开(公告)号：CN112034834A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201911266984.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 在一个实施方式中，系统生成多个驱动驾驶场景来训练强化学习(RL)代理并重放每个驱动驾驶场景以通过以下操作训练RL代理：将RL算法应用于驱动驾驶场景的初始状态，以从ADV的多个离散的控制/动作选项中确定多个控制动作，以达到基于多个离散的轨迹状态选项的多个轨迹状态，对于每个控制/动作确定通过RL算法的回报预测，确定轨迹状态的判断分数，并基于判断分数更新RL代理。
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公开(公告)号：CN111771229A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201980002332.4
申请日：2019-01-30
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
IPC: G06T15/00
Abstract: 在一个实施方式中，系统基于点云的初始帧生成占用网格地图。系统接收点云的一个或多个后续帧。针对后续帧中的每个，系统基于后续帧来更新占用网格地图。系统基于所述更新来识别一个或多个异常体素，系统确定异常体素是否属于壁对象，并且响应于确定出异常体素属于壁对象，系统将异常体素标示为后续帧的重影效果体素。
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公开(公告)号：CN112539755B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011287813.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种用于自主车辆的基于ADMM算法的更新点云配准管线。在一个实施例中，公开了一种用于自主驾驶车辆(ADV)的LIDAR位姿的点云配准的系统和方法。方法选择在数据捕获阶段具有较高置信度的点云的位姿作为固定锚位姿。固定锚点用于在点云配准期间估计和优化非锚点的位姿。方法可以将点云划分为块以通过最小化用正则项更新的捆绑调整方程的成本函数来针对每个块并行执行ICP算法。正则项可以测量位姿的当前估计和先前或初始估计之间的差。方法还可以在求解位姿图问题时最小化用正则项更新的捆绑调整方程，以合并来自块的优化位姿以在块之间建立连接。
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