一种车辆环境感知系统及故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114379572B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202210114637.8

    申请日:2022-01-30

    Abstract: 本发明涉及一种车辆环境感知系统及故障诊断方法,车辆环境感知系统包括传感融合控制器和与传感融合控制器电连接的传感器;方法包括如下步骤:1)传感融合控制器接收来自传感器的报文信息;2)传感融合控制器根据报文信息诊断传感器故障;3)传感融合控制器生成故障信息并输出至自动驾驶系统。本发明通过三种故障诊断模块对传感器的故障较为全面的诊断,可准确判断出传感器的故障状态,并将传感器的故障状态发送给自动驾驶系统以便自动驾驶系统根据当前传感器的故障状态做出相应的响应,从而解决目前车辆环境感知系统存在不能对传感器进行故障诊断或诊断手段单一的问题,可取得提高故障诊断准确性、车辆自动驾驶安全性的效果。

    一种自动泊车中三维目标框的计算方法

    公开(公告)号:CN115195763A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210698763.2

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种自动泊车中三维目标框的计算方法,包括如下步骤:步骤1:获取车载传感器发送的目标数据,并对目标数据进行解析;步骤2:通过解析得到的数据,判断解析得到的当前帧目标数据是否是该目标的第一帧数据;如果是,则进行步骤4;如果不是,则进行步骤3;步骤3:将步骤2得到的当前帧目标数据与上一帧保存的历史数据进行加权得出历史加权数据;步骤4:根据步骤2得到的第一帧数据,或者步骤3得到的历史加权数据,计算得到该目标的三维框;步骤5:输出该目标的三维框至车载控制器,并循环进行步骤1~5。本发明所述方法能够实时为车载控制器输出稳定的三维目标框,输出的三维目标框抖动更小,更有利于车载控制器进行路径规划。

    一种基于深度学习的激光点云目标检测识别装置及方法

    公开(公告)号:CN114821498A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210333138.8

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的激光点云目标检测识别装置及方法,方法包括如下步骤:1)数据采集模块采集激光点云数据;2)数据标注模块对激光点云数据进行自动标注;3)深度学习模块对标注后的激光点云数据进行特征提取;4)预测模块根据提取的特征基于深度神经网络模型进行目标的实时预测。本发明所述一种基于深度学习的激光点云目标检测识别方法中,先对单帧点云数据进行特征提取,然后将提取的特征进行稀疏化处理,转化为可以供RPN卷积神经网络计算的数据结构,将用于图像领域的卷积神经网络移植到三维的激光点云领域,从而提高对激光点云数据中目标检测识别的准确性。

    一种激光点云标注装置及方法

    公开(公告)号:CN114648677A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210313188.X

    申请日:2022-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种激光点云标注装置及方法,方法包括如下步骤:1)数据采集模块采集时空同步的激光点云数据和图像数据;2)数据标注模块对图像数据进行自动标注;3)对自动标注后的图像数据进行审核并对审核未通过的图像数据进行修正;4)三维场景重构模块建立图像数据与激光点云数据之间的映射关系;5)基于映射关系根据图像数据的标注完成对激光点云数据的标注。由于激光点云的稀疏性,对于远距离的小目标,人工也难以识别目标的种类和边界,而图像具有丰富的纹理和色彩,容易对目标种类和边界进行判断;本发明先标注图像数据,再将标注结果映射到激光点云数据中,完成自动标注,不仅准确性高、耗时短且人工成本低。

    一种车辆环境感知系统及故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114379572A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210114637.8

    申请日:2022-01-30

    Abstract: 本发明涉及一种车辆环境感知系统及故障诊断方法,车辆环境感知系统包括传感融合控制器和与传感融合控制器电连接的传感器;方法包括如下步骤:1)传感融合控制器接收来自传感器的报文信息;2)传感融合控制器根据报文信息诊断传感器故障;3)传感融合控制器生成故障信息并输出至自动驾驶系统。本发明通过三种故障诊断模块对传感器的故障较为全面的诊断,可准确判断出传感器的故障状态,并将传感器的故障状态发送给自动驾驶系统以便自动驾驶系统根据当前传感器的故障状态做出相应的响应,从而解决目前车辆环境感知系统存在不能对传感器进行故障诊断或诊断手段单一的问题,可取得提高故障诊断准确性、车辆自动驾驶安全性的效果。

    智能驾驶车辆的环境感知系统、方法、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN113734176A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111100769.7

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶车辆的环境感知系统、方法、车辆及存储介质,获取激光雷达输出的点云UDP包,并接入到原始点云驱动模块处理后得到点云数据格式;获取IMU信息,结合IMU信息求得每一个点云所在的雷达位置与初始位置的转换关系,并将每一帧的所有点都转换到初始雷达位置;将畸变补偿之后的点云结合雷达标定文件完成从雷达坐标系到车体坐标系的转换,得到车体坐标系下的点云;获取RTK定位信息和高精度地图信息,判断是否有RTK信号;如果没有RTK信号,判断点云是否在车道线内,如果在车道线内,则保留并建立栅格地图,反之进行点云滤除;根据栅格占据状态来进行目标聚类和可视化。本发明能避免在交叉路口将其他车道的交通参与者给滤除掉。

    智能驾驶车辆的环境感知系统、方法、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN113734176B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202111100769.7

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶车辆的环境感知系统、方法、车辆及存储介质,获取激光雷达输出的点云UDP包,并接入到原始点云驱动模块处理后得到点云数据格式;获取IMU信息,结合IMU信息求得每一个点云所在的雷达位置与初始位置的转换关系,并将每一帧的所有点都转换到初始雷达位置;将畸变补偿之后的点云结合雷达标定文件完成从雷达坐标系到车体坐标系的转换,得到车体坐标系下的点云;获取RTK定位信息和高精度地图信息,判断是否有RTK信号;如果没有RTK信号,判断点云是否在车道线内,如果在车道线内,则保留并建立栅格地图,反之进行点云滤除;根据栅格占据状态来进行目标聚类和可视化。本发明能避免在交叉路口将其他车道的交通参与者给滤除掉。

Patent Agency Ranking