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公开(公告)号：CN113219507B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110130124.1
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于RT3000的自动驾驶车辆感知融合数据的精度测量方法，步骤包括：测试车上装配有多个车用传感器和自动驾驶感知系统，在测试车和目标车的中心位置均安装RT3000系统；开始试验；试验完成后，导出测试车RT3000原始数据、目标车RT3000原始数据和自动驾驶感知系统输出的感知融合数据；对测试车RT3000原始数据、目标车RT3000原始数据和感知融合数据进行时钟同步和空间同步；将经过时钟同步和空间同步后的目标车RT3000原始数据和感知融合数据进行解析并对目标车相关数据进行误差分析。该方法，用RT3000系统做为真值系统，能够得到自动驾驶感知系统输出的融合数据的精度信息；且能够对场景无要求，相较于传统的强依赖于GPS的测试系统实现对场地更高的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN115546303A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211288245.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆泊车技术领域，特别涉及一种室内停车场的定位方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取车辆周围的环境图像；提取环境图像中车辆周围停车位的至少一个坐标语义特征，以坐标语义特征为索引，查询预先构建得到的全局语义地图，得到与坐标语义特征匹配的目标特征，其中，全局语义地图基于停车位的坐标语义特征预先构建得到；根据目标特征定位车辆的初始位置根据车辆的当前加速度和当前角速度修正初始位姿，得到车辆在室内停车的实际位置。由此，解决了视觉SLAM建图精度低，算法计算复杂，在车辆计算资源受限时，计算效率低，导致车辆在室内停车场的定位精度较低的等问题。
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公开(公告)号：CN113758491A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110897052.3
申请日：2021-08-05
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/28 , G01C21/16 , G01C21/30 , G01C21/32 , G01S17/06 , G01S17/86 , G01S19/45 , G01S19/47 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合无人车的相对定位方法、系统及车辆，包括以下步骤：（1）数据接入；（2）定位初始化；（3）IMU积分推算；（4）地图数据库匹配；（5）融合定位建模；（6）融合定位求解。本发明降低了累计误差对定位结果的影响，以及有效地减少了匹配过程中出现的误匹配结果。
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公开(公告)号：CN112666535A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110036133.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开一种多雷达数据融合的环境感知方法及系统，包括获取点云信息，点云畸变补偿，坐标系转换，建立栅格地图，目标聚类和筛选，目标可视化。本方法考虑到激光雷达的点云特点，根据距离远近设置了不同的阈值，并结合实际使用的效果确定不同距离阈值的确定，有效解决了目标过分割和欠分割的问题，在其它感知系统失效的简单场景能独立工作。另外本方法还具有个可扩展、实用性强的特点。
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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
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114705210A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210474860.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于ESKF的紧耦合定位方法、设备及存储介质，方法具体包括以下步骤：获取惯性测量单元测量值和轮速计读数，并进行融合，同时进行状态传递；通过车辆后端的鱼眼摄像头获取视觉数据并进行视觉建图定位得到当前时刻相机的定位结果；基于ESKF算法将惯性测量单元测量值和轮速计读数的融合结果作为预测，鱼眼摄像头的定位结果作为观测来完成ESKF融合，获得最终的定位结果。本发明的多传感器组合的定位方案相较于单一传感器的定位方案，理论上结果会更准确、鲁棒性更强；同时使用ESKF算法，在保持较高定位精度的情况下能有效降低定位算法的计算资源需求。
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公开(公告)号：CN116147620A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310207165.5
申请日：2023-03-06
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种方案验证阶段的融合定位数据处理方法，包括：数据通讯转发端进程对接收到的多个传感器数据分别进行预处理；针对占字节数小的各第一类传感器数据，数据通讯转发端进程采用消息队列的方式将封装后的第一类传感器数据转发到数据通讯接收端进程；针对占字节数大的第二类传感器数据，数据通讯转发端进程采用共享内存的方式将封装后的各第二类传感器数据转发到数据通讯接收端进程；对接收到的第一类传感器数据进行航迹推算处理，对接收到的第二类传感器数据进行去畸变处理；将经过航迹推算处理后得到的结果和对经过去畸变处理后得到的结果以ROS格式的消息并发送至融合定位进程；融合定位进程基于接收到的全部ROS消息进行融合定位。
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公开(公告)号：CN114812573A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210428550.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能驾驶车辆技术领域，具体涉及基于单目视觉特征融合的车辆定位方法及可读存储介质。所述方法包括：通过里程计数据恢复前目和后目中任意一个视觉图像的尺度并进行建图，生成对应的第一车辆运行轨迹和第一视觉特征地图；通过第一车辆运行轨迹恢复前目和后目中另一个视觉图像的尺度并进行建图，生成对应的第二视觉特征地图；将第一视觉特征地图和第二视觉特征地图进行融合，生成融合视觉特征地图；匹配前目和/或后目的视觉图像以及融合视觉特征地图中的特征点，以实现重定位。本发明还公开了一种可读存储介质。本发明能够实现前后目尺度的恢复和车辆运动轨迹的融合，从而能够提高单目视觉建图和定位的准确性。
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公开(公告)号：CN114648586A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210302013.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法及存储介质，该方法包括以下步骤：S1、对车辆摄像机获取的车辆外部的图像进行处理后，映射到高斯球上；S2、设置RANSAC算法总迭代次数；S3、从高斯球上任选3点(P1，P2，P3)构建一组Manhattan；S4、根据点和向量的误差公式计算该组Manhattan的内点数；S5、重复步骤S3和S4，直到达到步骤S2设置的总迭代次数，选取内点数最多的一组Manhattan，根据所有内点和公式计算相机姿态Rcw；S6、计算车辆姿态Rvw，以估计车辆绝对姿态。本发明能准确估计位置以使车辆在室内环境定位过程中的位姿更加准确。
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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
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W40/02
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。
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