公开(公告)号：CN117809085A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311741771.1

申请日：2023-12-18

Applicant: 北京大学

Inventor： 赵卉菁 ,  谢睿 ,  周昊天 ,  李鸿泽

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种视觉地表属性分类预测模型训练方法及系统，属于自动驾驶技术领域，获取训练数据；基于训练数据对视觉地表属性分类预测模型进行训练，其中，视觉地表属性分类预测模型包括视觉模块、机体感知模块和分类网络；视觉模块的输入为1帧图像块，输出为地表属性标签；机体感知模块的输入为100毫秒的加速度计及轮速编码器的时序信号，输出为地表属性标签；分类网络基于人工标注样本，以全监督方式学习视觉模块、机体感知模块的模型参数，得到地表属性分类。本发明利用机体感知对环境变化的稳定性等特点，利用对同一地表的机体感知结果构建监督样本，在线地优化视觉感知模型，使其具备对环境变化的自适应能力，提高了鲁棒性。

公开(公告)号：CN101644717B

公开(公告)日：2011-06-08

申请号：CN200910091650.0

申请日：2009-08-31

Applicant: 北京大学 ,  北京北大千方科技有限公司

Inventor： 赵卉菁 ,  周双全 ,  沙杰 ,  刘成英 ,  马爱民 ,  黄华 ,  张志平 ,  夏曙东

IPC: G01P13/02

Abstract: 本发明提供了一种采用激光扫描的行人前进方向判断方法：包括分别对行人前进方向上的两个平行断面进行激光扫描，得到第一和第二激光扫描数据；根据第一激光扫描数据和第二激光扫描数据来确定行人的前进方向。本发明能快速有效地判断出行人的前进方向，且不易受外界环境的影响，便于安装维修，有较好的市场前景。

公开(公告)号：CN109800773B

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN201910121876.4

申请日：2019-02-19

Applicant: 北京大学

Inventor： 高飙 ,  潘彦成 ,  徐安然 ,  赵卉菁

IPC: G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于三维激光雷达的越野路面提取方法，属于图像识别技术领域。包括将激光雷达获取的连续多帧的三维激光点云数据叠加后，投影到俯视图中得到路面高程图；利用深度卷积神经网络对路面高程图进行特征提取，得到路面高程图的通行代价图；对通行代价图进行离散化，获取可通行区域标签、障碍物区域标签和模糊区域标签；根据可通行区域标签、障碍物区域标签和模糊区域标签对离散化的通行代价图进行图像可视化，获取可通行越野路面区域图。本发明不受光照和天候的影响，即可提取可通行的越野路面；基于深度学习的特征提取方法，可自适应学习到环境特征，在不同场景下适应性更强；提出的自动数据标注方案，有效减少对人工标注样本的需求。

公开(公告)号：CN109696663A

公开(公告)日：2019-04-30

申请号：CN201910129953.0

申请日：2019-02-21

Applicant: 北京大学

Inventor： 鞠孝亮 ,  赵卉菁

IPC: G01S7/497

Abstract: 本发明实施例提供了一种车载三维激光雷达标定方法和系统，标定方法不依赖特殊设施，利用路面作为基准平面，利用自然环境的特征有效地求解一台或多台三维激光雷达相对车体坐标系的外部标定参数，可极大地提高标定参数的准确性，为多模态传感器的数据融合处理提供基础。车载三维激光雷达系统包括一台安装于车辆顶部的主激光雷达和零至多台安装于车辆其它位置的辅激光雷达。

公开(公告)号：CN101387700A

公开(公告)日：2009-03-18

申请号：CN200810171317.6

申请日：2008-10-12

Applicant: 北京大学 ,  柴崎亮介

Inventor： 赵卉菁 ,  柴崎亮介

IPC: G01S7/48

Abstract: 本发明公开了基于多激光扫描仪的数据融合方法及系统。方法包括：预先定义移动目标的平面轮廓模型；对于每帧扫描数据，对该帧数据中的激光点进行聚类；在不同激光扫描仪所获得的所有聚类中，对于相互距离在预设值内的每组聚类，若该组聚类中的所有方向向量与移动目标的平面轮廓模型匹配，则将该组聚类组合为一个移动目标。本发明通过利用在同一平面内任意地点、方向放置的激光扫描仪所测量到的激光点的方向向量与移动目标的平面轮廓模型相匹配的特性，对扫描数据进行融合，提高了多激光扫描仪下的数据融合的精确度。

公开(公告)号：CN120067681A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510121070.0

申请日：2025-01-26

Applicant: 北京大学

Inventor： 王帅 ,  赵卉菁

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/211 ,  G06F18/21 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种用于自动驾驶控制策略学习的核心样本数据集选取方法。该方法包括：利用自动驾驶控制的关键特征构建参考系，对参考系进行栅格化，得到多个栅格；将各种自动驾驶场景的数据样本投影到栅格中，同一栅格内的数据样本存在共性特征；采用基于栅格的采样方法对各个栅格中的数据样本进行均衡采样，得到用于自动驾驶控制策略学习的核心样本数据集。本发明方法可以提高自动驾驶控制策略的学习效率和模型性能。本发明方法可抑制自动驾驶数据集中普遍存在的长尾问题，从海量数据中构建分布更高、信息密度更高的数据子集，从而降低数据存储、提高训练效率和模型在关键数据上的泛化能力，具有很强的应用价值。

公开(公告)号：CN109696663B

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN201910129953.0

申请日：2019-02-21

Applicant: 北京大学

Inventor： 鞠孝亮 ,  赵卉菁

IPC: G01S7/497

Abstract: 本发明实施例提供了一种车载三维激光雷达标定方法和系统，标定方法不依赖特殊设施，利用路面作为基准平面，利用自然环境的特征有效地求解一台或多台三维激光雷达相对车体坐标系的外部标定参数，可极大地提高标定参数的准确性，为多模态传感器的数据融合处理提供基础。车载三维激光雷达系统包括一台安装于车辆顶部的主激光雷达和零至多台安装于车辆其它位置的辅激光雷达。

公开(公告)号：CN104374376B

公开(公告)日：2016-06-15

申请号：CN201410635872.5

申请日：2014-11-05

Applicant: 北京大学

Inventor： 俞毓锋 ,  赵卉菁

IPC: G01C11/02 ,  G01C11/06 ,  G01C3/00

Abstract: 一种可行驶区域的三维测量装置和评估系统，包括一种基于旋转激光雷达与相机的三维测量装置，通过电机旋转单线或四线激光雷达实现三维激光扫描，利用单目相机的图像特征匹配估计平台的位置姿态变化，通过运动补偿生成周边环境的三维点云；一种行驶区域的三维评估方法，通过融合相机及激光雷达数据，建立概率的穿越性分析，评估行驶区域。本发明装置及系统相比国际上同类三维测量装置具有廉价、国产化难度较低、易于维护、易于隐蔽等特点，可以有效地实现复杂越野环境的行驶区域评估。

公开(公告)号：CN105589880A

公开(公告)日：2016-05-18

申请号：CN201410573499.5

申请日：2014-10-23

Applicant: 标致·雪铁龙汽车公司 ,  北京大学

Inventor： 姚问 ,  赵卉菁

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种用于获取车道变换数据的装置，该装置包括：获取模块，用于从表示车辆的转向角随时间变化的转向角数据中，获取有可能指示车辆变换车道的转向角数据段；计算模块，用于计算所获取的转向角数据段的特征值；检测模块，用于基于算的特征值，利用预先训练得到的分类器来检测所获取的转向角数据段是否是指示车辆变换车道的转向角数据段；以及，输出模块，用于当检测结果为肯定时，输出所获取的转向角数据段为指示车辆变换车道的车道变换数据。利用该方法和装置，能够从实际车辆驾驶的大量转向角数据中简单且自动地获取指示车辆变换车道的车道变换数据。

公开(公告)号：CN101393264A

公开(公告)日：2009-03-25

申请号：CN200810170194.4

申请日：2008-10-12

Applicant: 北京大学 ,  柴崎亮介

Inventor： 赵卉菁 ,  柴崎亮介

IPC: G01S17/66

Abstract: 本发明公开了一种基于多台激光扫描仪的移动目标跟踪方法和系统。方法包括：融合数据时序列中的每一帧中，一个由多个聚类组成的组合对应一个移动目标；对于所述时序列中的第0帧，将其中所有组合的运动速度和方向设为预设值；对于所述时序列中的第k－1帧中的每个组合对应的移动目标，k不等于0，判断第k帧中是否也存在与该移动目标对应的组合，是则结合该移动目标在第k－1帧中的组合以及该移动目标在第k帧中的组合，确定该移动目标在第k帧中的运动速度和方向。本发明的技术方案能够在融合数据的时序列中准确地跟踪移动目标。