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公开(公告)号：CN110378177A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201811154061.8
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种用于提取环境目标的特征点的方法及装置，属于车辆领域。所述方法包括：获取所述环境目标的每个角点的位置；以及根据所述环境目标的每个角点的位置而确定所述环境目标的特征点。其可以解决目标识别不精确的问题，尤其适用于针对较大目标(例如，卡车等)的识别。
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公开(公告)号：CN111348046A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811581100.2
申请日：2018-12-24
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: B60W40/02
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种目标数据融合方法及系统。本发明所述的目标数据融合方法包括：对各个传感器所探测的目标属性进行时间同步，并分别存储未经过所述时间同步的原始目标属性和经过所述时间同步的同步目标属性；基于所述同步目标属性进行目标关联；以及在经过所述目标关联之后，基于所述原始目标属性对同一目标中由不同传感器所探测的目标属性进行属性融合。本发明采用时间同步的方式进行目标关联，提高了目标关联的准确度，采用时间异步的方式对关联后的目标进行属性融合，保证了原始传感器属性的真实性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110361015B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201811153737.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种道路特征点提取方法及系统。所述道路特征点提取方法包括：获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型；以及结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。本发明不需要单独地采集车辆当前位置附近的总体的道路信息，而是确定能精确表征道路场景的道路特征点，并提取出涉及到车辆控制的重要道路特征点的名称及位置信息，从而能够精准地控制车辆。
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公开(公告)号：CN111351491A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811581093.6
申请日：2018-12-24
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统。本发明所述的目标数据融合方法包括：根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。本发明实施例采用了分段属性融合和整体目标关联的思想，提升了数据融合的计算效率，实现了目标属性的最优化和目标完整轨迹的维护。
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公开(公告)号：CN110962856A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811153630.7
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种用于确定车辆的环境目标所处的区域的方法及装置，属于车辆领域。所述方法包括：获取处于车辆前端的第一特征点在行车坐标系下的第一坐标；获取处于车辆后端的第二特征点在行车坐标系下的第二坐标；获取环境目标的每个角点在行车坐标系下的角点坐标；以及根据第一坐标、第二坐标和环境目标的每个角点在行车坐标系下的角点坐标来确定环境目标所处的区域，其中行车坐标系XFOFYF以车辆所在道路的边线为基准线，坐标原点OF为在基准线上到车辆的第四特征点距离最短的点，横轴XF与道路引导线方向平行，纵轴YF与道路引导线方向遵循左手或右手定则。其减少了决策系统的计算量，同时提高了弯道工况下区域划分和确定的准确度。
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公开(公告)号：CN110969837A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811154083.4
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种自动驾驶车辆的道路信息融合系统及方法。其中，所述道路信息融合系统包括：信息获取单元，用于获取本车的各种类型的道路感知传感器所采集的多种道路信息；信息初始融合单元，用于对所述多种道路信息进行初始融合，其中所述初始融合包括信息预处理和信息有效性验证；以及信息深度融合单元，用于对经初始融合后的所述多种道路信息进行深度融合以输出本车的道路模型，其中所述深度融合包括信息坐标转换、道路特征点提取、车道线拟合、车道线计算以及信息综合管理。本发明对相似的道路信息进行了初始融合和二次融合，减少了重复的数据处理过程，且提高了输出的道路模型的精准性。
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公开(公告)号：CN110361015A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201811153737.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种道路特征点提取方法及系统。所述道路特征点提取方法包括：获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型；以及结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。本发明不需要单独地采集车辆当前位置附近的总体的道路信息，而是确定能精确表征道路场景的道路特征点，并提取出涉及到车辆控制的重要道路特征点的名称及位置信息，从而能够精准地控制车辆。
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