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公开(公告)号：CN116758517A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311029641.5
申请日：2023-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于多目图像的三维目标检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：基于多目相机获取多个待检测图像；基于多个所述待检测图像，获取预设三维空间的第一体素特征；基于所述第一体素特征获取所述预设三维空间的注意力特征，并基于所述第一体素特征以及所述注意力特征获取第二体素特征；基于所述第二体素特征获取鸟瞰图特征，并基于所述鸟瞰图特征获取目标对象的识别结果。采用本方法能够提高识别的准确度，并大大的降低运算的数据量，从而降低对计算资源的要求，以及降低运算时间，进而大幅度的提高检测的实时性。
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公开(公告)号：CN116502479B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310781219.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置，包括：获取高精地图中的道路数据；基于道路数据构建道路间连通图；在每轮自动驾驶仿真周期内，针对由两个三维物体组成的检测对，基于道路数据判断处于同一交叉路口或同一道路时进行碰撞检测，基于道路间连通图判断处于相邻道路时，在任一三维物体于移动方向上的剩余道路长度小于自身长度条件下进行碰撞检测。这样通过高精地图中道路数据过滤掉大部分不可能存在碰撞的三维物体，然后对剩余的三维物体进行碰撞检测，从而提高了碰撞检测的效率，降低了计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN116520699A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310495283.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 之江实验室科技控股有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及一种基于未知参数模型的预测控制方法和装置，其中，该方法包括：对用于模拟被控真实系统的未知参数模型进行参数设定，得到模型参数；通过自适应观测器更新未知参数模型的模型参数，计算未知参数模型的终端域；基于未知参数模型的模型参数、自适应观测器和未知参数模型的终端域，重复执行被控真实系统的控制量的迭代计算，当迭代计算的次数达到预设总迭代次数后，得到被控真实系统的最优控制量。通过本申请，解决了如何基于未知参数模型进行预测控制的问题，实现了基于自适应观测器对模型参数进行更新，并输入到未知参数模型中，模型使用终端域计算出最佳控制量，提高系统的鲁棒性，在模型参数未知的情况，达到了良好的控制性能。
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公开(公告)号：CN116518992A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310399453.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种退化场景下的无人车定位方法，结合预先设计好的特征图层进行全局定位，消除定位的累积误差，以及融合imu和车辆底盘速度信息，提供较为准确的实际位姿，最后将里程计和全局匹配的观测信息融入卡尔曼滤波框架中对实际位姿进行校正，得到高频的、鲁棒的无人车定位结果。本发明还公开了一种退化场景下的无人车定位装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN116482711A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310742397.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G01S17/933 , G06V10/764 , G01S17/86 , G01C9/00
Abstract: 本申请涉及一种用于着陆区自主选择的局部静态环境感知方法，包括绘制对应局部地面环境的点云地图；基于点云地图对局部地面环境进行栅格离散化处理得到地面栅格，结合预设的高度阈值得到障碍物点云信息；遍历全部地面栅格，获得当前栅格中心的法线方向确定地面坡度信息；对每个障碍物对象进行体素化分割得到的障碍物体素栅格信息，基于障碍物体素栅格信息障碍物进行分类；根据地面坡度信息以及分类后的障碍物信息，生成用于着陆区自主选择的局部静态环境信息。结合地面坡度信息以及障碍物信息，面向飞行器着陆生成局部环境信息。能够高效可靠维护局部区域的环境感知信息，以实现飞行器鲁棒可靠的自主着陆区选择。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116466307A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310295414.0
申请日：2023-03-22
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于深度图的毫米波雷达点云仿真的方法和装置，该方法预定义毫米波探测范围内的所有被测目标和背景以及其对应的位置和姿态，使用深度图相机模块生成深度图，结合深度图相机模块与毫米波雷达模块的相对位置生成毫米波雷达模块的回波信号，最后对回波信号做FFT(快速傅里叶变换)和CFAR(恒虚警)获得毫米波雷达模块点云数据。该方法既保留了真实毫米波雷达点云的真实性，又结合了虚拟仿真场景的可配置性和灵活性，并且能够自动生成数据标注信息，缓解了真实点云数据采集效率和人工标注效率低下的问题；该方法可以快速生成大量的毫米波雷达点云，为感知算法等深度学习算法提供了更多的训练数据。
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公开(公告)号：CN115937825B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310016576.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了在线俯仰角估计的BEV下鲁棒车道线生成方法及装置，基于车道线信息和其他信息，对前视单目图像完成像素级稠密分割，得到对应的图像掩膜信息；根据图像掩膜信息，在二维图像平面提取多组满足平行关系的车道线；结合未知俯仰角构到外参矩阵，将图像平面上平行车道线的端点反投影至鸟瞰图BEV下，根据车道线平行先验信息，构造关于未知俯仰角的代价函数；给定分辨率和尺寸信息，在鸟瞰图BEV下构造栅格兴趣区域，代入求解得到的所述未知俯仰角，结合图像掩膜信息生成鸟瞰图BEV下的车道线，从而更有效的实现了车道线的检测。
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公开(公告)号：CN116128060A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310135726.5
申请日：2023-02-18
Abstract: 本发明提供了一种基于对手建模与蒙特卡洛强化学习的棋类博弈方法，针对棋类博弈算法决策效率低、泛化能力差的问题。该发明含有以下步骤，设计棋类算法的输入和输出，构建强化学习网络并随机初始化网络的参数；构建对手建模网络预测推理对手策略，输入强化学习策略网络形成基于对手建模的强化学习网络；构建蒙特卡洛搜索树，利用基于对手建模的强化学习网络引导蒙特卡洛树节点的搜索过程；利用蒙特卡洛搜索树进行自我对弈生成对局数据保存为训练数据集；利用以上数据集训练强化学习网络，直到网络收敛，得到最终落子决策。本技术能够克服现有棋类博弈算法中决策效率低、泛化能力差等问题，给出一种高效、稳定、泛化性强的通用棋类博弈算法。
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公开(公告)号：CN115994332A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211568651.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/2431 , G06N5/01 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了联合时空信息的智能驾驶多步长时行为决策方法及装置，首先，根据道路结构信息与交通参与者信息，生成驾驶状态集合，将各驾驶状态作为节点，基于相邻车道的驾驶状态，生成节点间的有向边，构建驾驶状态转移图；然后，基于驾驶状态转移图与交通参与者的时空信息，通过先入先出队列和已探索驾驶状态列表，构建自车时空轨迹树；最后，在时空轨迹树中提取候选时空轨迹，并对所有候选时空轨迹进行评分，最终选择评分最高的时空轨迹作为决策结果。本发明能够使智能驾驶平台在动态交通环境中进行多步、长时的时空联合决策，指导智能驾驶平台获得更加合理的驾驶行为。
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公开(公告)号：CN115393496B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211306565.3
申请日：2022-10-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种多激光雷达仿真点云的快速绘制方法和装置，该方法首先初始化仿真场景和多个仿真激光雷达，创建纹理和顶点缓存；依次仿真所有激光雷达，将扫描的场景深度信息存储到纹理中；在顶点着色器中生成激光雷达仿真点云的顶点坐标，传入几何着色器生成若干图元，最终传入像素着色器中完成着色绘制。该方法能够利用激光雷达仿真过程中的深度值纹理同时绘制多个激光雷达的仿真点云，并且只在GPU内部进行数据传输和计算，避免将GPU中的仿真结果回传到CPU中计算出点云坐标再传回GPU的过程，减小了数据的传输延时，充分利用GPU的并行性能，实现更高效的点云绘制。
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