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公开(公告)号：CN118154676A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410564254.X
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于激光雷达的场景定位方法和系统，属于机器人鲁棒定位技术领域，该方法包括：根据目标场景的先验地图点云确定局部地图；将局部地图中的第一点云体素划分后存储为第一体素格子，计算每个第一体素格子的第一均值与第一方差；将实时点云体素划分后存储为第二体素格子，计算第二体素格子的第二均值与第二方差；根据第一均值和第二均值确定待配准局部地图的均值；根据第一方差和第二方差确定待配准局部地图的方差，完成增量更新；根据目标点云在增量更新后待配准局部地图中体素格子的位置对目标点云定位。基于该方法，还提出了一种基于激光雷达的场景定位系统。本发明提高定位系统在复杂多变环境下的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115308737B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210919044.9
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于目标回波幅度调制的昆虫雷达波束内测角方法，属于昆虫雷达技术领域，首先构建昆虫穿越雷达波束的回波信号幅度模型，生成理想回波幅度序列，然后结合实测回波幅度序列，以回波幅度形状为约束，建立优化函数，直接求解昆虫进入波束时到波束中心轴的距离和飞行方向，最后求解昆虫在波束中的位置。本发明可以在雷达无测角功能时从回波幅度变化趋势中估计目标位置，用于解决昆虫偏离雷达波束中心时，雷达散射截面积(RCS)测量偏小的问题，从而提高昆虫体型参数反演的精度，有助于提高迁飞昆虫种类识别精度并预测病虫害的爆发。
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公开(公告)号：CN118447478A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410543547.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种BEV空间融合检测方法、系统和设备，属于智能驾驶的图像处理技术领域，该方法包括：获取车辆的环境图像和环境点云；环境图像输入目标检测算法得到第一图像特征；环境点云输入点云柱状化算法得到第二图像特征；环境图像和环境点云分别经过分割模型得到第一和第二分割特征；第一图像特征和第一分割特征在相同位置拼接后经过深度匹配算法获取图像转换特征；第二图像特征和第二分割特征在相同位置拼接后经过点云目标检测得到点云特征；转换特征和点云特征在相同位置拼接后经过目标检测得到障碍物分割结果。基于该方法，还提出了BEV空间融合检测系统和设备。本发明满足实时性要求的同时减少自动驾驶车辆对周围环境的漏检问题。
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公开(公告)号：CN117765502A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194438.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种高速公路自动驾驶预警方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取高速公路道路行驶图像；基于改进的ELAN算法处理所述高速公路道路行驶图像，获得特征信息；其中，所述ELAN算法的改进包括：基于SimSPPF进行优化特征提取，并且增加SimAM注意力机制以增强小目标检测能力；基于所述特征信息，检测高速公路行驶隐患目标；其中，所述隐患目标包括：车辆、交通标识、地面标识以及车道线；基于YOLOP算法对所述隐患目标进行预测，排除不影响驾驶的隐患目标，并对影响驾驶的隐患目标进行车内预警；将预警消息发送至车辆执行机构，进行避障或加速变道。采用SimSPPF优化特征提取，增加了SimAM注意力机制，增强了高速公路自动驾驶的小目标检测能力。
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公开(公告)号：CN116027374A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310145525.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明涉及定位技术领域，尤其是涉及一种卫星信号遮挡下的车辆高精度定位方法及系统。所述方法，包括获取当前车辆的定位信息；根据获取的定位信息，计算导航卫星高度角和方位角；获取道路周围图像；根据获取的道路周围图像，计算所述建筑物和树木的高度角及方位角；本发明通过上述技术方案，可以通过识别周围建筑物和树木的轮廓线，计算得到建筑物和树木相对于车辆的高度角和方位角，从而实时和准确地识别当前视距与非视距卫星信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116001758A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310080734.4
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本申请涉及汽车安全的技术领域，尤其涉及一种基于驾驶员心理特性的紧急制动方法及系统，方法包括：根据驾驶数据集NGSIM建立车辆制动距离模型；根据前车行驶状态以及车辆制动距离模型，建立制动安全距离模型；获取驾驶员的实际驾驶数据；其中，所述实际驾驶数据包括车速以及制动踏板位移；根据所述实际驾驶数据确定驾驶员的驾驶风格；根据所述驾驶风格以及制动安全距离模型，建立基于驾驶风格的制动安全距离模型，确定对应的制动安全距离。在计算制动安全距离时，考虑了驾驶员的驾驶风格，根据不同的驾驶风格提供对应的制动安全距离，便于提高用户体验，同时能提高预警的有效性和准确性。
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公开(公告)号：CN115830567A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310120144.X
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别处理技术领域，尤其是涉及一种弱光条件下道路目标融合感知方法及系统。所述方法包括获取弱光下的道路目标原始图像；对原始图像进行图像预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行边缘化处理，得到边缘特征图像；将边缘特征图像输入Zero‑DCE网络，进行光照增强；针对Zero‑DCE网络输出的增强图像，利用改进YoloV4网络得到最终的道路目标检测结果。本发明基于现有的Yolov4算法和Zero‑DCE弱光照增强算法，保证本发明提出的检测算法同时具备良好的检测性能与较快的检测速度，同时能够解决夜间场景下因弱光照带来的检测难题。
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公开(公告)号：CN114919578B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210854754.8
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东汇创信息技术有限公司
IPC: B60W30/14 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W50/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶的技术领域，尤其涉及一种智能车行为决策方法、规划方法、系统及存储介质，决策方法包括：在自车进入交叉口准备左转且存在对向车的情况下，判断所述对向车是否处于预设的风险区域；如果是，则将所述对向车作为自车的博弈对象；利用博弈模型构建所述自车与博弈对象的收益函数；基于元模型的优化算法对所述收益函数进行求解，得到决策结果。为实现智能驾驶车辆与有人驾驶车辆间的交互决策，选取自车和对向直行车作为博弈双方，并构建博弈双方的收益函数，然后将博弈模型转化为双层优化问题进行求解。通过在交互过程中获取对向车的意图，有助于提高智能车辆决策结果的合理性与准确性。
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公开(公告)号：CN115372027A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211306402.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东中教恒信汽车科技有限公司
Abstract: 本申请涉及汽车电控实验设备的技术领域，尤其是涉及一种汽车电控悬架试验系统、方法及存储介质；方法包括：获取车辆数据；根据所述车辆数据建立车辆模型；获取地形工况；其中，所述地形工况包括特殊路况类型、高度、宽度以及材质；基于所述地形工况生成模拟地形；在车辆模型在模拟地形上行驶的过程中，根据所述地形工况向车辆模型发送路谱信号，使得车辆模型输出激励控制伺服机构动作，并记录电控悬架的测试数据；其中，所述测试数据包括加速度信息以及高度信息；其中，所述测试数据包括加速度信息以及高度信息。通过动态运行，实现数控路普模拟，仿真模拟实际运行中的试验环境，直观反映汽车电控悬架试验系统的工作原理。
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公开(公告)号：CN114919578A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210854754.8
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 山东汇创信息技术有限公司
IPC: B60W30/14 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W50/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶的技术领域，尤其涉及一种智能车行为决策方法、规划方法、系统及存储介质，决策方法包括：在自车进入交叉口准备左转且存在对向车的情况下，判断所述对向车是否处于预设的风险区域；如果是，则将所述对向车作为自车的博弈对象；利用博弈模型构建所述自车与博弈对象的收益函数；基于元模型的优化算法对所述收益函数进行求解，得到决策结果。为实现智能驾驶车辆与有人驾驶车辆间的交互决策，选取自车和对向直行车作为博弈双方，并构建博弈双方的收益函数，然后将博弈模型转化为双层优化问题进行求解。通过在交互过程中获取对向车的意图，有助于提高智能车辆决策结果的合理性与准确性。
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