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公开(公告)号:CN115542301B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211482371.9
申请日:2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06F17/00
Abstract: 本申请涉及一种激光雷达外部参数的校准方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:获取理想路况下激光雷达的原始点云数据,并对其进行预处理得到真实点云数据;创建理想路况下的虚拟模型;创建真实点云的地平面模型和真实点云的路缘直线模型;基于理想地面虚拟模型、真实点云的地平面模型、理想车体坐标系虚拟模型以及真实点云的路缘直线模型,计算理想路况下激光雷达外参中的校准参数,再对理想路况下激光雷达外参进行校准;获取复杂路况下激光雷达的目标点云数据,创建复杂路况的地平面模型,计算目标校准参数,并对复杂路况下激光雷达外参进行校准。本发明实现激光雷达外部参数的自动校准,提高了激光雷达外部参数的校准精度。
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公开(公告)号:CN115690924A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211712104.6
申请日:2022-12-30
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V40/70 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/58 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06F3/01 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本申请公开了一种用于无人车的潜在用户识别方法和装置,首先获取待识别用户的历史移动轨迹数据;然后再将从所述历史移动轨迹数据中提取的轨迹特征数据输入用户轨迹识别数学模型,以获取潜在用户识别值;再依据潜在用户识别值将待识别用户标识为潜在用户;同时从获取包含待识别用户的影像数据中识别有肢体召唤动作的,将其标识为潜在用户。由于通过3D的移动轨迹和2D的视频数据来进行潜在用户的识别,大大增加无人车对潜在用户识别的准确性,进而提高无人车规划的自动巡航轨迹的合理性。
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公开(公告)号:CN113459841A
公开(公告)日:2021-10-01
申请号:CN202111016159.9
申请日:2021-09-01
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明涉及汽车自动充电技术领域,具体涉及一种基于无标定双目视觉的自动充电控制方法和装置。其包括:首先系统从相机采集到的图像中,分别提取第一图像特征,再与设定的期望图像特征进行比较,得到第一图像特征误差。接着视觉控制器利用第一图像特征误差和机械当前位姿计算出控制量,驱动机械臂末端向目标运动。系统不断的接收相机采集的图像,从图像中提取特征点,并由视觉控制器计算出下一步所需要的机械臂控制量,获得位姿增量执行。然后系统再采集此时的图像特征,判断图像特征误差是否在允许的误差范围内,如果是,则认为任务完成,工作结束,如果不是,则进入下一轮循环。
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公开(公告)号:CN116071571B
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310195164.3
申请日:2023-03-03
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V10/762 , G01S17/931 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/26 , G06V20/58
Abstract: 本发明涉及无线电波反射定位和检测技术领域,提供一种鲁棒快速的车用单线激光雷达点云聚类方法包括:激光雷达获取点云,设置体素相关参数;建立极坐标结构体数组和体素结构体;遍历点云,计算每个点的极坐标,划分体素网格,建立索引关系;遍历极坐标结构体数组,计算每个点对应的结构体索引;把相同索引的点放进同一个体素结构体并存放每个点的序号,并建立体素结构体哈希表;遍历哈希表,获取当前体素结构体索引,进行连通查找;当前循环结束,获取下一帧点云,继续计算。本发明划分的体素大小会随着距离的改变而改变,解决了无法自适应的问题;并通过体素建立点与点之间的关系,使得算法转为遍历体素,极大降低了计算量。
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公开(公告)号:CN115856923B
公开(公告)日:2023-06-16
申请号:CN202310169015.X
申请日:2023-02-27
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本申请涉及一种矿卡卸料用时的测量方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:基于激光雷达,获取矿卡卸料区域的点云信息,得到原始点云信息;通过对原始点云信息进行滤波处理,得到滤波后点云集;从滤波后点云集中识别出车辆的点云信息,得到车辆点云集;基于车辆点云集中的点云数据,创建车厢坐标系;基于车厢坐标系,创建车厢底面网格面,并计算车厢底面网格面中每一网格面的矿料体积;累积每一网格面的矿料体积,得到车厢矿料体积,并基于车厢矿料体积,计算矿卡卸料用时。本发明提高了矿卡卸料用时的测量精准度,进而提高矿卡卸料的效率。
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公开(公告)号:CN115578709B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211480590.3
申请日:2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种车路协同的特征级协同感知融合方法和系统,涉及车辆自动驾驶协同感知技术领域。获取车端点云信息和车端点云信息对应的时间戳;对所述车端点云信息进行特征提取以生成车端点云伪图像,对所述车端点云伪图像进行高维特征提取,以生成车端点云特征空间分布;获取路侧端点云特征数据,所述路侧端点云特征数据根据按照所述时间戳进行存储的路侧端点云信息确定;对所述路侧端点云特征数据进行解压缩,利用特征空间矫正将解压缩后的路侧端点云特征数据映射到所述车端点云特征空间分布;将映射到车端点云特征空间分布的路侧端点云特征数据和车端点云特征空间分布进行融合,对融合后的特征信息进行处理,从而实现车路协同感知。
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公开(公告)号:CN115542301A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211482371.9
申请日:2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本申请涉及一种激光雷达外部参数的校准方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:获取理想路况下激光雷达的原始点云数据,并对其进行预处理得到真实点云数据;创建理想路况下的虚拟模型;创建真实点云的地平面模型和真实点云的路缘直线模型;基于理想地面虚拟模型、真实点云的地平面模型、理想车体坐标系虚拟模型以及真实点云的路缘直线模型,计算理想路况下激光雷达外参中的校准参数,再对理想路况下激光雷达外参进行校准;获取复杂路况下激光雷达的目标点云数据,创建复杂路况的地平面模型,计算目标校准参数,并对复杂路况下激光雷达外参进行校准。本发明实现激光雷达外部参数的自动校准,提高了激光雷达外部参数的校准精度。
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公开(公告)号:CN118590852A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410809840.6
申请日:2024-06-21
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种车路协同感知的系统、方法和计算机可读存储介质,涉及车辆自动驾驶协同感知技术领域。系统包括车辆端、路侧端设备和边缘云端计算设备,车辆端包括高阶感知节点、低阶感知节点和无感知节点。路侧端设备包括深度路端节点和边缘路端节点。低阶感知节点获取无感知节点发送的车辆自身的位置数据和深度路端节点发送的第二障碍物目标列表数据,以对第一障碍物目标列表数据、车辆自身的位置数据和第二障碍物目标列表数据进行目标数据融合。边缘路端节点向边缘云端计算设备发送传感器数据,边缘云端计算设备对传感器数据进行计算以生成感知特征数据。高阶感知节点获取边缘云端计算设备发送的感知特征数据,以进行特征数据融合。
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