一种复杂环境雷达多目标跟踪和道路行驶环境预测方法

    公开(公告)号:CN110596694A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201910889580.7

    申请日:2019-09-20

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于智能汽车技术领域,具体的说是一种复杂环境雷达多目标跟踪和道路行驶环境预测方法,特别是针对具有自适应控制功能的汽车在弯道中或者具有自主代客泊车功能的智能汽车在进出地下停车场弯曲坡道的过程中解决基于雷达原始目标量测值判别目标车辆所在车道位置关系识别不准确和目标跟踪算法的鲁棒性和精度不高的问题。主要由本车运动状态估计、毫米波雷达信号转换、时间同步、目标运动补偿、数据合理性判断、目标量测值降噪、道路曲率估计、目标聚合、目标运动属性运动状态识别、改进自适应扩展卡尔曼滤波算法跟踪和数据关联、道路行驶环境预测、关键目标生成共同完成。

    一种行人自主移动避撞试验测试平台

    公开(公告)号:CN109000937B

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201811105286.4

    申请日:2018-09-21

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明创造属于汽车智能辅助驾驶领域的一种检测装置,具体的说是一种用于检测汽车智能驾驶性能的行人自主移动避撞试验测试平台。该测试平台包括自主移动平台、行人模块和支撑模块;其中所述的行人模块为外骨骼行人下肢模型;所述的支撑模块的上端固定在行人模块上;所述的支撑模块的下端固定在自主移动平台上。所述的自主移动平台包括上层板模块和下层板模块。本发明专利是一种用于检测汽车智能驾驶性能的行人自主移动避撞试验测试平台,解决了现有行人移动平台仅能模拟行人沿直线行走的简单场景、行人模型不能准确模拟行人腿部运动姿势、移动平台滑板损坏道路交通标识线降低使用寿命的问题。

    一种基于三维激光雷达的道路边界检测与跟踪方法

    公开(公告)号:CN109684921A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811381024.0

    申请日:2018-11-20

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G06K9/00798 G01S17/02 G06K9/00201

    Abstract: 本发明是一种基于三维激光雷达的道路边界检测与跟踪方法。包括:将激光雷达扫描点的极坐标数据转换成直角坐标数据;利用随机采样一致性平面拟合方法和主成分分析法提取地面点;采用一种多特征、宽阈值、分层次的特征点提取方法粗提取道路边界特征点;借鉴线性判别分析的思想,采用基于投影的方法,将粗提取的道路边界特征点划分为左右道路边界特征点两类;利用随机采样一致性方法分别对上述左右道路边界点进行滤波得到最终的道路边界点;采用二次多项式随机采样一致性方法分别对左右道路边界线进行拟合;采用基于幅值滤波的卡尔曼滤波方法对道路边界线进行跟踪。本发明能够处理多种复杂场景和工况,可以广泛应用于无人驾驶。

    一种实时采集图片数据的实验装置

    公开(公告)号:CN208567945U

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201821347705.0

    申请日:2018-08-21

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种实时采集图片数据的实验装置,包括:采集箱体;以及位于采集箱体内的采集机构、联动机构和随动照射结构;所述采集箱体内设有采集空腔,采集空腔的一侧设有显示屏幕;所述采集机构对显示屏幕上的虚拟图像进行实时采集,且采集机构带动联动机构移动,所述联动机构的移动改变所述随动照射结构的照射范围,使所述随动照射结构对采集机构产生实时有效的照射,使得随动照射结构的照射范围与采集相机的采集端始终保持在同一垂直线,避免出现重影等现象;设置的采集机构,在推杆、导向块的作用下,相对于显示屏幕产生前后、左右方向的移动,可以很方便的使采集相机达到最佳的采集效果。

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