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公开(公告)号：CN116189145A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310115573.8
申请日：2023-02-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，涉及一种线形地图要素的提取方法，包括以下步骤：将具有线形地图要素的单帧图像输入深度特征提取网络，提取深度图像特征；通过变压解码器，对所述深度图像特征与若干个查询量进行解码；通过多层感知器，根据所述解码结果，生产分支输出线形地图要素采样点坐标和分支输出线形地图要素对应类别；将线形地图要素采样点坐标和分支输出线形地图要素对应类别合并，得到所述线形地图要素的结构体。其仅使用摄像头传感器提供的单帧图像数据实现地图要素实例分割，成本低。
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公开(公告)号：CN116110025A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310051371.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种栅格检测跟踪框架构建环境语义占据与速度场方法及系统，包括：通过多种车载异构传感器，由神经网络的深度学习获取环境的完全语义分割地图；在完全语义分割地图上进行栅格级跟踪，给定上游模块生成的细粒度语义鸟瞰图，对每个栅格的占据和速度进行建模，并将粒子分配到栅格中，进行粒子的更新；进行栅格级后融合，将细粒度的语义和速度信息融合，通过环境中每个栅格的语义，占据和速度的属性全面理解，形成增强的可行驶空间认知。
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公开(公告)号：CN115965847A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310076916.4
申请日：2023-01-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/80 , G06V20/56 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/09 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种交叉视角下多模态特征融合的三维目标检测方法和系统，包括以下步骤：对相机图像数据和毫米波雷达数据进行不同视角下的特征提取，并进行交叉视角转换，得到交叉视角下的特征信息；构建基于交叉视角多模态数据的融合网络，对得到的交叉视角下的特征信息进行深度融合并提取特征，同时进行目标类别及三维位置信息的回归，得到完整的三维目标检测信息。本发明充分考虑了相机图像信息在前视图视角下的空间特征以及毫米波雷达点云信息在鸟瞰图视角下的空间特征，能够适应不同传感器的空间特性进一步进行有效的融合，提高融合性能，有效提高准确率，便于进行后续算法处理。本发明可以广泛应用于智能汽车的环境感知领域。
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公开(公告)号：CN114529719A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210085949.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种地面地图要素语义分割方法、系统、介质及设备，其包括：将输入的地图图像数据进行降维处理，得到预设尺寸的图像数据；将所述图像数据进行改进残差和跳跃连接处理，获取地图要素深度特征；将所述地图要素深度特征进行解码，得到每个像素归属于各个类别的概率，通过比较像素归属于每一类概率的大小，把最大概率的作为该像素类别，将原图通过网络映射为与输入的地图图像大小一一对应的类别判断结果，完成语义分割。本发明以摄像头传感器采集的单帧图像数据作为输入，通过结构简单的轻量级神经网络学习地面语义，在此基础之上得到车道线、箭头等其他类型语义的分割结果，成本低。
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公开(公告)号：CN112612287B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011576923.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶汽车局部路径规划系统、方法、介质及设备，其高精度地图模块经V2X车辆通讯模块与决策模块进行信息交互，环境感知模块将获得的定位信息和环境信息传输至决策模块；决策模块经车载CAN总线与车辆控制模块进行信息交互，决策模块根据接收到的信息输出带速度的轨迹点序列，并经车载CAN总线传输至车辆控制模块，由车辆控制模块完成车辆位置和速度的跟踪；车辆控制模块向决策模块反馈当前车辆状态信息。本发明可以实现通用场景的路径规划同时，还可利用地图中的高精度地图中存储的决策信息实现对高精度地图覆盖的全场景下的针对性路径规划，实现拥堵、事故、杂乱等场景规划出可执行轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114067243A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111337547.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶场景识别方法、系统、设备及介质，该方法包括：基于环境车行为数据和决策算法库使用变分自编码器进行无监督训练学习，获取环境特征分布模型；获取新环境的环境车行为数据通过环境特征分布模型进行处理，环境车基于处理结果选择相应决策算法进行自动驾驶。本发明能够准确区分当前环境特征和差异性，实现环境的深度聚类，辅助自动驾驶决策算法迁移。
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公开(公告)号：CN112862881A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110204006.0
申请日：2021-02-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于众包多车摄像头数据的道路地图构建与融合的方法，包括内容为：S1、针对相同区域路段，从搭载相机的他车中获取原始图像序列或视频数据；S2、对每一车辆基于获取的图像信息进行道路标线提取，并在图像帧之间进行道路标线的关联，构建车辆3D本地地图；S3、对两车辆的3D本地地图进行对齐和融合；S4、对多车的3D本地地图数据融合，输出3D融合地图。本发明为众包数据更新要素提供较高的准确度，确保更新要素的准确性，避免变化要素判断不准，导致地图更新中将正确要素错误更新的情况，可以广泛应用于自动驾驶中。
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公开(公告)号：CN112612287A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011576923.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶汽车局部路径规划系统、方法、介质及设备，其高精度地图模块经V2X车辆通讯模块与决策模块进行信息交互，环境感知模块将获得的定位信息和环境信息传输至决策模块；决策模块经车载CAN总线与车辆控制模块进行信息交互，决策模块根据接收到的信息输出带速度的轨迹点序列，并经车载CAN总线传输至车辆控制模块，由车辆控制模块完成车辆位置和速度的跟踪；车辆控制模块向决策模块反馈当前车辆状态信息。本发明可以实现通用场景的路径规划同时，还可利用地图中的高精度地图中存储的决策信息实现对高精度地图覆盖的全场景下的针对性路径规划，实现拥堵、事故、杂乱等场景规划出可执行轨迹。
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公开(公告)号：CN111260956B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010042022.X
申请日：2020-01-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法。模型预测控制适用于解决多约束多目标的优化问题，可以同步实现换道轨迹规划与控制。本发明将换道运动规划表达为一个模型预测控制问题，采用车辆动力学模型描述换道运动，将车辆动力学极限和无碰撞安全车间距离作为优化问题的强制约束，将跟车距离作为优化问题的非强制约束，将换道轨迹的平滑性和快速性作为优化目标，从而实现了最优换道运动规划。本发明提出的方法简化了换道规划算法复杂度，联合使用软硬约束在保证换道安全的同时提高了换道规划求解效率。
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公开(公告)号：CN108802785B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810971003.8
申请日：2018-08-24
Applicant: 清华大学
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明涉及一种基于高精度矢量地图和单目视觉传感器的车辆自定位方法，其步骤：设置一包括GNSS模块、地图模块、姿态估计模块、预估图像模块、单目视觉模块、图像处理模块和高精度匹配算法模块的定位系统；姿态估计模块根据GNSS提供的初始位置和地图信息，估计车辆的初始位姿；预估图像模块根据地图模块提供的地理位置以及姿态估计模块提供的初始位姿，生成预估图像；单目视觉模块将采集的道路原始信息传输至图像处理模块，图像处理模块处理图像信息，得到用于地图匹配的特征；高精度匹配算法模块根据接收到的用于地图匹配的特征和预估图像中的特征匹配程度，获得基于地图匹配解算的车辆位置及姿态信息，得到对车辆位置和姿态的估计。
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