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公开(公告)号：CN110347155A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910562566.6
申请日：2019-06-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种智能车辆自动驾驶控制方法及系统，属于智能驾驶技术领域，解决了现有自动驾驶无法很好地自适应完成在线学习的问题。一种智能车辆自动驾驶控制方法，步骤如下：获取智能车辆全局行驶规划路径，将全局行驶规划路径分解为不同的行驶路段，并将不同的行驶路段按照驾驶任务划分为相应的驾驶子任务；根据当前的驾驶子任务，采集驾驶子任务对应的环境信息，处理环境信息得到所述驾驶子任务对应的状态量；将状态量输入至训练好的驾驶员行为学习模型中，经由所述驾驶员行为学习模型处理实时输出动作量；根据动作量，得到智能车辆的底层控制量，并基于底层控制量控制智能车辆运行。实现了智能车辆自动驾驶的自适应在线学习。
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公开(公告)号：CN106647773B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201710072976.3
申请日：2017-02-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车横纵向协同控制方法，包括：获得期望轨迹、期望速度、推荐档位和期望起步档位作为无人车横纵向协同控制系统的需求输入；整车控制器发出控制指令控制车辆按照期望轨迹、期望速度、推荐档位、期望起步档位、期望转向模式和期望航向校正偏差进行起步；控制无人车行进间的模式切换。本发明限定了各模式下的横向与纵向控制动作序列的生成，最大程度上保证了行驶安全；在行驶过程中根据无人车路径跟踪的实际要求，约束了车辆在纵向速度跟随、行进间转向和原地转向之间的跳转规则，保证了横向控制系统和纵向控制系统之间的平稳过渡。
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公开(公告)号：CN107121980B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710161509.8
申请日：2017-03-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟约束的自动驾驶车辆路径规划方法，包括以下步骤：根据车道线检测结果获取车体坐标系下的车道中心线航向；利用卡尔曼滤波器和获取的车道中心线航向对车辆的航向进行修正；利用修正后的车辆航向对原始路径中的路径点进行校正；基于三维激光雷达栅格地图，获取自动驾驶车辆与道路的相对横向位置关系；生成虚拟约束；根据自动驾驶系统的决策指令，生成期望路径。本发明融合GPS、视觉与激光雷达信息完成车辆与道路相对横向位置的精确定位，不需要高精度定位设备和高精度地图，有助于提高自动驾驶车辆在结构化的、有清晰车道线的城市或高速公路环境下的车道保持与换道能力，对于自动驾驶车辆的安全、稳定、平顺行驶具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108983781A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810834673.5
申请日：2018-07-25
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车目标搜索系统中的环境探测方法，包括以下步骤：S1、创建无人车全局环境地图和车载相机视场覆盖地图；S2、在当前位置对要搜索的目标进行组合式环境探索，提取边缘区域并进行评估，确定无人车下一步行进的目标点位置；S3、生成无碰撞期望路径，控制无人车到达目标点位置；S4、判断目标点位置是否有要搜索的目标，有，则完成环境探测；无，则返回S1。本发明实现了未知环境下基于边缘区域引导的自主环境探测，实现对未知区域待侦察目标的高效搜索，规划的行进路径更真实的反映车辆行驶特点。
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公开(公告)号：CN106940933A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710136307.8
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/09 , G08G1/0967 , G08G1/16 , G05D1/02
CPC classification number: G08G1/091 , G05D1/021 , G08G1/096725 , G08G1/167
Abstract: 本发明涉及一种基于智能交通系统的智能车辆决策换道方法，首先，智能驾驶系统解析接收到的智能交通系统广播数据，提取事件信息；其次，智能驾驶系统完成道路事件坐标转换并根据事件信息得到事件影响因子；最后，智能驾驶系统根据事件总体影响因子及当前道路环境判断是否允许车辆决策换道，允许则进行换道路径重规划并同时计算车辆期望行为，并进行换道。通过前方道路事件属性及车辆周围环境信息对当前车道车辆行驶路径进行影响因子计算，对自动驾驶车辆进行决策换道必要性、安全性、可靠性评估，并提前做好车辆换道准备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119595002B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510142278.0
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G01C21/34 , G06T17/05 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品，涉及智能驾驶领域，该方法包括：将当前越野环境的点云数据投影至栅格地图，生成地势高度图和路面粗糙度图；根据速度信息，构建引导地图，并将地势高度图、路面粗糙度图和引导地图输入到第k‑1次更新后的运动规划模型中，生成当前越野环境的规划轨迹地图；获取无人车根据规划轨迹地图行驶后的真实轨迹，并将真实轨迹加入至样本数据集；根据当前越野环境的样本数据集和预设历史样本数据集，采用均方误差作为损失函数并通过反向传播算法对运动规划模型进行第k次更新。本申请通过持续学习与迭代优化，提升了无人车在复杂越野场景下的运动规划能力与行驶安全性。
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公开(公告)号：CN119595002A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510142278.0
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G01C21/34 , G06T17/05 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品，涉及智能驾驶领域，该方法包括：将当前越野环境的点云数据投影至栅格地图，生成地势高度图和路面粗糙度图；根据速度信息，构建引导地图，并将地势高度图、路面粗糙度图和引导地图输入到第k‑1次更新后的运动规划模型中，生成当前越野环境的规划轨迹地图；获取无人车根据规划轨迹地图行驶后的真实轨迹，并将真实轨迹加入至样本数据集；根据当前越野环境的样本数据集和预设历史样本数据集，采用均方误差作为损失函数并通过反向传播算法对运动规划模型进行第k次更新。本申请通过持续学习与迭代优化，提升了无人车在复杂越野场景下的运动规划能力与行驶安全性。
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公开(公告)号：CN119247966A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411773624.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(河南)装备科技有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/22
Abstract: 本申请公开了一种无人车轨迹规划方法、装置、设备及介质，涉及无人车轨迹规划领域，该方法包括：根据参考线信息进行动态规划，得到无人车行驶轨迹的初始猜想，通过初始猜想以及目标参考线的道路形状对目标道路进行区域划分，得到区域划分结果，根据区域划分结果构建多参考线惩罚函数，基于多参考线惩罚函数构造基于优化的轨迹平滑模型，以初始猜想为初始迭代值，对基于优化的轨迹平滑模型进行求解，得到无人车的最终轨迹，能够在笛卡尔坐标系下收敛轨迹和由直线‑弯道组成的参考线的横向误差，不依赖传统的曲线坐标系，提高轨迹的质量，降低无人驾驶的危险性。
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公开(公告)号：CN117237883A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311198251.0
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/62 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06V20/40 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/73 , G08G1/017
Abstract: 本发明公开一种基于视觉目标跟踪的交通违法行为检测方法及系统。涉及图像识别技术领域，利用视觉检测算法检测交通违法车辆，在不能清晰拍摄到违法车辆车牌照片的情况下，采用卡尔曼滤波方法跟踪违法车辆，并对跟踪状态进行判断，当目标部分遮挡时，拟合车辆位置继续进行车辆跟踪；当目标跟踪丢失时进一步进行重跟踪操作，提升目标跟踪的持续性和稳健性，直到能够清楚拍摄到该交通违法车辆的车辆牌照为止，全程记录交通违法行为车辆的视频，同时拍摄违法中、违法终止、以及清晰车牌等多张照片，以实现对交通违法行为的可靠检测。
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公开(公告)号：CN116719328B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310999974.4
申请日：2023-08-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统，涉及非电变量控制技术领域。本发明在实施过程中，可仅由领航车实时求解与各跟随车的编队参数，跟随车只负责按编队参数跟踪，不需要路径规划，具有重构求解效率高的特点；并且，通过比例控制器分别建立编队参数和误差函数对跟随车的控制分量，能够实现误差的收敛，使无人车迅速运动至编队参数要求的位置，队形形成迅速且保持精度高；进一步，以跟随车的最大输出控制量为约束进行跟随车输出控制量的确定，能够限制跟随车总控制量，使输出控制量满足车辆运动能力，跟踪过程平滑，不会出现超调的现象。
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