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公开(公告)号：CN117854046A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117198082B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311460469.9
申请日：2023-11-06
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明提供了一种基于双层优化的车辆匝道汇入决策方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：根据获取的运动状态数据，得到主线车道上的当前汇入间隙和下一汇入间隙，确定两个汇入间隙各自的前后车辆；根据两个汇入间隙各自前后车辆的运动状态数据，对所涉及车辆执行匀速预测，执行下层优化获得两个汇入间隙匝道车辆的最优纵向机动参数，所述纵向为主线车道方向；对两个汇入间隙各自的最优机动参数执行上层优化，得到最优汇入间隙，根据最优汇入间隙对应的匝道车辆纵向机动参数进行汇入控制；本发明解决了智能车辆在匝道汇入过程中纵向速度调整与汇入间隙选择之间的动态耦合的问题，保证了汇入的安全性。
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公开(公告)号：CN117237401B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311473562.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及多目标跟踪技术领域，本发明公开了图像和点云融合的多目标跟踪方法、系统、介质及设备，包括：获取当前时刻待追踪目标的图像和点云，得到融合目标、未融合三维目标和未融合二维目标；基于三维轨迹库或二维轨迹库中存储的上一时刻的轨迹，预测当前时刻的轨迹后，对融合目标、未融合三维目标和未融合二维目标，进行多级关联，得到当前时刻的关联检测；对当前时刻的轨迹进行更新后，加入三维轨迹库或二维轨迹库；其中，多级关联采用几何感知成本构建关联矩阵，所述几何感知成本包括欧式距离成本、目标方向成本和多类别成本。减少了多目标跟踪的耗时。
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公开(公告)号：CN117218881B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311473566.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16 , H04L67/12 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种全网联环境下智能车辆协同汇入决策规划方法及系统，属于交通控制系统技术领域。所述方法，包括：以匝道车辆到达合流点的动态到达时间为变量，使得匝道车辆在动态到达时间之后，主线右侧车道上的期望速度到达合流点时，匝道车辆汇入间隙前车和汇入间隙后车分别与匝道车辆具有假定的相等的距离，得到动态到达时间，基于动态到达时间对协同汇入的情景和策略进行较为明确和全面的分类讨论；本发明能够实现多情景下的协同汇入，提高了智能车辆决策规划系统对于不同匝道汇入情景的适应性。
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公开(公告)号：CN117253232B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导(56)对比文件刘力铭.面向自主车的高精细城市交通地图应用研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第04期),C035-93.李凯.基于三维激光点云和图像数据融合的语义地图构建《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2023,第2023年卷(第02期),I138-1826.Liang Xiao.monocular road detectionusing structured random forest.《International Journal of AdvancedRobotic Systems》.2016,第13卷(第3期),全文.Tianyi Wang,et al.An Efficient SceneSemantic Labeling Approach for 3D PointCloud《.2015 IEEE 18th InternationalConference on Intelligent TransportationSystems》.2015,2115-2120页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117456503A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311367919.X
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/86
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，本发明公开了一种三维目标检测方法、系统、存储介质及设备，包括：对所述图像进行检测，得到二维检测框，同时对所述点云数据进行检测，得到若干三维检测框；将三维检测框投影到图像平面上，得到点云检测框，计算所述点云检测框和所述二维检测框的交并比后，更新点云检测框的置信度，对三维检测框进行过滤，得到第一三维检测结果；选取所述交并比未达到阈值的二维检测框对应的点云数据，通过多层卷积和反卷积，得到第二三维检测结果；将第一三维检测结果和第二三维检测结果进行融合，得到最终检测结果。以极小的时间损耗显著提升了点云3D检测的精度，且减少了后融合3D检测算法的漏检问题。
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公开(公告)号：CN117253232A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导航路径可以最大限度的采集待标注的若干点的道路图片信息。
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公开(公告)号：CN118982646A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411463197.2
申请日：2024-10-21
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
IPC: G06V10/22 , G01S7/497 , G01C25/00 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06T7/73 , G06T7/33
Abstract: 本发明提供利用IMU角度信息进行SLAM漂移诊断与补偿方法，涉及SLAM技术领域。利用稀疏点云特征点配准来估计位姿；确定稀疏点云关键帧及其估计位姿；在IMU处于零速或匀速时，分析IMU数据计算的当前关键帧俯仰角，配准的当前关键帧的俯仰角，当前关键帧相对当前关键帧前第h个历史关键帧俯仰角和IMU数据计算的当前关键帧俯仰角之差判断是否发生漂移；漂移时，取当前关键帧的xy坐标和航向角保持不变，将IMU数据计算的当前关键帧的横滚角、俯仰角和当前关键帧前第h个历史关键帧的z坐标赋值给当前关键帧；未漂移时，用位姿误差和漂移误差构建G2O图优化的代价函数，利用G2O图优化进行优化迭代。
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公开(公告)号：CN118343164A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
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: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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公开(公告)号：CN118289085A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410702499.4
申请日：2024-06-03
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
IPC: B62D6/00 , B62D15/02 , B62D101/00 , B62D103/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制方法、系统和设备，属于交通控制技术领域，该方法包括：以获取的目标车辆右侧车道来车的位置和速度作为TD3的观测空间，训练目标车辆的加速度得到加速度模型；获取目标车辆左侧车道来车的位置和速度，以加速度模型作为D3QN的动作，两侧车道来车的位置和速度均作为D3QN的观测空间，训练出目标车辆的纵向加速度；计算出目标车辆转向角；将纵向加速度和转向角输入至仿真软件中，通过与环境交互训练出用于左转控制的最优多层强化学习模型，利用该模型执行左转控制。基于该方法，还提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制系统和设备。本发明能够安全高效地完成车辆在T字交叉口的左转。
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