-
公开(公告)号：CN112818942B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110243281.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种车辆行驶过程中行人动作识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取行人视频图像；S2从行人视频图像中提取行人的2D关节点坐标和骨架；S3根据2D关节点坐标估算行人的3D关节点坐标，并对3D关节点坐标进行归一化；S4将骨架和经过归一化的3D关节点坐标输入时空自适应图网络模型，获得行人识别结果。其不仅可以解决由于行人的身高、衣着，交通场景光照、动作种类多以及复杂度高等因素的影响，同时克服了车辆在行驶过程中，行人检测尺度变化的影响，有效提升行人动作检测精度。
-
公开(公告)号：CN112848923B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110213814.3
申请日：2021-02-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法包括以下步骤：步骤S1：通过感知设备获取前车行驶信息；步骤S2：通过传感器获得当前车辆行驶信息并计算各车轮滑移率；步骤S3：通过所述前车行驶信息和各车轮滑移率计算各电机最优的输入转矩；步骤S4：电动菱形汽车依据所述各电机最优的输入转矩，驱动车辆进行跟车行为。本发明所提出的转矩分配策略可提升电动菱形汽车在跟车工况下的经济性；并充分考虑了菱形的车轮布置形式，让每个轮胎都能充分利用其路面附着系数。
-
公开(公告)号：CN113091771B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110393764.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 清华大学 , 东风汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于手眼标定的激光雷达‑相机‑惯导联合标定方法及系统，其包括：通过激光雷达、单目相机和GPS/IMU同时进行数据采集，获取激光雷达点云、单目相机图像以及GPS/IMU设备位姿信息；根据采集的数据，分别获得激光雷达位姿估计结果、单目相机位姿估计结果以及GPS/IMU设备自身在全局坐标系下的位姿；将获取的三种位姿估计结果进行数据关联，确定位姿之间的对应关系；将关联后的三个位姿序列两两之间构建手眼标定问题，并将手眼标定问题转化为优化问题；求解优化问题，将不同传感器轨迹转换到同一坐标系下。本发明能标定激光雷达、单目相机和惯性导航设备之间的外参并估计单目相机运行中的尺度。
-
公开(公告)号：CN113052966B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110243239.1
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶众包高精度地图更新方法、系统及介质，其包括：输入众包多源信息；将众包多源信息传输至区块链处理模块内进行区块地图更新；将网络中更新的地图模块回传至车端，进行车端更新，替换未更新的区块地图数据，完成整个链路的数据更新。本发明每辆自动驾驶车辆都作为独立处理单元，具备实时处理数据的能力，每辆车都可以作为区块链中的一个节点参与地图更新中，不仅能够有效利用众包量产车中所获取的实时数据，而且可以提高更新频率，降低地图更新成本。本发明可以广泛在自动驾驶高精度地图技术领域中应用。
-
公开(公告)号：CN114518106A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210085972.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种高精度地图垂向要素更新检测方法、系统、介质及设备，其包括：从获取的原始图像数据中检测出图片中的地图垂向要素，得到每个被检测的所述垂向要素的像素边缘点；将获取的相邻时刻图像上的垂向要素进行关联，得到相邻时刻图像中相应关联像素之间的速度向量；根据速度向量得到车辆位置姿态信息，利用车辆位置姿态信息将被检测到的垂向要素的上边缘与下边缘点的像素转标转换为世界坐标系，得到垂向要素相对于车辆的距离；根据垂向要素相对于车辆的距离确定垂直物体是否存在，并计算垂直物体存在的置信度，同时确定垂直物体的位置；根据垂直物体存在的置信度和位置，更新高精度地图数据库。本发明能高效的完成高精地图的更新。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113158804A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110307019.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种基于3D姿态的端到端交警手势识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取交警视频图像；S2从交警视频图像中提取交警的2D关节点坐标和骨架；S3将建立2D到3D的转换关系，根据转换关系将2D关节点坐标和骨架转化成3D骨架图像，并重新确定3D关节点坐标；S4根据3D骨架图像和3D关节点坐标建立时空表征信息，将时空表征信息输入时空自适应图网络模型，获得交警手势识别结果。其能够对交警的3D姿态进行提取，不仅可以反映交警真实空间运动状态，也可以实时、准确地推断出交警的指挥方向。
-
公开(公告)号：CN111791898B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010812339.7
申请日：2020-08-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于合作型博弈的自动驾驶汽车避撞控制方法，包括步骤1、通过车载传感设备检测周围环境，判断周围是否存在障碍物，若不存在则继续检测；步骤2、结合步骤1中获取障碍物位置信息，自动驾驶汽车选择一系列安全的轨迹点，并利用贝塞尔曲线拟合这些轨迹点，从而生成避撞轨迹步骤3、车辆减速至安全避撞车速；步骤4、实施非线性鲁棒轨迹跟踪控制，抑制曲率半径变化对跟踪性能的影响；步骤5、完成避撞过程后，车辆切换至自适应巡航状态。本发明基于合作型博弈的框架，把稳定性、跟踪性能分别与控制器可调参数关联，从而实现兼顾稳定性的鲁棒轨迹跟踪控制。
-
公开(公告)号：CN112818942A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110243281.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种车辆行驶过程中行人动作识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取行人视频图像；S2从行人视频图像中提取行人的2D关节点坐标和骨架；S3根据2D关节点坐标估算行人的3D关节点坐标，并对3D关节点坐标进行归一化；S4将骨架和经过归一化的3D关节点坐标输入时空自适应图网络模型，获得行人识别结果。其不仅可以解决由于行人的身高、衣着，交通场景光照、动作种类多以及复杂度高等因素的影响，同时克服了车辆在行驶过程中，行人检测尺度变化的影响，有效提升行人动作检测精度。
-
公开(公告)号：CN112731357A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011609084.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法和系统，其特征在于包括以下步骤：1)从装备有激光雷达的智能网联车辆所采集的历史激光点云数据中，提取路面点云并计算得到模型参数，构建经验模型；2)采用经验模型对智能网联车辆所采集的实时激光点云数据进行实时修正，得到误差消除后的激光点云数据。本发明采用修正模型来修正激光点云里程计的累计定位误差，能够提供更准确的自车位姿估计，同时能够在线的修正激光点云里程计的误差，可以广泛应用于智能网联汽车环境感知领域。
-
公开(公告)号：CN111791898A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010812339.7
申请日：2020-08-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于合作型博弈的自动驾驶汽车避撞控制方法，包括步骤1、通过车载传感设备检测周围环境，判断周围是否存在障碍物，若不存在则继续检测；步骤2、结合步骤1中获取障碍物位置信息，自动驾驶汽车选择一系列安全的轨迹点，并利用贝塞尔曲线拟合这些轨迹点，从而生成避撞轨迹步骤3、车辆减速至安全避撞车速；步骤4、实施非线性鲁棒轨迹跟踪控制，抑制曲率半径变化对跟踪性能的影响；步骤5、完成避撞过程后，车辆切换至自适应巡航状态。本发明基于合作型博弈的框架，把稳定性、跟踪性能分别与控制器可调参数关联，从而实现兼顾稳定性的鲁棒轨迹跟踪控制。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
142
records
(took 0.04 seconds)
