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公开(公告)号：CN114821208A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210431134.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种目标物体检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标物体样本集；其中，所述目标物体样本集中包含至少两张目标物体图片；对所述目标物体样本集中的各个目标物体图片进行目标物体标注，确定所述目标物体样本集所涉及的至少两个目标物体锚框；对标注后的目标物体样本集中的各个目标物体图片中的目标物体锚框进行线性缩放，生成目标物体训练集；基于所述目标物体训练集对YOLO模型进行训练，生成目标物体检测模型。通过本发明实施例提供的技术方案，可以有效减少目标物体漏检的情况发生，提高了目标物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN112615714B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011593611.3
申请日：2020-12-29
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种侧信道分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集与目标设备对应的预设数量测试能量轨迹，并对各测试能量轨迹进行特征提取操作；将预设数量的测试能量轨迹特征输入至预先训练的神经网络分类器中进行分类，得到各测试能量轨迹对应的候选秘钥的类别概率向量；针对各候选秘钥，根据所述候选秘钥的类别概率向量，计算所述候选秘钥的字节概率向量；对各候选秘钥的字节概率向量进行关联计算，根据关联计算结果确定目的秘钥。本发明实施例的技术方案，实现了根据能量轨迹自身的特征分析加密设备中的秘钥，提高秘钥的分析准确率和分析效率。
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公开(公告)号：CN114236515A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111659459.9
申请日：2021-12-30
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明实施例公开了一种多激光雷达标定系统、无人驾驶矿用车辆及其标定方法。多激光雷达标定系统包括安装于矿用车辆车头位置的至少一个第一激光雷达、安装于矿用车辆车后方中间位置的第二激光雷达和上位机；第一激光雷达用于采集矿用车辆车头位置的第一激光点云数据；第二激光雷达用于采集矿用车辆车后方中间位置的第二激光点云数据；上位机用于对应显示第一激光点云数据图像和第二激光点云数据图像，并确定第一标定外参数和第二标定外参数；还用于分别对第一标定外参数和第二标定外参数进行配准，并显示配准后的点云，分别判断第一标定外参数和第二标定外参数是否标定完成。以实现快速准确完成多激光雷达外参标定，且适用范围广。
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公开(公告)号：CN114092907A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111318235.1
申请日：2021-11-09
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种跟随路径的确定方法、装置及存储介质，涉及车辆导航技术领域，该方法可以基于算法较为简单的贝塞尔曲线快速生成跟随路径。该方法包括：根据目标对象的初始位置和车辆的初始位置确定至少四个目标点；以至少四个目标点作为控制点，拟合得到贝塞尔曲线；基于贝塞尔曲线确定全局导航路径；在车辆按照全局导航路径行驶的过程中，根据目标对象的当前位置和车辆的当前位置对全局导航路径进行动态调整，基于动态调整的全局导航路径确定车辆跟随目标对象行驶的跟随路径。
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公开(公告)号：CN113569958A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110864378.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明实施例公开了激光点云数据聚类方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取车载激光雷达采集的点云数据，并将点云数据转换至车身坐标系，得到点云数据的空间分布；对点云数据的空间分布按照预设方法进行栅格化处理，得到多个扇形栅格，根据包含点云数据的扇形栅格坐标确定目标栅格；确定目标栅格中的种子栅格，对种子栅格的预设范围内满足连通条件的目标栅格进行处理，得到点云数据对应的连通域；根据点云数据对应的连通域确定点云数据的聚类结果。采用上述技术方案，可以根据点云分布特性及分布规律，将车载激光雷达采集的大量的、离散的点云数据划分为扇形栅格，实现将点云数据进行准确聚类的技术效果，从而实现自动驾驶车辆的安全行驶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112747752A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011519123.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本申请实施例提供一种基于激光里程计的车辆定位方法、装置、设备和存储介质，通过获取激光雷达连续采集的多帧环境传感数据，环境传感数据包括三维点云数据和反射强度数据，对相邻两帧环境传感数据进行坐标变换和投影变换，得到包含相邻两帧环境传感数据的数据信息的高维数据，根据高维数据，通过深度神经网络模型确定相邻两帧环境传感数据之间的位姿转换关系，得到车辆的位姿数据，在不需要依赖人工设定的环境特征的情况下，实现了车辆定位，并提高了车辆定位的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN111912419A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010889368.3
申请日：2020-08-28
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G01C21/32 , G01C21/16 , G01S17/931 , G01S19/47
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置，一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法，包括：获取车载激光雷达采集的车辆周边三维点云与反射强度数据和车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息；根据三维点云数据在大地坐标系中得到高精度点云地图；根据三维点云的反射强度数据，在高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合并根据地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图。本发明实施例公开的基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置，能够以较低的成本构建高精度的语义导航地图，从而满足自动驾驶车辆的导航需求。
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公开(公告)号：CN111661055A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010552869.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: B60W30/18
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶车辆的换道控制方法，包括：实时获取与本车纵向距离最小的障碍物与本车的相对距离、前车速度；若相对距离小于或等于设定速度阈值或者前车速度小于或等于设定距离阈值，换道触发因子进行累加，当换道触发因子等于设定换道触发阈值时，则判断产生换道动机，否则判断不产生换道动机；若不产生换道动机，则控制本车跟车行驶；若产生换道动机，则判断道路结构信息；计算换道切入点前障碍物和后障碍物与本车的相对距离；判断换道切入点前障碍物和后障碍物与本车的相对距离是否满足预设条件；如果是，则控制换道，否则，控制减速。考虑了换道准确率及驾驶员驾驶特性，引入了换道触发因子及安全换道因子，大大提高了可靠性。
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公开(公告)号：CN119848279A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411928038.5
申请日：2024-12-25
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G06F16/535 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶场景的挖掘方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：若接收到用户的挖掘指令，则基于语言处理模型，在所述挖掘指令中提取至少一个目标场景要素；根据所述目标场景要素，在预先建立的场景知识库中确定场景挖掘结果；其中，所述场景知识库包括多个场景编码，每个场景编码包括多个场景要素编码；所述场景编码是基于驾驶场景图像以及所述驾驶场景图像匹配的场景描述文本确定的。本技术方案解决了自动驾驶场景挖掘灵活性差的问题，基于多模态场景数据的融合以及问答交互，有效提升了对新场景和复杂场景的识别能力，减少了对人工和专业知识的依赖，增强了挖掘过程的智能化与一致性。
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公开(公告)号：CN119763329A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411962589.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种交通拥堵预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定第一车辆的特征数据；根据第一车辆的数据特征进行拥堵状况划分，得到目标拥堵情况；根据目标拥堵情况确定目标拥堵结果；根据目标拥堵结果对第一路段的拥堵情况进行疏导。该方法根据划分得到的目标拥堵情况确定第一路段的拥堵疏通方案，通过拥堵疏通方案对第一路段进行疏通，能够快速对拥堵情况进行响应的同时，也能生成贴合第一路段的拥堵疏通方案，提高疏通的效率。
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