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公开(公告)号：CN120065145A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510001185.6
申请日：2025-01-02
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司
IPC: G01S7/40 , G01S13/58 , G01S13/06 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/092 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及雷达外参标定领域，公开一种毫米波雷达外参快速动态自动标定方法，包括以下步骤：S1：待测车辆在毫米波雷达的测试范围内行驶，毫米波雷达采集周围环境中各个目标的原始目标数据，实时动态定位设备同步采集车辆轨迹数据；S2：对原始目标数据进行目标识别和轨迹拼接，获取矫正后的雷达感知轨迹数据；S3：基于动态时间误差，对雷达感知轨迹数据与车辆轨迹数据进行时间同步，并通过时间戳将雷达感知轨迹数据和车辆轨迹数据进行匹配；S4：利用匹配点对生成单应性矩阵，采用深度强化学习算法对单应性矩阵进行优化，以减少标定误差；S5：利用优化后的单应性矩阵对毫米波雷达进行外参标定。本发明能够自动调整误差容忍度，提高标定精度。
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公开(公告)号：CN120070595A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510232824.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 中汽院车城融合(武汉)科技有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司
IPC: G06T7/80 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及相机外参标定技术领域，公开了一种基于几何特征的相机外参自动化标定方法，包括步骤1：获取UTM点集和图像点集，并形成对应的距离矩阵；根据距离矩阵构建成本矩阵；并找到最优的点对匹配，形成特征点集；步骤2：将特征点集划分为matched点集和unmatched点集；以matched点集形成主区域；在unmatched点集中进行区域划分形成子区域集；步骤3：根据主区域形成主单应性矩阵；并对子区域中的unmatched点集构建子单应性矩阵；步骤4：对各区域内的单应性矩阵进行微调优化，直至满足优化阈值，得到多个单应性矩阵用于外参标定。本发明实现自动化标定，降低误匹配的风险，提高处理效率和结果一致性，确保在复杂环境中依然能够维持高精度的标定结果。
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公开(公告)号：CN119646553A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411779131.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶车辆拟人化评价方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，方法包括：获取人类行驶特征参数；对特征参数进行聚类，得到多组驾驶数据；对多组数据分析得到多个驾驶风格；对智能驾驶车辆数据进行驾驶风格进行归类；计算得到智能驾驶车辆的拟人化得分。本发明通过主成分分析法和K‑means++算法将人类驾驶员的在目标场景时的行驶数据聚类并进行驾驶风格分类，再通过K‑means++算法对智能驾驶数据进行聚类，将聚类结果匹配至驾驶风格，根据驾驶风格的分类和行驶中违法违规情况得到最终的拟人化得分，拟人化评价精确规范性高，不易受主观因素干扰。
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公开(公告)号：CN120050702A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510233747.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 中汽院车城融合(武汉)科技有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司
IPC: H04W24/08 , H04L43/0852 , H04W4/44
Abstract: 本发明涉及车路协同技术领域，公开了一种测试路侧融合感知端到端时延的方法，包括步骤1，获取真值车初始点坐标，并确定真值车测试行驶轨迹；步骤2，使真值车从初始点出发，按照行驶轨迹行驶并回到初始点；步骤3，采集真值车回到初始点的轨迹数据，包括真实轨迹中获取的坐标值和对应的时间戳，以及感知设备坐标系中获取的感知坐标值和对应的时间戳；步骤4，根据获取的真实轨迹点时间戳和感知轨迹点时间戳，计算端到端时延。本发明有效校准设备的视角差异，确保真值车的实际位置与感知设备输出的检测点能够精确对应，进而大幅提升时延测量的准确性，优化感知系统的及时性。
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公开(公告)号：CN119206900A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411255807.X
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种智能驾驶车辆的驾驶行为评估方法、装置及电子设备。该方法包括通过对获取的多组历史测试数据进行拟人化评估指标值计算，得到对应安全性指标值、效率性指标值和舒适性指标值，再接着将其各拟人化评估指标值通过权重决策算法进行整合，得到各组历史测试数据对应的关联强度指标值。进一步的，对全部关联强度指标值进行聚类处理，得到目标驾驶场景对应的驾驶行为评估规则。最后，将实时获取的目标测试数据基于驾驶行为评估规则，得到该目标驾驶行为的评估结果。通过以上评估步骤，计算了安全性、效率性和舒适性指标值，满足了多维度拟人化评估要求，以便后续智能驾驶车辆的参数调试，提升了智能驾驶车辆的后续用车体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118692245A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410699896.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
Abstract: 本发明涉及过街预警方法领域，具体涉及一种基于多源信息融合的行人过街预警方法及系统，方法包括识别信号机的车道级信号灯通行信息，采集过街目标的雷达定位数据和图像定位数据；采用RTK高精度定位分别与雷达定位数据和图像定位数据进行联合标定，将雷达定位数据和图像定位数据映射定位至大地坐标系中；进行参数化配置修正，将雷达定位数据和图像定位数据进行精准定位匹配、类型匹配融合，基于融合目标状态信息连续跟踪过街目标；对过街目标和车辆按照预警策略进行分级预警，系统包括工控机、雷达、高分辨相机、RTK、信号机、RSU、OBU和行人过街预警数字演化设备。本发明能够对实际的过街情况进行精准、及时地预警提示，提高过街和行车安全性。
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公开(公告)号：CN118612688A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410701249.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆无线通信技术领域，公开了一种用于路侧设备的自动化车路协同部署方法及其系统，获取路口数据，生成道路的结构化数据；录入车路协同路侧设备的性能参数；设定影响传感器感知精度的阈值及权重；配置特殊服务能力：根据路口规划的特殊服务能力，设置的限定条件；构建感知能力评分模型：根据天气情况、结构化道路场景、目标姿态、RTK定位精度、预安装位置维度构建感知能力评分模型，对满足S3和S4要求的车路协同路侧设备和路口的部署方案作为可选部署分案，将可选部署方案代入到感知能力评分模型中进行评分；将评分最高的可选部署方案最为最佳部署方案输出。本发明能够有效解决自动部署资源浪费且检测效果不达预期的问题。
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公开(公告)号：CN118573570A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410655506.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC: H04L41/0866 , H04W4/44
Abstract: 本发明涉及车路协同设备校验技术领域，公开了基于车路协同工程路侧设备安装校验方法及系统，包括步骤1，获取项目施工规划内容，提取设施设备的安装部署信息；步骤2，获取施工时路口或路段设置的二维码信息，通过二维码信息获取对应路口或路段的安装部署信息；步骤3，将设施设备按照设备类型划分为可见设备和不可见设备；按照设备类型获取路口或路段设施设备安装后的报验数据；步骤4，按照验证模式将报验数据与安装部署信息进行比对验证，得到验证结果。本发明通过系统智能化验证，实现更精细化校验过程，降低验证难度，减少验证误差和错误，准确率更高，现场校验速度更快。
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公开(公告)号：CN118506573A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410584197.1
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车与基础设施之间的通信技术领域，公开了一种用于复杂道路的车路协同数据验证方法，包括：步骤一，获取目标路口/路段上道路基础设施预设的全量真值数据；步骤二，构建精简采集模型，并针对所有路口/路段进行精简采集模型分类，每类精简采集模型具有对应的精简优化采集规则；步骤三，按照目标路口/路段的地理特征选择对应分类的精简采集模型，对目标路口/路段的全量真值数据按照精简优化采集规则，筛选得到精简真值数据；步骤四，按照精简优化采集规则选定的目标路口通过方向，形成精简测试数据；自动比对精简测试数据和精简真值数据，生成并输出巡检报告。本发明能够在保证验证准确性的前提下有效提升验证效率。
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公开(公告)号：CN118505816A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410632935.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及智能驾驶与车路协同技术领域，公开了一种视觉标定及参数修正方法与系统，其方法包括以下步骤：步骤1，获取摄像头的初始标定图像A和实时检测图像B；并保留初始标定图像A与UTM坐标系对应的单应性矩阵HAC；步骤2，采用SuperPoint网络提取图像A和图像B的特征点及描述符；步骤3，根据图像A和图像B的特征点，求解得到单应性矩阵HAB；步骤4，结合HAC和HAB，求解得到图像B与UTM坐标系对应的单应性矩阵HBC；步骤5，使用HBC替换HAC，完成对摄像头的图像标定修正。本发明能够实现摄像头的自动化标定与修正，且修正精准度较高。
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