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公开(公告)号：CN119251514A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411146823.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本申请涉及一种激光雷达点云特征提取与匹配方法、装置、车辆及产品，方法包括：根据点云数据集中每个点云数据的平滑度确定边缘点云数据集，将边缘点云数据集进行分割，得到边缘点云数据集的多个子区域，对每个子区域处理，得到点云特征点集，确定点云特征点集中每个特征点的描述子，计算点云特征点集中相邻两个特征点描述子距离，根据相邻两个特征点描述子距离得到相邻两个特征点的相似度，根据相似度得到匹配结果。由此，解决了激光雷达点云特征提取与匹配存在较大误差和较高的复杂度，且缺少计算成本控制与计算实时性之前的平衡等问题，提高特征点提取的准确性，以及特征点匹配的精确性，实现自动驾驶的高精定位和建图，实现更有效地性能提升。
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公开(公告)号：CN118857288A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410804209.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01C21/20 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S19/45 , G01S19/47 , G06F18/23211 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/75
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于三维点云特征点的多传感器融合定位方法和装置，包括：接收三维点云数据，并从三维点云数据提取线特征点云数据，基于预设的聚类算法对线特征点云数据进行聚类处理，并根据聚类结果形成多个目标点云簇；从每个目标点云簇中提取多个特征点，并基于每个特征点生成对应的点云描述子，并利用词袋模型将点云描述子转换为词向量，并通过词向量与预设参考词向量进行匹配得到线特征点云数据的匹配结果；利用预设的卡尔曼滤波算法将多个传感器的数据融合得到多传感器融合数据，并根据匹配结果和多传感器融合数据对目标物体进行定位。由此，多传感器融合定位稳定性较高，并通过词袋模型加速了特征点之间的匹配。
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公开(公告)号：CN116844130A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310953041.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车道线检测方法、存储介质以及车辆。其中，该方法包括：在车辆行驶过程中对车辆行驶的道路进行图像采集，得到原始感知图像；对原始感知图像进行分割处理，得到原始感知图像对应的初始车道线特征向量；利用混合注意力机制对初始车道线特征向量进行处理，得到原始感知图像的目标车道线特征向量，其中，混合注意力机制用于通过多个注意力机制对初始车道线特征向量进行处理，得到处理后的特征向量，并对处理后的特征向量进行混合；基于目标车道线特征向量，对原始感知图像的车道线进行检测，得到对原始感知图像的检测结果。本发明解决了车道线的检测精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118606333A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410666329.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/29 , G06F16/215
Abstract: 本申请涉及高精地图更新技术领域，特别涉及一种高精地图更新方法、装置、车辆、介质及程序，其中，方法包括：获取目标区域内每个车辆的车辆数据；识别车辆数据中车辆的行驶轨迹、行驶轨迹中每条道路的道路权重和道路重叠度，根据行驶轨迹、行驶轨迹中每条道路的道路权重和道路重叠度计算每个车辆的置信度；根据每个车辆的置信度选择目标车辆的车辆数据更新目标区域的高精地图。由此，解决了相关技术中高精地图更新中车辆过多导致数据上传时的网络带宽压力、数据质量参差不齐导致的源数据可用性差、目标检测过程中识别鲁棒性低以及更新流程复杂造成的更新周期长等问题。
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公开(公告)号：CN116787987A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310753225.3
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60G17/018 , F16F9/53 , B60G17/015 , B60G17/019 , B60G17/08
Abstract: 本发明公开了一种阻尼器迟滞补偿方法、装置、车辆、电子设备及介质。其中，方法包括：获取阻尼器模型输出的当前预测阻尼力对应的当前预测电流、磁流变阻尼器输出的当前阻尼力以及减震对象对应的期望阻尼力；根据当前阻尼力、期望阻尼力与当前预测电流确定当前控制电流；采用当前控制电流控制磁流变阻尼器，以使磁流变阻尼器更新当前阻尼力；将当前控制电流输入阻尼器模型以更新当前预测阻尼力，确定当前预测阻尼力对应的当前预测电流；返回获取减震对象对应的期望阻尼力的步骤。解决现有的阻尼器迟滞补偿方法存在精度低的问题，提高了阻尼器迟滞补偿的准确性。实现高精度阻尼力跟踪，提高控制器对阻尼器的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119379788A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411372077.1
申请日：2024-09-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车辆定位方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，属于智能驾驶技术领域，所述方法包括：获取目标车辆在当前时刻的当前车辆状态信息和当前图像，以及目标车辆在当前时刻的上一时刻的历史车辆状态信息和历史图像；对当前车辆状态信息和历史车辆状态信息进行IMU预积分处理，得到预积分结果；通过图像匹配模型对当前图像和历史图像进行处理，得到当前图像和历史图像之间的匹配关系集；根据当前车辆状态信息、历史车辆状态信息、预积分结果和匹配关系集中每一匹配特征点的特征点位置信息，确定融合约束函数；根据融合约束函数，对目标车辆进行定位。本发明降低了成本，提高了车辆定位的准确性。
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公开(公告)号：CN118310517A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410244792.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01C21/20 , G01C21/00 , G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06T7/33 , G06T3/4038
Abstract: 本申请涉及智能驾驶技术领域，特别涉及一种点云地图的闭环检测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆的当前惯性数据；提取当前惯性数据中一个或多个活动语义信息；根据一个或多个活动语义信息对点云地图进行闭环检测。由此，解决了相关技术中在相似度较高的场景中，容易导致闭环检测失效或者错误，从而影响后续地图的构建等问题等问题。
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公开(公告)号：CN118310501A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410244804.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种地图构建方法、装置、服务器及存储介质，其中，方法包括：接收多个车辆在目标区域内发送的行车参数数据和图像数据；基于行车参数数据和图像数据确定图像数据中的多个共视区域，并基于多个共视区域优化每个车辆的位姿，以利用优化后的位姿得到目标区域内多个车辆的目标全局位姿图；根据目标全局位姿图构建目标区域的地图，或者更新目标区域的地图，以得到目标区域的实际地图。由此，解决了相关技术中，难以同时保证地图精度和地图数据的更新维护速度，存在一定的安全隐患，影响用户的使用体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN118294970A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410244762.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01S17/06 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V20/70 , G01S17/931 , G01S7/48
Abstract: 本申请涉及一种车辆的初始定位方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆的当前点云数据；基于当前点云数据得到当前定位全连接图；逐一计算当前定位全连接图与先验地图数据中每个关键帧的相似度，得到相似度计算结果，以基于相似度计算结果得到与当前点云数据相匹配的目标关键帧；基于目标关键帧与先验地图坐标系的映射关系，得到车辆的当前初始位姿，并对初始位姿进行重定位，得到车辆的初始定位结果。由此，解决了相关技术中，会导致激光雷达和先验地图出现重定位问题，造成资源浪费的同时，使得算法执行的时间大大增加，不利于用户的使用体验的技术问题。
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公开(公告)号：CN116777943A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310736993.8
申请日：2023-06-20
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种图像处理网络模型参数裁剪的应用方法、装置及介质。通过获取并解析待安装于目标嵌入式终端设备应用软件对应的图像处理网络模型，解析得到图像模型描述信息；获取目标嵌入式终端设备对应的标准计算存储量，如果与图像模型描述信息中的图像模型运行计算存储量大于标准计算存储量，则确定出待参数裁剪的图像处理网络模型，并将其按照预先构建的图像模型参数裁剪方法进行参数裁剪，确定得到图像处理网络裁剪模型。解决了安装于目标嵌入式终端设备应用软件中的图像处理网络模型由于计算存储量太大而造成安装失败的问题，通过对图像处理网络模型的参数进行裁剪，实现了图像处理网络模型在目标嵌入式终端设备的正确安装。
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