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公开(公告)号：CN115908550A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211454278.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京大学 , 香港科技大学(广州)
IPC: G06T7/70 , G06T7/30 , G06V10/762 , G06F16/901
Abstract: 本发明公布了一种动态阈值点云匹配的移动智能体相对位姿的协同获取方法，利用共享激光点云数据与自主定位结果，采用改进的迭代近邻点(ICP)配准算法，计算移动智能体之间的相对位姿，并评估计算结果的可信性，进一步提升相对位姿的观测可靠性与应用价值。本发明方法只需在自主定位基础上复用激光雷达数据，无需额外的增强标志即可完成相对位姿的观测计算，对原有系统改动小，不影响系统原有布局，无需依赖其他特征增强硬件，无附加影响，成本较低；具有更好的准确性和更强的鲁棒性，且对于点云配准结果的有效性评估使得本发明更符合相对位姿的应用场景，增强了对结果利用的可靠性。
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公开(公告)号：CN114091598A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111353055.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46
Abstract: 本发明公布了一种基于语义级信息融合的多车协同环境感知方法，分别设计车联网中的单车端的数据处理和融合端的数据处理，实现基于语义级信息融合的多车协同环境感知；包括：对多个车辆利用目标检测算法提取出周边环境中的障碍物信息；针对通用目标检测算法，设计环境敏感度的评估方法；基于环境敏感度的评估方法，进一步提出置信度评估方法，作为目标检测算法可靠性的评估；基于置信度，对多个车辆的障碍物提取结果进行融合。本发明方法可靠性高，多车协同环境信息获取的精度高。
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公开(公告)号：CN113155123A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110364972.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/34 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S19/45
Abstract: 本发明公布了一种基于数据共享的多智能车辆协同定位追踪方法及装置，是一种应用于智能车辆的基于数据共享的协同定位追踪技术，通过车辆上安装的多种传感器得到智能车辆自身状态，并引入环境中设备的辅助，再获得与周边车辆的相对状态，且将自身状态数据共享；本发明在环境中加入固定点位的感知设备为车辆提供定位数据，融合自身数据、共享数据、观测数据与环境辅助数据，实现可靠的多智能车辆的协同定位追踪。本发明尤其适用于单车辆难以精确自定位的情况，通过多智能车辆协同确保动态追踪的精度和鲁棒性，并且技术灵活可扩展，装置便于安装部署。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119743829A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411901114.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于位姿鲁棒关联的多移动智能体网联协同定位追踪方法，属于多智能体协同定位技术领域，实现系统包括自主定位模块、无线传输模块、相对位姿获取模块、观测选择性模块和协同定位优化模块。具备自主定位能力的不同移动智能体之间通过无线网联通信共享数据，包括智能体实时自主定位结果与激光点云数据；通过构建多移动智能体位姿因子图对多移动智能体网联协同定位进行建模，利用改进点云配准与观测选择性方法实现多智能体位姿鲁棒关联，从而实现高效、准确、鲁棒、可部署的多移动智能体协同定位追踪。
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公开(公告)号：CN114861756A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210331024.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公布了一种基于短期观测的驾驶行为模式实时分类方法及系统，系统包括数据预处理模块、数据降维模块、驾驶行为模式分类模块和驾驶行为模式归类模块；方法包括训练阶段和推理阶段；对车辆驾驶数据通过预处理和数据降维，提取得到不同来源车辆驾驶行为数据特征；再对驾驶行为数据进行归类，得到驾驶行为模式。本发明技术方案可应用于智能车辆的利用短期观测数据对驾驶员驾驶行为模式进行分类，方法有效性高，分类结果可解释性好，适用性强。
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公开(公告)号：CN114091598B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111353055.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46
Abstract: 本发明公布了一种基于语义级信息融合的多车协同环境感知方法，分别设计车联网中的单车端的数据处理和融合端的数据处理，实现基于语义级信息融合的多车协同环境感知；包括：对多个车辆利用目标检测算法提取出周边环境中的障碍物信息；针对通用目标检测算法，设计环境敏感度的评估方法；基于环境敏感度的评估方法，进一步提出置信度评估方法，作为目标检测算法可靠性的评估；基于置信度，对多个车辆的障碍物提取结果进行融合。本发明方法可靠性高，多车协同环境信息获取的精度高。
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公开(公告)号：CN114861756B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210331024.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/214
Abstract: 本发明公布了一种基于短期观测的驾驶行为模式实时分类方法及系统，系统包括数据预处理模块、数据降维模块、驾驶行为模式分类模块和驾驶行为模式归类模块；方法包括训练阶段和推理阶段；对车辆驾驶数据通过预处理和数据降维，提取得到不同来源车辆驾驶行为数据特征；再对驾驶行为数据进行归类，得到驾驶行为模式。本发明技术方案可应用于智能车辆的利用短期观测数据对驾驶员驾驶行为模式进行分类，方法有效性高，分类结果可解释性好，适用性强。
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公开(公告)号：CN113155123B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110364972.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 北京大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/34 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S19/45
Abstract: 本发明公布了一种基于数据共享的多智能车辆协同定位追踪方法及装置，是一种应用于智能车辆的基于数据共享的协同定位追踪技术，通过车辆上安装的多种传感器得到智能车辆自身状态，并引入环境中设备的辅助，再获得与周边车辆的相对状态，且将自身状态数据共享；本发明在环境中加入固定点位的感知设备为车辆提供定位数据，融合自身数据、共享数据、观测数据与环境辅助数据，实现可靠的多智能车辆的协同定位追踪。本发明尤其适用于单车辆难以精确自定位的情况，通过多智能车辆协同确保动态追踪的精度和鲁棒性，并且技术灵活可扩展，装置便于安装部署。
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