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公开(公告)号：CN118317272A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418016.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/44 , H04W4/46 , H04L49/90 , H04L41/147 , H04L41/149 , H04L41/16 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向车路协同感知的信息融合优化方法，首先采集原始数据，然后通过深度学习网络提取出轻量化的感知特征数据，接着对这些轻量化的感知特征数据进行降维处理；当某个通信节点(如周围的车辆或路侧传感设备)偶然出现信息丢失的情况时，根据该节点已有的历史感知信息进行推理预测，进而推算得到该通信节点在当前时刻的感知信息，最终完成对该节点信息的补偿输出。这种方法最大化避免因通信节点偶然的信息丢失造成协同感知性能陡然降低的风险，从而提高自身车辆的安全稳定性。最后，将所有外部节点的感知特征信息与本车感知特征信息进行级联融合，并进行目标检测。
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公开(公告)号：CN115546319B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211482598.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06T7/80 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V20/56
Abstract: 本发明实施例公开了车道保持方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取相机标定数据；根据所述相机标定数据提取车道线，以得到提取结果；根据所述提取结果进行车道线拟合，以得到拟合结果；根据所述拟合结果基于车辆横向位置构建车道线势场；将所述车道线势场与车道保持模型进行融合，以得到车道保持函数。通过实施本发明实施例的方法可实现可应对实际驾驶场景中的小概率事件，且适用于曲线和虚线的检测，提高过弯控制过程中的稳定性。
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公开(公告)号：CN115546743B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211483384.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V20/54 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , B60W40/064 , B60W60/00
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于附着系数的车路协同控制方法、装置、设备及介质，能够利用路侧设备采集的图像数据及激光雷达数据等多模态感知信息进行路面附着系数的计算，并且，在计算过程中采用边缘大算力对路面附着系数进行全气候、全天侯的状态实时估计，将估计的实时路面附着系数同步至车端，与车端控制进行信息深度融合，不仅能够释放车端的一大部分算力用于优化自动驾驶相关的其他性能，实现路面状态信息的路车深度协同，还能更加有效的辅助进行车辆控制。
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公开(公告)号：CN118250655A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410343524.4
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/46 , H04W72/0457 , H04L69/04 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于自动驾驶的多车协同通信机制优化方法，包括：对自身车辆与初始目标车辆传感器采集的原始数据进行感知特征提取，得到轻量化的感知特征数据；对轻量化的感知特征数据进行降维处理，得到降维后的感知特征数据；获取初始目标车辆的感知特征数据，并结合自身车辆的感知特征数据进行匹配筛选处理，得到感知信息融合的匹配目标车辆个数；将自身车辆的感知特征信息和上述匹配目标车辆的感知特征信息进行级联融合，得到融合后的感知特征数据集。通过优化通信机制，在保证通信带宽的同时提升协同感知的准确性；通过信息选择机制，筛选和传输具有高匹配值的周围车辆信息，避免了对大部分无用信息的浪费，提高了感知任务的效率。
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公开(公告)号：CN115546743A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211483384.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: G06V20/54 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , B60W40/064 , B60W60/00
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于附着系数的车路协同控制方法、装置、设备及介质，能够利用路侧设备采集的图像数据及激光雷达数据等多模态感知信息进行路面附着系数的计算，并且，在计算过程中采用边缘大算力对路面附着系数进行全气候、全天侯的状态实时估计，将估计的实时路面附着系数同步至车端，与车端控制进行信息深度融合，不仅能够释放车端的一大部分算力用于优化自动驾驶相关的其他性能，实现路面状态信息的路车深度协同，还能更加有效的辅助进行车辆控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117975394B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410002492.1
申请日：2024-01-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/56 , G08G1/01 , G08G1/04 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06F16/51 , G06F16/55
Abstract: 本发明提供一种基于检测结果校准的路侧环境感知方法，包括：S1、建立路侧感知标注数据库；S2、路侧感知系统检测校准器离线训练生成；将基于已有的路侧感知标注数据库离线训练生成路侧感知模型的校准器；路侧感知系统的检测校准器离线训练主要包括路侧原始感知模型检测、校准器优化监督、校准器模型输出；S3、当离线训练生成得到路侧感知检测系统对应的结果校准器后，该结果校准器将被部署在路侧感知系统内对路侧感知系统检测得到的结果进行在线校准。本发明可以在保证车‑路两端感知模型相互保密的前提下，对所有不同的路侧感知系统检测结果进行统一校正，提升路侧感知信息的可信度，提高车‑路感知信息融合的准确性。
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公开(公告)号：CN118220211A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410317599.5
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于多模式搜索的四轮阿克曼转向车辆及其运动规划方法，所述运动规划方法根据前后轴可以独立进行阿克曼转向的车辆的运动模式结合了多种路径搜索方式，并具体包括：根据结合了蟹行加速与Reeds‑Shepp曲线加速的搜索方式获得初始路径；对初始路径进行速度规划，得到车辆运动轨迹初始解；在初始解及车辆运动学约束、边值约束、性能约束、避障约束和优化目标函数下，进行优化求解，得到最终运动轨迹。本发明充分发挥了四轮阿克曼转向车辆的运动特性和机动性优势，并显著提高了运动规划效率。
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公开(公告)号：CN103723052B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310752019.7
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T10/92
Abstract: 本发明提供的一种面向电动公交车典型工况的电动化辅助系统能量管理方法，主要是利用了城市公交车线路固定、行驶车速及进出站过程符合统计规律的特点，从电动空调系统、空压机、电动助力转向系统三个方面提出了能量管理的方法，从典型工况片段入手，针对电动公交车的起动、自由驾驶、进站（制动）、换乘（停止）、出站（再起动）过程设计了电动化辅助系统的能量管理方法，从而达到了降低能耗、减少动力电池充放电效率损失、有效保护动力电池组的目的。
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公开(公告)号：CN119027934A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411109995.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明公开了一种应用于自动驾驶的协同置信度融合感知方法，属于自动驾驶领域，本方法消除了不同智能体之间的感知模型差异，充分利用不同模态传感器数据的优势，避免了为了实现特征统一而强行将不擅长提取BEV特征的视觉图片转换为BEV特征的操作，在充分发挥不同模态数据特征的优势、学习适应于特定模型所擅长特征的优势、以及协同感知自带的协同性优势的基础下，实现更好的协同感知效果。
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公开(公告)号：CN117975394A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410002492.1
申请日：2024-01-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/56 , G08G1/01 , G08G1/04 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06F16/51 , G06F16/55
Abstract: 本发明提供一种基于检测结果校准的路侧环境感知方法，包括：S1、建立路侧感知标注数据库；S2、路侧感知系统检测校准器离线训练生成；将基于已有的路侧感知标注数据库离线训练生成路侧感知模型的校准器；路侧感知系统的检测校准器离线训练主要包括路侧原始感知模型检测、校准器优化监督、校准器模型输出；S3、当离线训练生成得到路侧感知检测系统对应的结果校准器后，该结果校准器将被部署在路侧感知系统内对路侧感知系统检测得到的结果进行在线校准。本发明可以在保证车‑路两端感知模型相互保密的前提下，对所有不同的路侧感知系统检测结果进行统一校正，提升路侧感知信息的可信度，提高车‑路感知信息融合的准确性。
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