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公开(公告)号:CN115903853A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202310016889.1
申请日:2023-01-06
申请人: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明公开了一种基于有效障碍物的安全可行域生成方法及系统,涉及无人驾驶技术领域。该方法包括:采集无人车的姿态信息;采集障碍物的空间位姿信息;建立堆栈,堆栈当前为空;基于无人车的姿态信息以及障碍物的空间位姿信息,将第1个障碍物的相关信息储存到堆栈中;基于无人车的姿态信息以及障碍物的空间位姿信息,对剩余障碍物的有效性进行判断,将有效障碍物的相关信息储存到堆栈中;基于堆栈中所有有效障碍物生成安全可行域。本发明考虑障碍物与目标无人车的交互关系,筛除无效障碍物降低安全可行域维度,使得安全可行域维度是小于等于障碍物个数的,在障碍物密集的情况下,效果尤为明显,极大程度上降低了安全可行域维度。
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公开(公告)号:CN117237895A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311203963.7
申请日:2023-09-18
申请人: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC分类号: G06V20/56 , B60W40/02 , B60W60/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06T3/00 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/045
摘要: 本发明公开一种跨模态多任务环境感知方法及系统,涉及车辆自动驾驶领域,该方法根据雷达点云信息生成密集深度图;将密集深度图与图像特征图融合;根据融合特征预测图像中每个像素的上下文向量和离散深度概率,并沿相机射线投影到3D空间,生成图像特征点云;将图像特征点云转换到BEV空间,生成相机BEV特征;使用与雷达点相关联的局部图像特征来装饰雷达点;利用雷达特征提取网络提取融合后的雷达点云的特征信息,生成雷达BEV特征;利用注意力机制将相机BEV特征和雷达BEV特征融合,生成强BEV特征;在强BEV特征上添加多任务头,构建高效、鲁棒的环境感知系统,实现对车辆周围动、静态信息的感知。
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公开(公告)号:CN115933701B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310016913.1
申请日:2023-01-06
申请人: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及一种基于二次规划的安全走廊优化生成方法及系统,涉及无人驾驶领域,包括:利用无人车车辆中心的粗糙轨迹和无人车的多边形信息表示离散化的无人车运动轨迹;构建待求解的安全走廊模型并确定目标函数;利用障碍物几何中心运动轨迹和障碍物凸多边形信息表示离散化的障碍物运动轨迹;根据无人车和障碍物运动轨迹确定障碍物离无人车最近的顶点向量和无人车离障碍物最近的顶点向量;结合基于待求解安全走廊模型建立避障约束条件;根据避障约束条件和目标函数,建立二次规划模型并进行求解得到优化后的安全走廊。本发明将安全走廊约束问题描述成二次规划问题,在生成避障约束时考虑无人车外形和障碍物外形,提高安全走廊生成的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN115933701A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202310016913.1
申请日:2023-01-06
申请人: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及一种基于二次规划的安全走廊优化生成方法及系统,涉及无人驾驶领域,包括:利用无人车车辆中心的粗糙轨迹和无人车的多边形信息表示离散化的无人车运动轨迹;构建待求解的安全走廊模型并确定目标函数;利用障碍物几何中心运动轨迹和障碍物凸多边形信息表示离散化的障碍物运动轨迹;根据无人车和障碍物运动轨迹确定障碍物离无人车最近的顶点向量和无人车离障碍物最近的顶点向量;结合基于待求解安全走廊模型建立避障约束条件;根据避障约束条件和目标函数,建立二次规划模型并进行求解得到优化后的安全走廊。本发明将安全走廊约束问题描述成二次规划问题,在生成避障约束时考虑无人车外形和障碍物外形,提高安全走廊生成的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN118552806A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410618062.2
申请日:2024-05-17
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06T17/05 , G06T19/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/0895
摘要: 本发明涉及一种高程图补全模型的训练方法,涉及自主导航技术领域,解决了现有无人履带车辆在复杂环境下行车安全的问题。该高程图补全模型的训练方法包括:对训练数据集里的高程图进行随机掩盖处理,得到高程图掩膜;以所述高程图掩膜为输入,以随机掩盖处理前的所述高程图为期望输出,训练高程图补全模型的初始模型,得到训练好的高程图补全模型;其中,所述高程图补全模型为基于编码器‑解码器的U‑Net神经网络模型。
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公开(公告)号:CN114489087B
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210400906.7
申请日:2022-04-18
申请人: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及一种多无人驾驶车辆路径协同规划方法及系统。该方法包括建立多无人驾驶车辆行驶的环境模型;建立每一无人驾驶车辆的运动学模型,并根据运动模型建立无人驾驶车辆之间的防碰撞包裹圆模型;根据无人驾驶车辆的之间防碰撞包裹圆模型以及环境模型,采用分离超平面定理,建立无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型;根据环境模型、运动学模型、防碰撞包裹圆模型以及无人驾驶车辆与环境中动静态障碍物防碰撞模型,基于交替方向乘子法逐步迭代对多无人驾驶车辆进行解耦式运动规划,确定每一无人驾驶车辆的最优路径。本发明能够合理的避免与动静态障碍物发生碰撞,进而实现多无人驾驶车辆协同规划控制。
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公开(公告)号:CN114355954A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202210274213.8
申请日:2022-03-21
申请人: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及一种无人履带车辆转向过程的跟踪控制方法和系统。该方法基于构建的运动学模型和坐标值模型确定非线性运动学微分模型后,根据非线性运动学微分模型构建跟踪时域预测模型,再对跟踪时域预测模型进行线性化处理得到时域预测线性化模型,接着,在采用向前欧拉法,将时域预测线性化模型离散化得到预测模型后,又根据预测模型构建代价函数模型,然后,确定代价函数模型的最小值,得到最优开环序列,最后,根据最优开环序列实现无人履带车辆转向过程中纵横向耦合控制,以实现无人履带车辆对未来轨迹的预测,从而达到无人履带车辆对预测期望轨迹的高精度、强稳定性控制。
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公开(公告)号:CN113759938B
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111323005.4
申请日:2021-11-10
申请人: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及一种无人车路径规划质量测评方法和系统。该无人车路径规划质量测评方法根据获取的数据文件和标定文件,在任务文件的导引下生成真值文件后,采用待测评路径规划算法以数据文件和标定文件为输入,以任务文件为牵引得到路径规划结果,然后,依据预设评分准则将路径规划结果和真值文件中的数据进行对比,得到测评报告,进而能够从算法效率、生成路径质量、任务完成度等多个方面,完成对全局和局部规划算法的定量评价,为无人车路径规划质量测评提供了技术保障。
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公开(公告)号:CN113759938A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111323005.4
申请日:2021-11-10
申请人: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及一种无人车路径规划质量测评方法和系统。该无人车路径规划质量测评方法根据获取的数据文件和标定文件,在任务文件的导引下生成真值文件后,采用待测评路径规划算法以数据文件和标定文件为输入,以任务文件为牵引得到路径规划结果,然后,依据预设评分准则将路径规划结果和真值文件中的数据进行对比,得到测评报告,进而能够从算法效率、生成路径质量、任务完成度等多个方面,完成对全局和局部规划算法的定量评价,为无人车路径规划质量测评提供了技术保障。
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公开(公告)号:CN111341102B
公开(公告)日:2021-04-23
申请号:CN202010136047.6
申请日:2020-03-02
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: G08G1/01
摘要: 本说明书提供一种类人驾驶运动基元库的构建方法和装置以及一种连接运动基元的方法和装置,构建方法包括:获取有人驾驶情况下,各个采样时刻的车辆特征数据;行驶数据包括航向特征数据、速度特征数据和位置特征数据;确定车辆行驶的航向变化过零点,分割车辆特征数据,得到过分割数据段;根据各个过分割数据段的速度特征数据和位置特征数据,计算各个过分割数据段对应的属性特征集;基于所有过分割数据段对应的属性特征集,采用期望最大算法筛选得到用于作为运动基元库中运动基元的过分割数据段,以及对应的属性特征集。采用前述的运动基元库中运动基元构建的自动驾驶路径,更能满足乘客的乘坐体验。
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