-
公开(公告)号：CN119336938A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411864001.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京理工大学 , 贵州交通职业技术学院 , 北理慧动(河南)装备科技有限公司
IPC: G06F16/583 , G06V20/56
Abstract: 本申请公开一种多维度特征编码的场景库构建及检索方法、系统和介质，涉及自动驾驶领域，方法包括：构建分层模型；对各信息层中不同场景元素的特征信息进行量化处理，得到各信息层的场景元素的特征编码；将所有信息层的场景元素的特征编码进行多维组合，得到车辆驾驶场景对应的标准编码；基于不同车辆驾驶场景的原始数据、特征信息、特征编码和标准编码构建场景库；基于目标驾驶场景的标准编码，和/或，目标场景元素的特征编码，对场景库存储的标准编码进行检索，并从场景库中获取对应车辆驾驶场景的原始数据。本申请充分考虑了场景库构建过程中不同场景元素的多面性与关联性，提高了目标驾驶场景检索的精确度。
-
公开(公告)号：CN119336938B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411864001.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京理工大学 , 贵州交通职业技术学院 , 北理慧动(河南)装备科技有限公司
IPC: G06F16/583 , G06V20/56
Abstract: 本申请公开一种多维度特征编码的场景库构建及检索方法、系统和介质，涉及自动驾驶领域，方法包括：构建分层模型；对各信息层中不同场景元素的特征信息进行量化处理，得到各信息层的场景元素的特征编码；将所有信息层的场景元素的特征编码进行多维组合，得到车辆驾驶场景对应的标准编码；基于不同车辆驾驶场景的原始数据、特征信息、特征编码和标准编码构建场景库；基于目标驾驶场景的标准编码，和/或，目标场景元素的特征编码，对场景库存储的标准编码进行检索，并从场景库中获取对应车辆驾驶场景的原始数据。本申请充分考虑了场景库构建过程中不同场景元素的多面性与关联性，提高了目标驾驶场景检索的精确度。
-
公开(公告)号：CN119247966B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411773624.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(河南)装备科技有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/22
Abstract: 本申请公开了一种无人车轨迹规划方法、装置、设备及介质，涉及无人车轨迹规划领域，该方法包括：根据参考线信息进行动态规划，得到无人车行驶轨迹的初始猜想，通过初始猜想以及目标参考线的道路形状对目标道路进行区域划分，得到区域划分结果，根据区域划分结果构建多参考线惩罚函数，基于多参考线惩罚函数构造基于优化的轨迹平滑模型，以初始猜想为初始迭代值，对基于优化的轨迹平滑模型进行求解，得到无人车的最终轨迹，能够在笛卡尔坐标系下收敛轨迹和由直线‑弯道组成的参考线的横向误差，不依赖传统的曲线坐标系，提高轨迹的质量，降低无人驾驶的危险性。
-
公开(公告)号：CN119247966A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411773624.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(河南)装备科技有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/22
Abstract: 本申请公开了一种无人车轨迹规划方法、装置、设备及介质，涉及无人车轨迹规划领域，该方法包括：根据参考线信息进行动态规划，得到无人车行驶轨迹的初始猜想，通过初始猜想以及目标参考线的道路形状对目标道路进行区域划分，得到区域划分结果，根据区域划分结果构建多参考线惩罚函数，基于多参考线惩罚函数构造基于优化的轨迹平滑模型，以初始猜想为初始迭代值，对基于优化的轨迹平滑模型进行求解，得到无人车的最终轨迹，能够在笛卡尔坐标系下收敛轨迹和由直线‑弯道组成的参考线的横向误差，不依赖传统的曲线坐标系，提高轨迹的质量，降低无人驾驶的危险性。
-
公开(公告)号：CN119337738B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411874263.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京理工大学 , 贵州交通职业技术学院 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G01M17/007
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶模型的可交互化测试方法、设备、介质及产品，涉及自动驾驶领域，该方法包括获取测试场景中每个车辆的状态数据，包括位置、速度和跟车时距，确定当前时刻关注车辆的状态数据以及对应的周围车辆的状态数据，并将其输入基于强化学习的行为决策模型，得出横向和纵向行为决策；若决策为保持车道行驶，则使用考虑驾驶风格的跟驰轨迹规划模型规划跟驰轨迹；若决策为换道行驶，则使用考虑驾驶意图的换道轨迹规划模型规划换道轨迹；根据跟驰轨迹或换道轨迹确定下一时刻关注车辆动作。基于关注车辆和周围车辆的状态数据进行横向和纵向行为决策，且在进行轨迹规划时，考虑了车辆驾驶风格，从而提升了测试场景的真实性和交互性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119337738A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411874263.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京理工大学 , 贵州交通职业技术学院 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G01M17/007
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶模型的可交互化测试方法、设备、介质及产品，涉及自动驾驶领域，该方法包括获取测试场景中每个车辆的状态数据，包括位置、速度和跟车时距，确定当前时刻关注车辆的状态数据以及对应的周围车辆的状态数据，并将其输入基于强化学习的行为决策模型，得出横向和纵向行为决策；若决策为保持车道行驶，则使用考虑驾驶风格的跟驰轨迹规划模型规划跟驰轨迹；若决策为换道行驶，则使用考虑驾驶意图的换道轨迹规划模型规划换道轨迹；根据跟驰轨迹或换道轨迹确定下一时刻关注车辆动作。基于关注车辆和周围车辆的状态数据进行横向和纵向行为决策，且在进行轨迹规划时，考虑了车辆驾驶风格，从而提升了测试场景的真实性和交互性。
-
公开(公告)号：CN119807653A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411856252.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种具有免任务终身学习能力的车辆行为预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及车辆自动驾驶领域，该方法包括对交通环境进行实时监测，获取动静态交通环境数据；构建快速记忆模块和差异记忆模块存储动静态交通环境数据；在达到饱和状态时，分别采用蓄水池采样和梯度选择采样方法更新数据；将两个模块中的数据输入至车辆行为预测模型，通过免任务记忆回放损失函数进行训练，输出预测时间段内目标车辆的预测轨迹。本申请的车辆行为预测模型具备免任务终身学习能力，能够在不依赖任务切换信息与额外重训练的条件下，持续适应交通环境的连续变化，始终保持较高的预测精度，有效缓解了传统模型在面临新场景时可能出现的灾难性遗忘问题。
-
公开(公告)号：CN118182495B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410619631.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W40/109 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性轮胎和车辆横向动力学模型的车辆动力学参数估计方法、装置、介质及产品，涉及车辆动力学领域。方法包括：建立基于简化魔术公式轮胎的车辆横向动力学模型，根据历史行驶数据和待估计动力学参数对轮胎魔术公式系数和侧偏角进行表征；构造关于横向加速度的非线性优化问题，采用列文伯格‑马夸特算法求解得到动力学参数和轮胎魔术公式系数估计值；基于历史行驶数据、动力学参数估计值和轮胎魔术公式系数估计值，构造绕偏航轴转矩与角加速度的线性回归问题，采用最小二乘法求解得到车辆绕偏航轴转动惯量估计值。本发明能够提高车辆动力学参数的估计准确度、应用成本低且能够获取完整动力学参数。
-
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
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: 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
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN116088014B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310193015.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于经纬度信息的主车信息坐标系转换方法及系统，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：采集主车的经纬度信息以及主车视角下的相对运动环境信息；将所述经纬度信息转换为大地坐标系下的轨迹坐标信息，得到主车的绝对轨迹；根据所述主车的绝对轨迹，确定主车的横摆角；基于所述横摆角，将所述主车视角下的相对运动环境信息转换为鸟瞰视角下的绝对运动环境信息。本发明将主车视角下的相对运动环境信息转换到鸟瞰视角下的绝对运动环境信息，从而能够帮助自动驾驶车辆对视觉采集信息的研究，也方便其与路端设备进行信息融合，加强自动驾驶车辆对于驾驶场景的全局理解。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
72
records
(took 0.055 seconds)
