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公开(公告)号：CN119160172B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411642755.1
申请日：2024-11-18
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B60W30/08 , B60W30/095 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/12
Abstract: 本发明提出了一种防止清扫车碰撞的安全控制方法、系统和设备，属于清扫车安全控制技术领域，该方法包括：采集栅格地图信息，获取目标车辆的位姿信息和车辆状态信息；利用目标车辆的位姿信息和车辆状态信息预测目标车辆的第一轨迹点；将第一轨迹点插值处理成固定间距的第二轨迹点，再利用车身宽度信息和位姿信息将第二轨迹点横向固定距离采样扩展成带状轨迹点簇；从当前位置的带状轨迹点簇由近到远在局部栅格地图中遍历，确定距离目标车辆当前位置路程最近的碰撞轨迹点；计算出防止车辆碰撞的加速度。基于该方法，还提出了一种防止清扫车碰撞的安全控制系统和设备。本发明可以保证目标车辆在碰到障碍物之前停下来，以提升目标车辆驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN118790290A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410907860.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本公开提出一种基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法，涉及车辆驾驶决策技术领域。方法包括：获取自车和对向来车所在的真实驾驶环境；所述驾驶环境包括环境观测值和动作空间；将真实驾驶环境输入路径决策模块，得到决策轨迹；将决策轨迹输入速度决策模块，得到决策速度；所述路径决策模块和速度决策模块基于模拟驾驶环境、自车轨迹、结束条件和奖励函数进行训练；自车根据决策轨迹和决策速度执行左转任务。将速度决策和路径决策分别训练，可使速度决策模型专注于学习如何根据当前环境和其他因素选择最佳左转加速度，而路径决策模型则专注于找到可完成穿越的合适半径，提高模型性能以及生成决策的准确性。
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公开(公告)号：CN118289085B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410702499.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B62D6/00 , B62D15/02 , B62D101/00 , B62D103/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制方法、系统和设备，属于交通控制技术领域，该方法包括：以获取的目标车辆右侧车道来车的位置和速度作为TD3的观测空间，训练目标车辆的加速度得到加速度模型；获取目标车辆左侧车道来车的位置和速度，以加速度模型作为D3QN的动作，两侧车道来车的位置和速度均作为D3QN的观测空间，训练出目标车辆的纵向加速度；计算出目标车辆转向角；将纵向加速度和转向角输入至仿真软件中，通过与环境交互训练出用于左转控制的最优多层强化学习模型，利用该模型执行左转控制。基于该方法，还提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制系统和设备。本发明能够安全高效地完成车辆在T字交叉口的左转。
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公开(公告)号：CN118470675A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410588355.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种路面全信息提取的方法、系统和设备，该方法包括：将获取的目标车辆周围的环境图像输入至多任务模型，利用多任务模型的主干网络获取环境图像的多尺度特征；将多尺度特征输入至多任务模型的颈部结构进行多尺度特征融合和特征深度提取得到多尺度深度特征；将多尺度特征输入至多任务模型的车道线分割头对多尺度特征进行降维后得到车道线分割结果；将多尺度深度特征输入至多任务模型的路面标识检测头对多尺度深度特征进行降维后得到路面标识检测结果。基于该方法，还提出了一种路面全信息提取的系统和设备。本发明可以更好的协调不同任务，融合任务间的相同特征，辨别差异特征，提升检测精度。
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公开(公告)号：CN118182538A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410612049.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于课程强化学习的无保护左转场景决策规划方法及系统。该方法包括，获取自车辆状态信息和障碍物信息；基于可变数量的障碍物信息，提取空间维度的障碍物特征；所述空间维度的障碍物特征包括多时间维度信息；基于空间维度的障碍物特征，提取多时间维度的空间特征信息；基于多时间维度的空间特征信息，采用多阶段的课程学习方法进行启发式训练，每下一训练阶段，抛弃一个未来时间帧状态，直到抛弃所有未来时间帧特征，得到输入只有当前时间帧和过去时间帧的多维时空的障碍物特征；将多维时空的障碍物特征与自车辆状态信息进行融合，得到融合特征；将融合特征和奖励信息，输入策略网络，经动作解码网络输出自车辆动作信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119428708A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411819831.1
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B60W40/10 , B60W40/105 , B60W30/18 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供一种清扫车横向控制多控制算法切换方法和系统。涉及车辆横向控制技术领域。本申请获取当前清扫车车速，将当前清扫车车速与设定的第一车速阈值和第二车速阈值比较；若当前清扫车车速大于等于第一车速阈值，则清扫车处于高速状态，在高速状态下选用纯跟踪控制算法计算车辆前轮转角来进行清扫车的横向控制；若当前清扫车车速小于等于第二车速阈值，则清扫车处于低速状态，在低速状态选用PID控制算法计算车辆前轮转角来进行清扫车的横向控制；若当前清扫车车速大于第二车速阈值且小于第一车速阈值，则选用纯跟踪控制算法和PID控制算法的加权结果作为最终的车辆前轮转角来进行清扫车横向控制，以此来提升清扫车在运行过程中的稳定性。
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公开(公告)号：CN118982646A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411463197.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G06V10/22 , G01S7/497 , G01C25/00 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06T7/73 , G06T7/33
Abstract: 本发明提供利用IMU角度信息进行SLAM漂移诊断与补偿方法，涉及SLAM技术领域。利用稀疏点云特征点配准来估计位姿；确定稀疏点云关键帧及其估计位姿；在IMU处于零速或匀速时，分析IMU数据计算的当前关键帧俯仰角，配准的当前关键帧的俯仰角，当前关键帧相对当前关键帧前第h个历史关键帧俯仰角和IMU数据计算的当前关键帧俯仰角之差判断是否发生漂移；漂移时，取当前关键帧的xy坐标和航向角保持不变，将IMU数据计算的当前关键帧的横滚角、俯仰角和当前关键帧前第h个历史关键帧的z坐标赋值给当前关键帧；未漂移时，用位姿误差和漂移误差构建G2O图优化的代价函数，利用G2O图优化进行优化迭代。
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公开(公告)号：CN118859946A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410889952.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/22
Abstract: 本发明涉及一种全局与局部融合路径规划方法、装置及存储介质，涉及路径规划技术领域。本申请利用改进双向A*搜索算法获取全局起点和全局目标点之间的路点；将路点采用贝塞尔曲线拟合进行优化平滑生成平滑的全局路径；在全局路径的基础上进行局部指引轨迹和规划凸空间的生成，进行局部指引轨迹生成时，截取当前车辆所在全局路径的局部路径，在Frenet坐标系内使用五次多项式曲线进行局部状态空间采样，设定不同采样点间的状态转移代价函数，动态规划筛选出局部指引轨迹；基于迭代LQR算法的轨迹规划算法将规划涉及到不等式约束转化为惩罚加入目标函数，并在规划凸空间中进行轨迹规划的优化。
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公开(公告)号：CN118343164A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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公开(公告)号：CN118289085A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410702499.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
IPC: B62D6/00 , B62D15/02 , B62D101/00 , B62D103/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制方法、系统和设备，属于交通控制技术领域，该方法包括：以获取的目标车辆右侧车道来车的位置和速度作为TD3的观测空间，训练目标车辆的加速度得到加速度模型；获取目标车辆左侧车道来车的位置和速度，以加速度模型作为D3QN的动作，两侧车道来车的位置和速度均作为D3QN的观测空间，训练出目标车辆的纵向加速度；计算出目标车辆转向角；将纵向加速度和转向角输入至仿真软件中，通过与环境交互训练出用于左转控制的最优多层强化学习模型，利用该模型执行左转控制。基于该方法，还提出了一种自动驾驶汽车T字交叉口左转控制系统和设备。本发明能够安全高效地完成车辆在T字交叉口的左转。
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