基于激光雷达传感器识别对象的装置及其方法

    公开(公告)号:CN113552587A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202010951281.4

    申请日:2020-09-11

    Abstract: 一种基于激光雷达传感器识别对象的装置及其方法,可以从由激光雷达传感器生成的点云中提取对象的有效轮廓点,并且基于由所提取的对象的有效对象轮廓点构成的轮廓线来识别对象的形状,使得可以高精度地识别位于道路上的对象的形状,从而提高自动驾驶车辆的驾驶稳定性。该装置包括:激光雷达传感器,生成自动驾驶车辆周围的点云;以及控制器,从点云提取有效的对象轮廓点,并且基于由所提取的有效轮廓点构成的轮廓线来识别对象的形状。

    防撞控制系统和方法
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110871793B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN201811496704.7

    申请日:2018-12-07

    Abstract: 本发明提供了一种防撞控制系统和方法。该系统包括获取车辆位置信息的GPS接收器、具有地图信息的导航系统以及感测位于环岛附近的目标车辆的传感器单元。所述传感器获取目标车辆的行驶信息和车辆的前视图像信息。所述控制器然后基于地图信息、车辆的位置信息和目标车辆的行驶信息计算估计碰撞点,从而基于车辆到达估计碰撞点的时间和目标车辆到达估计碰撞点的时间之间的差值的绝对值来确定碰撞风险。然后,响应于确定的碰撞风险,调节车辆的速度。

    防撞控制系统和方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110871793A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201811496704.7

    申请日:2018-12-07

    Abstract: 本发明提供了一种防撞控制系统和方法。该系统包括获取车辆位置信息的GPS接收器、具有地图信息的导航系统以及感测位于环岛附近的目标车辆的传感器单元。所述传感器获取目标车辆的行驶信息和车辆的前视图像信息。所述控制器然后基于地图信息、车辆的位置信息和目标车辆的行驶信息计算估计碰撞点,从而基于车辆到达估计碰撞点的时间和目标车辆到达估计碰撞点的时间之间的差值的绝对值来确定碰撞风险。然后,响应于确定的碰撞风险,调节车辆的速度。

    用于提取静态对象的轮廓的系统及其方法

    公开(公告)号:CN114076928A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202110802327.0

    申请日:2021-07-15

    Inventor: 卢美林 金秉光

    Abstract: 公开了用于提取静态对象的轮廓的系统及其方法。一种用于提取静态对象的轮廓的系统基于互连从激光雷达传感器获得的点的线段之间的角度的连续性来生成回归线,其指示静态对象的边界,移除距离回归线的距离大于或等于特定参考距离的点,以及提取由剩余的有效点组成的轮廓,从而在与静态对象一起被聚集并识别为一个对象的点(例如护栏或建筑物)中移除除了待识别静态对象之外的森林等引起的点,并以高可靠性提取待识别静态对象的轮廓。

    选择性地去除多层数据中包括的特定点的车辆和方法

    公开(公告)号:CN114384538A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202111172445.4

    申请日:2021-10-08

    Inventor: 卢美林 金秉光

    Abstract: 本公开涉及一种选择性地去除从传感器接收的多层数据中包括的特定点的车辆和方法。该车辆可以包括:作为传感器的激光雷达传感器;以及信号处理器,其被配置为选择多层中包括的静态物体,从多层中选择目标层,定义由所选择的目标层中的每一个中包括的点形成的形状,基于点形成的形状来选择参考层,并且基于参考层形成的轮廓与剩余层的点中的每一个之间的距离和参考距离,从剩余层中的至少一个中去除相应点。

    确定目标方向的方法以及用于追踪目标的方法和装置

    公开(公告)号:CN114627264A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202111209632.5

    申请日:2021-10-18

    Inventor: 白周宪 金秉光

    Abstract: 本发明涉及确定目标方向的方法以及用于追踪目标的方法和装置,所述确定目标方向的方法包括针对在从目标获取的点云的关注区域中包括的多个单位像素的每一个来生成像素数据,利用所生成的像素数据生成多个候选盒,并且将针对多个候选盒计算出的成本中具有最小成本的候选盒的倾斜度确定为方向包围盒的航向角。多个候选盒的每一个的成本是基于多个候选盒的相应的一个候选盒的各个边的位置以及像素数据计算出的。

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