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公开(公告)号：CN107808360B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710792451.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出了一种端到端自动驾驶系统的数据处理方法及装置，其中的方法包括：将多张实时采集的图像变换为预定分辨率后存储在HDF5文件中；将预定导航系统的协调世界时间、从所述预定导航系统提取的速度值对应的高斯投影以及从所述预定导航系统提取的GPS数据对应的曲率值存储在所述HDF5文件中本发明通过将缩小分辨率的图像、导航系统的协调世界时间、速度值对应的高斯投影以及GPS数据对应的曲率值都存储在HDF5文件中，从而能够以较少的存储空间存储大量数据，以建立更好的自动驾驶数据模型，进而提高的深度学习在自动驾驶领域的学习效率。
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公开(公告)号：CN107767487B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710792219.3
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G07C5/08
Abstract: 本发明的目的是提供一种确定用于采集自动驾驶的训练数据的数据采集路线的方法和装置。其中，计算机设备获取预设的数据采集路线，其中直道与弯道的行驶时间比预估为1:1；记录所述数据采集路线的多次实际行驶数据，其中每次实际行驶数据包括直道与弯道各自的行驶时间；根据所述实际行驶数据，对所述数据采集路线进行修正，以使所述行驶时间比收敛至1:1。本发明采用了动态修正的数据采集路线，是计算几何学领域在端对端自动驾驶工程领域的开创性的结合。
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公开(公告)号：CN107527074B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710791373.9
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了用于车辆的图像处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取呈现有目标对象的图像；遮挡该图像的至少一个区域，得到至少一个遮挡图像；将该至少一个遮挡图像输入预先训练的图像处理模型以得到与各该遮挡图像对应的驾驶参数；对于每个驾驶参数，确定该驾驶参数与该图像所对应的真实驾驶参数的差值；确定该目标对象所在的至少一个区域的遮挡图像的驾驶参数与该真实驾驶参数的差值是否大于或等于差值阈值以确定该目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度。本申请实施例可以确定目标对象的状态与驾驶参数之间的关联度，进而确定图像处理模型对目标对象的状态的特征的学习情况。
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公开(公告)号：CN107818687A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710792439.6
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G08G1/08
CPC classification number: G08G1/08
Abstract: 本发明公开提供了一种由控制装置实现的对路上车辆放行的控制方法，包括：确定多个车辆的行驶方向；根据所述多个车辆的行驶方向，基于投票法确定放行方向和放行的持续时间；在所确定的放行方向上放行所确定的上述持续时间。通过车辆与控制装置/系统的交互通信，一定程度上实现了由车辆控制红绿灯的创见，改变了现有的控制模式，并且极大的改善了原有的红绿灯方案的低效率，高造价问题。本发明还尤其适用于自动驾驶车辆较多的驾驶环境，因为这些车辆往往配备有比较适合实现本发明的功能模块，改动所需的额外成本少，而通过首次将V2X技术应用于车辆通行的控制，填补了本领域的技术空白。
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公开(公告)号：CN107808360A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710792451.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F16/51 , G06T1/60 , G06T3/0056
Abstract: 本发明提出了一种端到端自动驾驶系统的数据处理方法及装置，其中的方法包括：将多张实时采集的图像变换为预定分辨率后存储在HDF5文件中；将预定导航系统的协调世界时间、从所述预定导航系统提取的速度值对应的高斯投影以及从所述预定导航系统提取的GPS数据对应的曲率值存储在所述HDF5文件中本发明通过将缩小分辨率的图像、导航系统的协调世界时间、速度值对应的高斯投影以及GPS数据对应的曲率值都存储在HDF5文件中，从而能够以较少的存储空间存储大量数据，以建立更好的自动驾驶数据模型，进而提高的深度学习在自动驾驶领域的学习效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107807625A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710792218.9
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出了一种基于端到端的自动驾驶系统舒适度的评估方法及装置，其中的方法包括：根据所述自动驾驶系统输出的速度序列和时间序列确定加速度序列；根据所述加速度序列确定加加速度序列；根据所述加加速度序列的平均加加速度值对所述自动导航系统的舒适度进行评估。本发明根据预定自动驾驶系统输出的速度序列和时间序列确定在预定里程中的平均加加速度值，并根据该平均加加速度值评估该自动驾驶系统的横向控制模型和纵向控制模型，从而能够客观、真实的对自动驾驶系统的舒适度进行评估，进而提高的深度学习在自动驾驶领域的学习效率。
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公开(公告)号：CN107767487A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710792219.3
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G07C5/08
Abstract: 本发明的目的是提供一种确定用于采集自动驾驶的训练数据的数据采集路线的方法和装置。其中，计算机设备获取预设的数据采集路线，其中直道与弯道的行驶时间比预估为1:1；记录所述数据采集路线的多次实际行驶数据，其中每次实际行驶数据包括直道与弯道各自的行驶时间；根据所述实际行驶数据，对所述数据采集路线进行修正，以使所述行驶时间比收敛至1:1。本发明采用了动态修正的数据采集路线，是计算几何学领域在端对端自动驾驶工程领域的开创性的结合。
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公开(公告)号：CN107766872A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710792216.X
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06K9/00791 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明的目的是提供一种识别光照驾驶场景的方法和装置。与现有技术相比，本发明在不同光照条件下，通过自动驾驶车辆的车载传感器采集数据，将所采集到的数据作为输入，所述自动驾驶车辆对应的光照驾驶场景作为输出，训练场景分析模型；随后，在车辆自动驾驶过程中，获取车载传感器所采集的实时数据，利用所述场景分析模型判断是否有光照条件的变化，若所述光照条件发生变化，切换至变化后的光照条件所对应的光照驾驶场景；本发明将驾驶场景分类训练多个模型从而进行实时切换的做法是一种全新的尝试，将场景分析技术应用于自动驾驶有较高的思维跨越性。
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公开(公告)号：CN107707962A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710792886.1
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: H04N21/43 , H04N21/435
Abstract: 本发明提供了一种实现视频帧数据与GPS时间位置同步的FPGA，包括：视频帧处理模块接收外部摄像头的视频帧数据，解析所述视频帧数据中的每行数据，并逐行发送至数据合成模块，GPS信息生成模块接收外部GPS接收机的GPS位置信息和GPS时间信息，并发送至GPS信息组合模块，GPS信息组合模块将所述GPS位置信息和所述GPS时间信息模拟成视频帧数据中的预定行的数据，获得GPS模拟行数据，并发送至所述数据合成模块，数据合成模块逐行将所述视频帧数据中的每行发送至外部存储设备，直至所述预定行位置时，发送所述GPS模拟行数据，完成后继续逐行发送所述视频帧数据。本发明保证视频帧数据和GPS位置、GPS时间的绝对对齐，降低了摄像设备后端系统设计的复杂性。
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公开(公告)号：CN107392189A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710790024.5
申请日：2017-09-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00791
Abstract: 本申请实施例公开了用于确定无人车的驾驶行为的方法和装置。方法的一具体实施方式包括：获取图像传感器采集的原始高清图像；缩放原始高清图像，得到分辨率低于原始高清图像的缩略图；基于注意力模型，确定缩略图中的感兴趣区域；在原始高清图像中，确定感兴趣区域的对应区域；将缩略图和对应区域输入端到端模型，得到端到端模型输出的无人车的驾驶行为。该实施方式提高了端到端模型输出的驾驶行为的准确性。
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