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公开(公告)号：CN118397854A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410522965.0
申请日：2024-04-28
Applicant: 长安大学 , 中移(上海)信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，涉及一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法及装置，该方法包括使用GA‑MADDPG算法训练的无信号交叉口车辆协同控制网络模型，将控制区域内的智能体i的状态信息输入至所述无信号交叉口车辆协同控制网络模型，所述无信号交叉口车辆协同控制网络模型输出为各个智能体i的最优调度方案#imgabs0#将所述最优调度方案tt输入到安全检验模块，若存在安全风险，则对At进行修正，否则输出最终调度方案#imgabs1#将所述最终调度方案#imgabs2#传输给各个智能体i并执行，有效解决现有机器学习方法无法高效、稳定地实现复杂无信号交叉口场景下车辆协同控制的技术问题。
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公开(公告)号：CN117008621A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311084199.6
申请日：2023-08-25
Applicant: 长安大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的车辆队列控制方法及系统，根据车辆的动力学模型构建车辆队列运行的运动仿真模型；基于车辆队列运行的运动仿真模型和车辆运行状态，使用恒定时间间距策略，获取车辆队列控制的状态空间和动作空间；基于车辆队列控制的状态空间和动作空间建立DDPG网络，并利用奖励函数机制对DDPG网络进行训练，直至训练过程中每个回合获得的总奖励不再增加时停止训练，得到训练好的控制策略网络，利用训练好的控制策略网络进行队列控制；本发明考虑多种因素实现队列的控制，并且该队列控制方法的控制策略训练完成后，不需要在执行过程中进行复杂计算，控制效率非常高，并且可以当前场景的不同状况下保持控制效果，不需要更换参数。
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公开(公告)号：CN118310514A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410409727.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种弱GNSS环境下车辆定位方法和系统，该方法包括：对自动驾驶车辆的系统运行数据信息进行预处理，其中系统运行数据信息包括从GNSS系统获取的经纬度数据和从INS系统获取的三轴加速度、三轴角速度及航向信息；将预处理后的从INS系统获取系统运行数据信息训练位置预测网络，最终输出预测网络的监督信息；根据步骤S2中的监督信息以及预处理后系统运行数据信息和位置修正网络的监督信息训练位置修正网络；最终输出预测值进行修正；在弱GNSS环境或GNSS中断情况下，通过位置预测网络和位置修正网络，输出最终预测值。以解决如何在不增加额外传感器的前提下，仅利用GNSS/INS组合导航系统的数据，提升GNSS/INS组合导航系统在弱GNSS条件下的车辆定位性能的问题。
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公开(公告)号：CN117518121A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311437884.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆位置重识别方法及系统，通过对车辆的激光雷达数据进行预处理获取车辆激光雷达的点云结果；利用获取的点云结果进行环境描述符构建；根据获取车辆的激光雷达数据的激光雷达传感器的种类和测量环境计算动态过滤策略阈值；根据构建的环境描述符以及得到的动态过滤策略阈值，与历史数据库中点云数据进行比对，获取车辆的位置信息，本发明能够提高位置重识别的准确率和效率，本发明考虑不同激光雷达的角分辨率和测量范围，提出了动态阈值过滤策略，提高了本方法对多种型号传感器的泛化能力，本发明分离激光雷达测量的地面点与非地面点，融合地面点高度信息和非地面点强度信息构建描述符，提高了描述符对环境的表达能力。
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公开(公告)号：CN110135252A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910288273.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种用于无人车的自适应精准车道线检测方法，该方法通过安装在无人车前方的工业摄像机采集图像，对图像进行裁剪和预处理后，通过自适应阈值的方法粗提取车道线，然后通过曲线拟合精确获取车道线；对于车道线被遮挡的情况，则采用卡尔曼滤波法进行车道线的预测，最终通过车道线的位置判断当前车辆是否方向发生的偏移，为行车电脑提供行驶数据。本发明方法解决了不同的光照条件下的车道线检测问题，运算量小且执行速度快，提高了检测的效率和精度，可以很好的应用无人驾驶汽车的车道保持及车道偏离预警功能中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114299477B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111453011.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆视觉定位方法、系统、设备及可读存储介质，通过将车辆运动过程中的旋转矩阵参数化为角度变化量，将车辆运动过程中的平移向量参数化为平移分量以图论概念表示，基于鲁棒特征点AKAZE的特征检测算法，以及结合零均值归一化互相关与多策略的特征点匹配算法保证了特征点提取和特征点关联的精确性，改进的RANSAC算法的外点去除算法去除了噪声点和错误匹配点，保证了运动计算的精确性，通过非线性加权最小二乘法解算车辆运动信息以及基于Sigma点的滤波处理技术进一步优化运动结果，定位精度高，基于初始值估计的改进RANSAC算法降低了外点去除的复杂性，保证了算法的实时性，减少了特征点数目，从而降低了算法复杂度，保证了整个算法的实时性。
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公开(公告)号：CN114299477A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111453011.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆视觉定位方法、系统、设备及可读存储介质，通过将车辆运动过程中的旋转矩阵参数化为角度变化量，将车辆运动过程中的平移向量参数化为平移分量以图论概念表示，基于鲁棒特征点AKAZE的特征检测算法，以及结合零均值归一化互相关与多策略的特征点匹配算法保证了特征点提取和特征点关联的精确性，改进的RANSAC算法的外点去除算法去除了噪声点和错误匹配点，保证了运动计算的精确性，通过非线性加权最小二乘法解算车辆运动信息以及基于Sigma点的滤波处理技术进一步优化运动结果，定位精度高，基于初始值估计的改进RANSAC算法降低了外点去除的复杂性，保证了算法的实时性，减少了特征点数目，从而降低了算法复杂度，保证了整个算法的实时性。
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公开(公告)号：CN114152968A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111450167.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种弱GNSS环境下车辆定位方法、系统、设备及可读存储介质，通过对车辆的序贯数据进行局部异常值处理与数据降噪处理，利用GNSS/INS组合导航系统获取车辆预测数据，并进行预处理，采用预处理后的车辆预测数据训练得到预训练模型，本发明基于GNSS/INS组合导航系统数据，从数据降噪和位置预测模型能够对车辆进行准确定位，解决GNSS/INS系统在弱GNSS条件下的车辆定位问题，大大提高了车辆的定位精确度；采用位置预测模型采用了数据驱动的LSTM模型，避免了建模的复杂性，考虑到离线训练和实时在线预测两个阶段数据形态的不同，离线训练时从数据整体角度入手进行异常值处理和滤波降噪，而在线预测时由于数据是序贯到达的，采用局部异常值处理和数据降噪方法，防止数据失真。
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公开(公告)号：CN112162545A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011134946.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 长安大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种汽车故障诊断方法及系统，利用车辆正常行驶状态下的系统运行数据信息对车辆系统模型进行训练优化，对实时采集车辆行驶状态下的系统运行数据信息，并对车辆行驶状态下的系统运行数据信息进行传感器数据降噪及致命传感器故障的特征提取筛选并进行重构，将重构后的系统运行数据信息输入到训练优化后的车辆系统模型，输出系统状态数据与设定阈值对比，若超出设定阈值，则该系统状态数据对应的系统执行器存在故障，通过对采集的系统运行数据进行传感器数据降噪及致命传感器故障的特征提取筛，能够有效检测传感器数据的致命异常以及汽车运行状态的异常，利用系统运行数据对应的位置实现汽车故障定位，大大提高了汽车故障诊断的可靠性。
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公开(公告)号：CN117409054A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311438446.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复数向量夹角特性的点云描述符匹配方法及系统，通过对现有的复数描述符结构进行降维，构造复数描述符的衍生物，利用数据库对构造的复数描述符的衍生物进行快速检索和过滤衍生物，采用复数向量的多种夹角特性对快速检索和过滤衍生物获取的复数描述符进行相似度比较，得到设定精准度的复数描述符，分别借助所构造的衍生物，快速检索并过滤出可能的复数描述符，最终再利用复数向量多种夹角的特性，完成同一位置的精准匹配，考了虑原复数描述符的特点，获取了对应不同特征的衍生物，提高了原复数描述符的使用效率。
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