一种用于高速场景自动驾驶车队的联合感知预测方法

    公开(公告)号:CN118411701A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410882966.6

    申请日:2024-07-03

    Applicant: 东北大学

    Inventor: 杨文兴 刘威

    Abstract: 本发明提供一种用于高速场景自动驾驶车队的联合感知预测方法,涉及智能网联汽车技术领域。通过对环视图像和雷达RAD数据的编码及特征转换得到当前场景的单车端BEV表征;然后通过空间对齐得到车队级BEV表征,所述车队级BEV表征为覆盖整个车队所处交通场景的环境建模结果;基于该BEV表征,以时序自注意力进行时间维度的特征聚合,最后得到车队级的感知及预测结果。本发明的方法不仅可以解决车队中单车单独进行感知和预测对于周边场景编码的重复计算问题;同时通过感知和预测任务的联合训练优化能实现两个任务的参数共享,从而进一步降低计算量。

    一种基于图结构建模与优化的在线矢量化地图构建方法

    公开(公告)号:CN118736154A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202411222915.7

    申请日:2024-09-03

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于计算机视觉及自动驾驶技术领域,公开一种基于图结构建模与优化的在线矢量化地图构建方法。矢量化局部地图看作图结构,地图元素作为子图,地图元素中的关键点作为子图节点,初始化子图节点查询输入基于图结构的地图解码模块中,通过子图之间注意力进行子图查询特征交互,通过子图内部节点注意力与边注意力提升子图节点查询对子图全局特征与局部结构特征表征,通过可形变注意力模块与鸟瞰图视角特征进行交互增强,增强后的节点查询用于子图属性预测。本发明进一步挖掘矢量化地图结构属性,基于图结构的地图元素建模与地图解码,提升子图节点查询对地图元素结构的全面表征,提升矢量化地图构建的精度,促进自动驾驶在线地图构建的研究。

    一种菱镁矿矿石提镁降硅的方法

    公开(公告)号:CN106824546A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710129812.X

    申请日:2017-03-06

    Applicant: 东北大学

    CPC classification number: B03D1/01 B03D2201/02 B03D2203/04

    Abstract: 本发明涉及一种菱镁矿矿石提镁降硅的方法,具体涉及一种从菱镁矿石中反浮选提镁降硅的方法,属于矿物加工工程领域矿物浮选分离技术领域。一种菱镁矿矿石提镁降硅的方法,将待处理的菱镁矿矿样与水混合,获得浓度为28~32%的矿浆;向搅拌均匀的矿浆中加入捕收剂,捕收剂用量为30~60g/t;将加入捕收剂的矿浆搅拌均匀后进行浮选,其中,所述捕收剂为N,N‑二(羟乙基)十二胺或N,N‑二(羟丙基)十二胺。本发明提出的菱镁矿矿石提镁脱硅方法工艺流程简单,药剂制度简单,操作方便,工业可行性较好。

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