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公开(公告)号：CN111932683B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202010783037.1
申请日：2020-08-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种语义驱动的混合现实场景下的虚拟宠物行为生成方法，首先通过数据驱动的方法，采集真实宠物的行为序列，基于采集的行为序列，采用机器学习的方法，建立真实宠物的行为模型；相比于现有技术中的宠物行为模型、手工建立的固定模型或是采用随机生成行为的方法，本发明可以更好地模拟真实宠物的行为，提高了所产生的虚拟宠物行为的真实性；其次，本发明以现实世界中的场景作为输入，以计算机视觉的方法识别场景的语义信息和几何信息，并在此基础上生成宠物行为，相比于现有技术对场景的语义信息使用不够全面，只能在固定位置作一些交互，本发明可以让虚拟宠物更好的和场景相结合，使虚拟宠物更加智能。
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公开(公告)号：CN107340853B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201611025123.6
申请日：2016-11-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明一种基于虚拟现实与手势识别的远程呈现交互方法和系统,属于人机交互技术领域。系统包括本地空间中的装备双目摄像头的远程呈现机器人和远程可交互装置，远程空间中的由VR眼镜、智能手机和双目摄像头组成的交互式VR眼镜，连接本地空间和远程空间的无线网络以及计算服务器。远程呈现机器人获取本地空间的两路实时视频图像，通过无线网络传送到远程空间中用户的智能手机上并分屏显示；用户通过VR眼镜和智能手机可以以虚拟现实的方式感知本地空间；远程空间中交互式VR眼镜上的双目摄像头获取用户的手势数据，根据用户手的位置以及具体手势与本地空间中的远程可交互装置进行交互。可以使用户获得真正的身临其境的感受和交互体验。
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公开(公告)号：CN118999523A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410948914.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种基于道路拓扑的激光全局定位方法和系统，属于自动驾驶技术领域。首先将激光雷达点云数据转换为障碍物二值平面图像，提取当前时刻道路拓扑；当可以判断处于道路路口或拐角场景时，则在预先构造的环境拓扑地图中进行匹配，找到匹配节点，即无人自主移动平台当前所处节点；提取匹配节点对应的道路拓扑和位姿，位姿即为粗定位结果；计算所述当前时刻道路拓扑和获得的匹配节点道路拓扑之间相对位姿变换；将相对位姿变换补偿到粗定位结果上，获得无人自主移动平台的精准位姿，实现全局定位。本发明解决了相似场景带来的误匹配问题，并降低了全局定位算法的复杂度，为无人驾驶提供有效、可靠的定位方案。
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公开(公告)号：CN118618349A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410948915.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种基于迭代采样优化的自动泊车规划方法，属于自动驾驶技术领域。该方法将泊车过程逆向化处理，以泊车目标位姿为起点，逆向规划泊车目标位姿到泊车起始位姿的行驶路径，经逆向输出获得所需泊车轨迹；逆向规划过程包括：在车辆的前轮转角和行驶步长的可选范围内进行采样，组成控制变量集合；在不同控制变量下生成可选轨迹；选取代价函数值最小且不与环境障碍物发生碰撞的可选轨迹作为优化结果，并继续迭代向后规划；同时引入分阶段泊车策略，当泊车阶段发生切换时，更改目标位姿和代价函数中各组成项的权重，最终到达逆向规划的结束点即所述泊车起始位置。使用本发明可以高效快速地生成一条满足车辆运动学约束、无碰撞的泊车路径。
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公开(公告)号：CN118115395A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410048029.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/77 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种语言驱动的一体式图像恶劣天气去除方法，属于计算机视觉和人工智能技术领域，包括：获取输入图像的退化先验Pemb；查询PVL模型，以推理输入图像Id中的退化情况，产生文本描述Ptxt；将所述Ptxt投影到Pemb；将输入图像Id编码为特征X；从可训练的卷积滤波器中选择专家/参数，恢复每个像素的退化；通过Pemb和X计算得出退化图M；基于退化图M，为X的每个像素选择恢复专家，生成中间恢复特征#imgabs0#通过交叉注意力机制，逐像素聚合所述#imgabs1#根据退化图M改善特征的局部性；使用前馈网络处理聚合后的特征，生成最终的恢复特征#imgabs2#将#imgabs3#解码为恢复后的图像Ic。本发明具有计算复杂度低、资源需求少，适应性高、部署使用容易、实施效果好的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109872601B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811422561.5
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟现实的个性化驾驶习惯训练方案生成方法，属于虚拟现实技术领域。通过优化算法自动合成出个性化的训练程序，具体通过FOVE虚拟现实头盔获取使用者的视觉数据，通过罗技驾驶模拟器获取使用者的驾驶数据，通过脚本控制虚拟街道上的其他车辆和行人。我们设计了一个预评价实验，以此获取使用者的不良驾驶习惯，如转弯不看后视镜，过十字路口不减速等。再根据每一位使用者的预评价数据，自动合成有针对性的训练方案。在使用者进行完训练后，我们会进行一次评价实验并与预评价实验进行对比。实验结果表明，本发明对改善使用者的不良驾驶习惯有很好的效果。
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公开(公告)号：CN119620072A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411484974.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于GNSS‑InSAR形变监测的直达波‑回波实时同步方法。本发明通过直达波通道捕获、跟踪处理直接获取多普勒频率和CA码起始位置，通过相应算法直接计算回波补偿相位，同步作用到回波通道，对回波信号进行补偿同步处理。该方法不需要存储直达波和回波信号，直达波、回波信号只需要做一次脉冲压缩处理，节省资源，能实现直达波‑回波实时的同步处理，GNSS‑InSAR系统回波信号BP成像所需时间少，处理效率高，硬件上可实现。能够确保GNSS‑InSAR系统形变监测能够及时、高效、完善的执行。
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公开(公告)号：CN119394224A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411459898.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的高采样率下回波分段脉冲压缩方法。本发明首先对采样率为124MHz的ADC采样后的信号进行降采样预处理，信号没有发生频谱混叠的前提下采样率降为62MHz，再将1PRT回波信号进行分段距离向脉冲压缩，实现总处理量降低40％，可以显著降低数据计算量，提高运算速度和数据处理效率，节省FPGA逻辑资源。并且采用1000个PRT合成的方法实现短时1s回波脉冲压缩预处理，大幅度降低通信数据率。配合面场景形变监测系统其他组件运行，提高了系统可靠性，确保场景形变监测任务能够顺利进行。
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公开(公告)号：CN118607575A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410776081.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于小样本的人类行为和需求的因果关系抽取方法，考虑智能体的行为如何反映对各种需求的应对，本发明引入了一个新颖的智能体学习问题，智能体通过学习人类行为和需求的因果关系制定行为规划，使得智能体生成的行为更符合人类的期望和需求，也更具有合理性和可解释性，人们更容易理解和解释智能体的行为后，可以提高智能体与人类的交互能力和用户体验，实现更加智能的人机交互；同时，本发明填补了智能体学习行为和需求之间的因果关系的技术空白。
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公开(公告)号：CN116817890A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310788219.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向无人车导航的环境矢量地图自动构建方法，能够自动生成无人驾驶车道级高精度地图，包括以下要点：该方法主要采用激光雷达、IMU和RTK‑GPS三种传感器数据，在隧道等地下卫星信号拒止的环境中，采用激光定位结果，在开阔环境中，卫星信号较好，RTK‑GPS卫星导航定位结果和激光定位均可用。
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