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公开(公告)号：CN115127564A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210758674.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种面向多层级自动驾驶导航系统的分层地图模型，包括地图静态层和地图动态层，所述的地图静态层包括控制点层、参数化曲线层、交通区域层、静态属性层和静态标志层，所述的地图动态层包括动态交通信号层、动态交通层和驾驶知识层。每一层存储独立的内容，便于灵活访问和扩展，同时建立各图层到多级导航系统的映射，只有在对应的导航系统需要时才调用相应的地图图层。其中对静态路网的建模可以表达各种路网结构并适应不同层级的导航，此外，与大多数仅考虑静态交通要素的模型相比，该模型考虑了各种动态交通因素，满足实际交通环境中的导航需求。该模型可以高效、灵活地支持多层级导航系统，更能适应不同自动驾驶系统的需要。
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公开(公告)号：CN114889606A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210471531.3
申请日：2022-04-28
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/18 , B60W40/02 , B60W40/06 , B60W40/10 , B60W50/00 , B60W60/00 , G01C21/30 , G01C21/34 , G01S19/45
Abstract: 本发明提供一种基于多传感融合的低成本高精定位方法，包括创建地图模型、多基于GPS、轮式里程计和底盘信号的融合、换道识别、地图匹配、基于摄像头的辅助定位等步骤，本发明首先提出一种稳健的换道识别算法，结合该算法设计了一种改进的多指标加权评价地图匹配算法和车道左右边界点确定方法；在利用匹配得到车辆所在准确车道和左右边界点的基础上，提出一种基于摄像头的辅助定位方法，提升车辆相对于车道的侧向精度；本发明不需要激光雷达等高成本设备，且与现有低成本融合定位技术相比，定位的精度更高，稳定性更强，为自动驾驶定位提供了一种低成本、高精度的解决方案。
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公开(公告)号：CN113593238A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110900353.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明是一种面向自动驾驶导航的路口虚拟车道建模方法。包括以下步骤：一、给定车辆在路口实际行驶的轨迹点；二、设置拟合的起终点；三、确定优化的目标函数；步骤四、初次拟合，将起终点斜率作为优化变量，分段拟合，将上一段终点斜率赋值给下一段起点斜率，并将下一段终点斜率作为优化变量，对目标函数进行最优求解；五、设置误差阈值，比较目标函数最小值是否大于阈值，如果大于，返回步骤二，反之，将终点的序号加1并返回步骤三。本发明采用三次曲线对路口虚拟车道进行建模，模型可用性强，保证C1连续性，能够很好的近似车辆实际行驶的轨迹，符合车辆动力学要求，更好地引导智能车辆在路口行驶，满足自动驾驶导航的需要。
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