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公开(公告)号：CN116560378A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310675404.X
申请日：2023-06-08
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆队列稳定性控制方法，以期望安全裕度模型建立运动方程，并对传统的车头时距稳定性控制方法进行改进，最终得到控制项用于实现对无人驾驶车辆队列的稳定性控制。本发明相比传统车头时距稳定性控制策略具有良好的控制效果，能够实现无人驾驶车辆队列稳定行驶，可广泛应用于车路协同等领域。
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公开(公告)号：CN117784122A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311812659.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提出了一种面向恶劣环境的激光‑毫米波雷达融合障碍物检测方法，步骤如下：步骤1、利用激光雷达获取原始点云，并从原始点云中提出真实障碍物信息，获得激光雷达障碍物点云；步骤2、利用毫米波雷达获取原始毫米波点云，提取其中的真实障碍物信息，获得毫米波雷达障碍物点云；步骤3、将步骤1中的提取的真实障碍物信息和步骤2中提取的真实障碍物信息进行融合，输出障碍物检测结果。本发明的检测方法能够解决现有矿区在恶劣环境下单一传感器障碍物检测不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN116309871A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310241552.0
申请日：2023-03-14
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院)
Abstract: 本发明公开了一种面向生态园环境的激光雷达和相机在线标定方法，包括步骤：在自动清洁小车上安装激光雷达和摄像头；利用激光雷达和摄像头分别进行数据采集，得到点云数据和RGB图像；利用太阳能面板在RGB图像中的成像特性，提取RGB图像中的太阳能面板特征像素；利用激光雷达在不同材料上的反射强度不同的特性，提取点云数据中的太阳能面板特征点云；通过动态规划算法对特征像素和特征点云进行滤波和中心化处理，得到图像和点云特征点集合；基于kdtree最近邻匹配的ICP算法对图像和点云特征点集合进行求解，得到外参矩阵。该方法能够自动、快速和准确地确定激光雷达和相机的外参矩阵，为无人驾驶小车在生态园中的高效工作奠定基础。
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公开(公告)号：CN118172744A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311815079.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提出了一种面向非结构化道路的路面缺陷检测方法及系统。其中数据增强模块利用湍流退化函数与图像超分辨率网络对数据进行增强，克服扬尘天气下图像质量低的问题与恶劣天气下收集数据困难的问题，通过提高数据集质量，来提高网络的精度。通过缺陷检测模块对特征进行采样重构，以此提高不同大小特征图的感受野，进而提高检测精度。通过融合模块将点云映射到图像上来解决图像没有深度信息，从而使得整个检测方法能够准确的输出路面缺陷的大小和位置，解决了现有面向矿区场景的无法有效的识别出路面缺陷的问题。
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公开(公告)号：CN114648654A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210289114.7
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院) , 北京踏歌智行科技有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及自动驾驶车辆感知技术领域，提供了一种融合点云语义类别和距离的聚类方法。该方法包括：基于语义分割算法对激光雷达点云数据进行分割，输出带有语义类别标签的每个点；将语义分割后的点云分割为地面点云和非地面点云；基于非地面点云，计算与种子点对应栅格数n，根据8邻域搜索实现非地面点分段参数聚类，依次将栅格内未被聚类的点执行8邻域分段参数聚类；将候选类别点数量和该类别对应的点数量阈值比较，判断出8邻域中n个栅格范围内是否有聚类做相应处理，对类别相同或不同的聚类类别相应处理。本发明提高了分割速度同时减少欠分割和过分割，滤除错误语义分割点，使得聚类类别清晰化，解决大小尺寸不同的障碍物聚类合并参数选取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114675275A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210275772.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院) , 北京踏歌智行科技有限公司
IPC: G01S13/931 , G01S13/89 , G01S13/86 , G01S17/86 , G01S17/931 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于4D毫米波雷达与激光雷达融合的目标检测方法，基于4D毫米波雷达的特性，通过4D毫米波雷达点云在三维空间中聚类时生成ROI，只将ROI内的激光雷达送入神经网络进行目标检测；在4D毫米波点云聚类时，提出一种考虑反射强度与速度信息的基于马氏距离的密度聚类；本发明的技术方案，相比于将所有激光雷达点云送入神经网络的方法，大大降低了计算量，提升了目标检测的速度，误识别的概率低，在雨雪、雾、扬尘等场景激光雷达失效时，仍然可以通过4D毫米波雷达感知障碍物在三维空间中的位置，大小，反射强度并进行简单的分类，极大增加了感知系统的抗干扰能力和环境适应能力。
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公开(公告)号：CN117788991A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311830982.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC: G06V10/80 , G01S7/48 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4007 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达多视图的目标检测系统和方法，属于自动驾驶技术领域，解决了现有技术中面向矿区场景的障碍物检测框受地面坡度、激光雷达角度影响而导致检测精度低的问题。本发明利用特征融合模块将激光雷达点云数据的侧视点云特征进行侧视到俯视的转换，转换后与俯视点云特征进行特征拼接，能够丰富俯视图的语义信息，尤其是高度语义信息，能够提高三维目标的检测精度；通过在检测头模块增加一个生成高度热力图的分支，采用双线性差值的方法与2D检测框的中心点进行匹配，提高3D检测框的精度；本发明是一种将激光雷达点云数据俯视图和侧视图两种视图特征融合的深度学习框架，可以在保持2D检测精度的同时提高3D检测框的精度。
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公开(公告)号：CN117788503A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311831295.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达的井工矿道路边界检测方法，属于道路边界检测技术领域，本发明利用位姿信息和巷道墙壁与地面基本垂直的特点，将点云投影至二维平面提取边界；利用在岔路口将拟合的边界进行平移，估计激光雷达盲区无法获取点云的区域的边界；利用惯导的位姿信息与激光雷达的安装角度对点云进行平面校正，使得在地面点云缺失的情况下也能校正点云；利用井工矿中巷道两侧墙壁基本垂直的特点，滤出特定高度的点云，排除了车辆行人等点云的干扰；利用巷道两侧墙壁基本平行、宽度基本固定的特点，通过平移补全激光雷达盲区中的点云，使得获取的边界信息更为完整。
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公开(公告)号：CN118597226A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410640401.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 合肥市轨道交通研究院有限公司 , 北京航空航天大学合肥创新研究院
IPC: B61L25/02 , G01C21/00 , G01S13/86 , G01S13/58 , G01S13/06 , G01S17/86 , G01S17/06 , G06T7/73 , G06V10/75 , G06V10/74
Abstract: 本发明的一种基于多模态融合的轨道车辆高精度定位方法、设备及介质，包括步骤1：对列车的初始位置进行定位和初始化；步骤2：基于步骤1，提取图像特征，对列车在站台位置的精确重定位；步骤3：通过对毫米波雷达数据处理来获取列车车速；步骤4：基于步骤3，利用预测和校准两个步骤来获取更精确的列车速度；步骤5：利用激光雷达采集点云数据；步骤6：采用点云匹配即当前帧点云和局部点云地图进行匹配的方式来对累计误差进行修正。本发明该方法通过融合多种模态的信息，能够获取更加全面、精准的环境特征，从而确保轨道车辆的定位更加精确、可靠，为轨道交通的安全与效率提供有力保障。
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公开(公告)号：CN117970315A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311826516.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
Abstract: 本发明的一种基于多传感器融合的列车定位和姿态计算方法及存储介质，包括基于图像的列车定位初始化和列车位姿里程计两个部分；列车位姿里程计通过毫米波雷达聚类实现列车速度的实时测量，随后运用卡尔曼滤波算法与IMU进行融合，获得粗略定位；再基于粗略定位，将激光雷达数据进行帧内矫正，并与局部地图进行匹配，获得精确位姿里程；还包括通过在列车运行路线上设置若干校正位置点，对累计误差进行消除。本发明解决了逐帧累加的观测误差，根据列车定位将列车实时采集的周围环境的点云信息进行累加，即可实时构建列车运行过程中周围环境的点云地图。
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