CN108958242B - 一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统 - Google Patents

一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108958242B
CN108958242B CN201810662186.5A CN201810662186A CN108958242B CN 108958242 B CN108958242 B CN 108958242B CN 201810662186 A CN201810662186 A CN 201810662186A CN 108958242 B CN108958242 B CN 108958242B
Authority
CN
China
Prior art keywords
lane
lane change
vehicle
change
road
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810662186.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108958242A (zh
Inventor
罗跃军
张攀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Heading Data Intelligence Co Ltd
Original Assignee
Heading Data Intelligence Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Heading Data Intelligence Co Ltd filed Critical Heading Data Intelligence Co Ltd
Priority to CN201810662186.5A priority Critical patent/CN108958242B/zh
Publication of CN108958242A publication Critical patent/CN108958242A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108958242B publication Critical patent/CN108958242B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统,利用高精度地图包含的先验道路环境信息,以一定的方向转角,可以提前计算变道位置阈值。如果车辆位置超出该阈值将无法以设定的角度进行变道,可以认为丧失最佳变道空间。根据设定的变道角度,本发明可以为自动驾驶中变道决策提供最佳变道点位置阈值,超出该阈值将无法以设定的角度变道。自动驾驶汽车根据该位置阈值,以及当前的车辆状态如位置和速度,可以提前做出速度控制和方向控制的决策。

Description

一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统
技术领域
本发明涉及自动驾驶及高精度地图技术领域,具体涉及一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统。
背景技术
变道是驾驶中非常常见的行为,也是自动驾驶中决策和控制的难点,主要原因是受到周围同行车辆的影响,需要具备合理的变道空间,找准合适的变道时机完成变道。如果车流量较大,空间和时机的把握就变得很困难,导致容易错过了交通规则允许变道的区间,不得不重新调整路线,如果强行变道,可能导致违反交通规则,甚至引发交通事故。
在道路车道数量或者连接形态发生变化的复杂场景(如附图1所示),自动驾驶汽车可能存在感知盲区,不能提前为变道决策提供感知依据,在较高行驶速度下,自动驾驶汽车将无法把握合适的变道空间和时机。其次,跨多车道连续变道的驾驶行为存在较大安全隐患,应当予以避免。最后,当车辆变道的角度过大时,在车速较快的情况下,可能会让乘坐汽车的人感觉不适,因此变道的角度需要提前预判。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题,提供一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统,利用高精度地图包含的先验道路环境信息,以一定的方向转角,可以提前计算变道位置阈值。如果车辆位置超出该阈值将无法以设定的角度进行变道,可以认为丧失最佳变道空间。
高精度地图提供的先验道路环境信息包括:道路边线的线型(如虚线、实线)、颜色和形状信息,以及道路上的地面标识信息,如掉头、左转、右转、直行标识。道路边线的线型包含了是否允许车辆变道的信息,一般虚线允许变道,实线不允许变道。结合车辆高精度定位,高精度地图可以实时提供车辆周边的道路边线和地面标识信息,以及车辆与后者的距离、方位等信息。在计算变道位置阈值时,考虑车辆自身长度,提供避免跨多车道连续变道的最低空间要求。方向转角的设定可以保证车辆不超过角度阈值变道,从而避免转角过大造成的人体不适。这两者的计算都可以在高精度地图提供的车道几何平面内进行。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:
一方面,本发明提供一种基于高精度地图的变道决策辅助方法,包括:
步骤1,根据高精度地图获取目标车道边线虚实变化横向位置p;
步骤2,根据设定的变道角度α,以及公式(1)计算经过车道的横向位置阈值,即车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述;
p-s1=0.5d*cotα (1)
其中,d表示车道宽度,s1表示对于目标车道L0的前一个需要变道的车道L1所允许的横向位置阈值。
进一步的,在所述步骤1之前还包括:
从车载高精度定位系统获取当前车辆的高精度位置,并匹配到高精度地图,明确车辆所在的道路和车道;
根据设定的目的地,进行道路路径规划,依据道路路径规划结果,以及结果中每条道路所对应的车道数量及各自交通通行规则,明确需要变道的道路区域;
在变道区域,结合当前车辆所处车道,明确变道目标,包括变道个数和目标车道。
进一步的,在所述步骤2之后还包括步骤3:
判断所述的目标车道L0的前一个需要变道的车道L1是否为当前车辆所在车道;
如果L1不是当前车辆所在车道,即变道个数大于1,则后续横向位置阈值至少需要考虑车辆自身长度g,以防止跨车道连续变道,即对于再前一个变道车道L2,其横向位置阈值s2根据公式(2)进行计算:
s1-s2=g+0.5d*cotα (2)
从而得到车辆处于变道车道L2时,车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述。
进一步的,所述步骤3还包括:
若变道车道L2依然不是当前车辆所在车道,则利用所述公式(2)依次计算每个经过车道的横向位置阈值,从而为变道决策提供变道空间的定量阈值描述。
另一方面,本发明还提供一种基于高精度地图的变道决策辅助系统,其特征在于,包括:
横向位置确定模块,用于根据高精度地图获取目标车道边线虚实变化横向位置p;
第一阈值计算模块,根据设定的变道角度α,以及公式(1)计算经过车道的横向位置阈值,即车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述;
p-s1=0.5d*cotα (1)
其中,d表示车道宽度,s1表示对于目标车道L0的前一个需要变道的车道L1所允许的横向位置阈值。
进一步的,该系统还包括:
位置确定模块,用于从车载高精度定位系统获取当前车辆的高精度位置,并匹配到高精度地图,明确车辆所在的道路和车道;
道路规划模块,用于根据设定的目的地,进行道路路径规划,依据道路路径规划结果,以及结果中每条道路所对应的车道数量及各自交通通行规则,明确需要变道的道路区域;
目标确定模块,用于在变道区域,结合当前车辆所处车道,明确变道目标,包括变道个数和目标车道。
进一步的,该系统还包括:
车道判断模块,用于判断所述的目标车道L0的前一个需要变道的车道L1是否为当前车辆所在车道;
第二阈值计算模块,用于在判断L1不是当前车辆所在车道时,计算后续所经过车道的横向位置阈值。
本发明的有益效果是:根据设定的变道角度,本发明可以为自动驾驶中变道决策提供最佳变道点位置阈值,超出该阈值将无法以设定的角度变道。自动驾驶汽车根据该位置阈值,以及当前的车辆状态如位置和速度,可以提前做出速度控制和方向控制的决策。所以本发明能为自动驾驶汽车的变道决策提供重要辅助信息。当需要跨多车道变道时,位置阈值考虑了车辆长度,提供避免跨多车道连续变道的最低空间要求,从而避免连续变道的危险驾驶行为。最后,设置的变道角度可以保证车辆不超过角度阈值变道,从而避免转角过大造成的人体不适。本发明提供的方法也可以用于实时计算和判定车辆变道时车辆与车道边线的角度,对于掌握车辆与道路的方位关系具有重要价值。
附图说明
图1为本发明方法流程图;
图2为车道规划示意图;
图3为变道区域以及变道目标确认示意图;
图4为变道位置阈值计算示意图;
图5为本发明系统结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
传统车载导航地图通过Dijkstra或者A*算法可以提供道路级的路径规划,计算出一条从车辆当前位置到设定目的地的最优路径。高精度地图是近年来随着自动驾驶技术发展的深入,而产生的一种具有高精度的位置信息以及丰富表达内容的电子地图。与传统的车载导航地图相比,不仅在位置精度上大幅提升,而且表达内容更加丰富和细致,如车道的边界线、道路两旁的护栏以及地面上的印刷物等等。高精度地图可以提供精准而先验的环境感知信息,与各类实体传感器互补,共同构成自动驾驶汽车的感知和认知基础。例如目前自动驾驶主要应用高精度地图提供的高精度数据内容如车道边线或者交通指示牌等,作为车辆高精度定位的位置参考。随着理论的完善和技术的发展,高精度地图在自动驾驶中的应用逐渐拓宽和加深。
高精度地图提供的先验道路环境信息包括:道路边线的线型(如虚线、实线)、颜色和形状信息,以及道路上的地面标识信息,如掉头、左转、右转、直行标识。道路边线的线型包含了是否允许车辆变道的信息,一般虚线允许变道,实线不允许变道。结合车辆高精度定位,高精度地图可以实时提供车辆周边的道路边线和地面标识信息,以及车辆与后者的距离、方位等信息。在计算变道位置阈值时,考虑车辆自身长度,提供避免跨多车道连续变道的最低空间要求。方向转角的设定可以保证车辆不超过角度阈值变道,从而避免转角过大造成的人体不适。这两者的计算都可以在高精度地图提供的车道几何平面内进行。
本发明基于上述的高精度地图的优势与特点,提供一种变道决策辅助方法,如图1所示,包括:
第一,从车载高精度定位系统获取当前车辆的高精度位置,并匹配到高精度地图,明确车辆所在的道路和车道,如图2所示,右下方黑色方块代表车辆当前位置;
第二,设定目的地后(左上黑色方块代表目的地),利用高精度地图道路拓扑网,进行道路路径规划,得到道路路径规划结果1->2->3,如图2所示;
第三,根据道路路径规划结果,以及结果中每条道路所对应的车道数量及各自交通通行规则,明确需要变道的道路区域,如图3所示,明确在道路区域22上需要变道2次,即从车道L2变道到车道L0,中间经过车道L1;
第四,获取目标车道L0边线虚实变化横向位置p,如图4所示,设定变道角度a(一般不超过30°,此处设a=20°),反推计算每个经过车道的横向位置阈值(车头最前沿所到达的位置),
具体方法如下:1)默认当前车辆处于车道中心线上,车道宽度d等于1.5米,为已知量,则对于目标车道L0前一个需要变道的车道L1,L1所允许的横向位置阈值s1有如下计算公式:p-s1=0.5d*cot a,计算后p-s1=4.1米;2)L1不是当前车辆所在车道,变道个数大于1,则后续横向位置阈值至少需要考虑车辆自身长度g=3.5米,以防止跨车道连续变道,即对于再前一个变道车道L2,其横向位置阈值s2有以下计算公式:s1-s2=g+0.5d*cot a,计算得s1–s2=7.6米。根据p的绝对位置,可以得到s1和s2的绝对位置,即得到每个经过车道的横向位置阈值,从而为变道决策提供变道空间所需要的定量阈值描述。
根据设定的变道角度,本发明可以为自动驾驶中变道决策提供最佳变道点位置阈值,超出该阈值将无法以设定的角度变道。自动驾驶汽车根据该位置阈值,以及当前的车辆状态如位置和速度,可以提前做出速度控制和方向控制的决策。所以本发明能为自动驾驶汽车的变道决策提供重要辅助信息。当需要跨多车道变道时,位置阈值考虑了车辆长度,提供避免跨多车道连续变道的最低空间要求,从而避免连续变道的危险驾驶行为。最后,设置的变道角度可以保证车辆不超过角度阈值变道,从而避免转角过大造成的人体不适。本发明提供的方法也可以用于实时计算和判定车辆变道时车辆与车道边线的角度,对于掌握车辆与道路的方位关系具有重要价值。
图5为本发明提供的一种基于高精度地图的变道决策辅助系统结构框图,包括:
横向位置确定模块,用于从车载高精度定位系统获取当前车辆的高精度位置,并匹配到高精度地图,明确车辆所在的道路和车道;
道路规划模块,用于根据设定的目的地,进行道路路径规划,依据道路路径规划结果,以及结果中每条道路所对应的车道数量及各自交通通行规则,明确需要变道的道路区域;
目标确定模块,用于在变道区域,结合当前车辆所处车道,明确变道目标,包括变道个数和目标车道。
位置确定模块,用于根据高精度地图获取目标车道边线虚实变化横向位置p;
第一阈值计算模块,根据设定的变道角度α,以及公式(1)计算经过车道的横向位置阈值,即车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述;
p-s1=0.5d*cotα (1)
其中,d表示车道宽度,s1表示对于目标车道L0的前一个需要变道的车道L1所允许的横向位置阈值。
车道判断模块,用于判断所述的目标车道L0的前一个需要变道的车道L1是否为当前车辆所在车道;
第二阈值计算模块,用于在判断L1不是当前车辆所在车道时,计算后续所经过车道的横向位置阈值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于高精度地图的变道决策辅助方法,其特征在于,包括:
步骤1,根据高精度地图获取目标车道边线虚实变化横向位置p;
步骤2,根据设定的变道角度α,以及公式(1)计算经过车道的横向位置阈值,即车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述;
p-s1=0.5d*cotα (1)
其中,d表示车道宽度,s1表示对于目标车道L0的前一个需要变道的车道L1所允许的横向位置阈值。
2.根据权利要求1所述一种基于高精度地图的变道决策辅助方法,其特征在于,在所述步骤1之前还包括:
从车载高精度定位系统获取当前车辆的高精度位置,并匹配到高精度地图,明确车辆所在的道路和车道;
根据设定的目的地,进行道路路径规划,依据道路路径规划结果,以及结果中每条道路所对应的车道数量及各自交通通行规则,明确需要变道的道路区域;
在变道区域,结合当前车辆所处车道,明确变道目标,包括变道个数和目标车道。
3.根据权利要求2所述一种基于高精度地图的变道决策辅助方法,其特征在于,在所述步骤2之后还包括步骤3:
判断所述的目标车道L0的前一个需要变道的车道L1是否为当前车辆所在车道;
如果L1不是当前车辆所在车道,即变道个数大于1,则后续横向位置阈值至少需要考虑车辆自身长度g,以防止跨车道连续变道,即对于再前一个变道车道L2,其横向位置阈值s2根据公式(2)进行计算:
s1-s2=g+0.5d*cotα (2)
从而得到车辆处于变道车道L2时,车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述。
4.根据权利要求3所述一种基于高精度地图的变道决策辅助方法,其特征在于,所述步骤3还包括:
若变道车道L2依然不是当前车辆所在车道,则利用所述公式(2)依次计算每个经过车道的横向位置阈值,从而为变道决策提供变道空间的定量阈值描述。
5.一种基于高精度地图的变道决策辅助系统,其特征在于,包括:
横向位置确定模块,用于根据高精度地图获取目标车道边线虚实变化横向位置p;
第一阈值计算模块,根据设定的变道角度α,以及公式(1)计算经过车道的横向位置阈值,即车头最前沿所到达的位置,为变道决策提供变道空间的定量阈值描述;
p-s1=0.5d*cotα (1)
其中,d表示车道宽度,s1表示对于目标车道L0的前一个需要变道的车道L1所允许的横向位置阈值。
6.根据权利要求5所述一种基于高精度地图的变道决策辅助系统,其特征在于,该系统还包括:
位置确定模块,用于从车载高精度定位系统获取当前车辆的高精度位置,并匹配到高精度地图,明确车辆所在的道路和车道;
道路规划模块,用于根据设定的目的地,进行道路路径规划,依据道路路径规划结果,以及结果中每条道路所对应的车道数量及各自交通通行规则,明确需要变道的道路区域;
目标确定模块,用于在变道区域,结合当前车辆所处车道,明确变道目标,包括变道个数和目标车道。
7.根据权利要求6所述一种基于高精度地图的变道决策辅助系统,其特征在于,该系统还包括:
车道判断模块,用于判断所述的目标车道L0的前一个需要变道的车道L1是否为当前车辆所在车道;
第二阈值计算模块,用于在判断L1不是当前车辆所在车道时,计算后续所经过车道的横向位置阈值。
CN201810662186.5A 2018-06-25 2018-06-25 一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统 Active CN108958242B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810662186.5A CN108958242B (zh) 2018-06-25 2018-06-25 一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810662186.5A CN108958242B (zh) 2018-06-25 2018-06-25 一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108958242A CN108958242A (zh) 2018-12-07
CN108958242B true CN108958242B (zh) 2021-12-24

Family

ID=64486542

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810662186.5A Active CN108958242B (zh) 2018-06-25 2018-06-25 一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108958242B (zh)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109774715B (zh) * 2018-12-29 2020-12-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于自动驾驶车辆的变道方法及装置
CN111439263B (zh) * 2018-12-29 2022-05-20 沈阳美行科技股份有限公司 车辆变道识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN110618676B (zh) * 2018-12-29 2020-11-20 长城汽车股份有限公司 车辆自动驾驶时安全偏移线的生成方法、生成系统及车辆
CN110941271B (zh) * 2019-11-26 2023-04-18 北方工业大学 一种自动驾驶换道模型、自动驾驶换道方法及其系统
CN110979330B (zh) * 2019-12-04 2021-09-21 福瑞泰克智能系统有限公司 一种车辆变道控制方法、装置及车辆
CN111674391A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 坤泰车辆系统(常州)有限公司 基于组合惯导和超声波雷达的全自主泊车方法
CN113421451B (zh) * 2021-06-30 2024-04-09 腾讯科技(深圳)有限公司 导航处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN114089759A (zh) * 2021-11-18 2022-02-25 东风汽车有限公司东风日产乘用车公司 车辆导航路线控制方法、装置、设备及存储介质
CN114506342B (zh) * 2022-03-03 2023-12-05 东风悦享科技有限公司 一种自动驾驶变道决策的方法、系统及车辆
CN115019531B (zh) * 2022-05-31 2024-03-22 东风汽车有限公司东风日产乘用车公司 车辆控制方法和车辆

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104960468A (zh) * 2015-05-27 2015-10-07 奇瑞汽车股份有限公司 一种行车变道方法和装置
CN105741595A (zh) * 2016-04-27 2016-07-06 常州加美科技有限公司 一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法
CN106441319A (zh) * 2016-09-23 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法
US9896107B1 (en) * 2016-09-30 2018-02-20 Denso International America, Inc. Digital lane change confirmation projection systems and methods
CN107792073A (zh) * 2017-09-29 2018-03-13 东软集团股份有限公司 一种车辆换道控制方法、装置及相关设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104960468A (zh) * 2015-05-27 2015-10-07 奇瑞汽车股份有限公司 一种行车变道方法和装置
CN105741595A (zh) * 2016-04-27 2016-07-06 常州加美科技有限公司 一种基于云端数据库的无人驾驶车辆导航行车方法
CN106441319A (zh) * 2016-09-23 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法
US9896107B1 (en) * 2016-09-30 2018-02-20 Denso International America, Inc. Digital lane change confirmation projection systems and methods
CN107792073A (zh) * 2017-09-29 2018-03-13 东软集团股份有限公司 一种车辆换道控制方法、装置及相关设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN108958242A (zh) 2018-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108958242B (zh) 一种基于高精度地图的变道决策辅助方法及系统
CN109311477B (zh) 用于求得将要驶过的轨迹和/或实施行驶干预的车辆系统的运行方法、控制系统的运行方法和机动车
CN107161075B (zh) 一种基于自动驾驶的转向信号灯自动控制方法及系统
CN109987092A (zh) 一种车辆避障换道时机的确定方法及避障换道的控制方法
EP3822582A1 (en) Driving environment information generation method, driving control method, driving environment information generation device
US20190346845A1 (en) Autonomous control of a motor vehicle on the basis of lane data; motor vehicle
US8160811B2 (en) Method and system to estimate driving risk based on a hierarchical index of driving
CN105292116B (zh) 自动驾驶车辆的车道变换路径规划算法
CN111415522A (zh) 用于规划车辆轨迹的方法
CN104392625B (zh) 一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法
US20120303222A1 (en) Driver assistance system
CN110182209A (zh) 车辆控制装置和车辆控制方法
US20190023280A1 (en) Method and device for environment-based adaptation of driver assistance functions
CN106428007A (zh) 车辆的自主行驶控制装置和自主行驶控制方法
KR102613822B1 (ko) 다중 차선 방향전환 전체에 걸친 차량들의 제어
US11390288B2 (en) Other-vehicle action prediction method and other-vehicle action prediction device
US20120245756A1 (en) Driver assistance system
DE102010042873A1 (de) Streckenprädiktives System und Verfahren für Kraftfahrzeuge
US11747166B2 (en) Driving environment information generation method, driving control method, driving environment information generation device
JP7576633B2 (ja) 目標軌道計画方法
DE102004019337A1 (de) Assistenzsystem für Kraftfahrzeuge
EP3456596A1 (en) Method and device of predicting a possible collision
CN109263638A (zh) 车辆的预测的路段导引
US20170240171A1 (en) Method for modifying steering of an automated vehicle for improved passenger comfort
US20150105937A1 (en) Method for Representing Vehicle Surroundings

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Luo Yuejun

Inventor after: Zhang Pan

Inventor before: Zhang Pan

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant