CN110427034A - 一种基于车路协同的目标追踪系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于车路协同的目标追踪系统及方法,属于车辆领域。该系统包括:设置于自车上的多个固定传感器和多个可控传感器,均用于检测自车周围的指定目标的第一相关信息;网联通讯单元,用于与其他车辆和路基设备进行通信,以获取自车周围的指定目标的第二相关信息;定位感知单元,用于获取自车的位置信息和环境信息;分析计算单元,用于根据获取到的上述信息筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标,并根据预设规则依次计算每个重要目标的运动轨迹;和控制单元,用于根据运动轨迹生成控制指令并发送至多个可控传感器,使得可控传感器的优势感知方向对准重要目标。本发明的目标追踪系统及方法成本低、系统计算小并且可靠。
Description
技术领域
本发明涉及车辆领域,特别是涉及一种基于车路协同的目标追踪系统及方法。
背景技术
自动驾驶技术是当前汽车产业的技术热点,根据SAE的自动驾驶分级,目前主要划分为L0-L5这六个自动驾驶分级,其中L0级指没有任何自动驾驶功能的车辆,L1-L2级自动驾驶本质上仍是驾驶辅助系统(ADAS),L3级自动驾驶可以称之为准自动驾驶系统,L4-L5级自动驾驶可以认为是真正有意义的自动驾驶系统。
传统的L1-L2级别自动驾驶车辆,主要利用车载传感器(GPS、IMU、轮速传感器等)和感知传感器(前向雷达、前视摄像头、超声波雷达等)实现简单场景的辅助驾驶功能,例如ACC(Adaptive Cruise Control),AEB,TJA,HWA等。随着自动驾驶功能和安全等级的提升,车辆需要具有更精确的感知定位能力,更加可靠稳定的决策控制能力,能够处理更复杂的场景。因此对于自车和周边环境感知能力提出了更高的要求,例如L3-L5的自动驾驶车辆通过增加前向激光雷达、多个角雷达和侧雷达、高像素前视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头、高精度地图服务器等,来实现高精度地图/定位、动静态目标检测跟踪、车道路沿检测、交通标识识别等环境感知能力。
现有自动驾驶车辆的感知传感器主要是固定安装的方式置于车体上的,感知探测范围、视场角、精度、分辨率等性能参数多为固定的。为了实现更高性能、更加安全、更多场景的自动驾驶功能,需要提高感知目标的精度和感知分辨率。
目前主流的做法是通过增加车辆安装传感器的种类、数量、性能、软件、算法等,使得车辆感知距离更远、感知视场角更广、感知冗余更高、感知性能更高、感知功能安全更高等。这样一方面会极大的增加自动驾驶车辆的制造成本(更多的感知传感器和相关计算存储设备价格不菲),另一方面会极大的增加车载计算机软件系统和算法复杂性(更多的传感器的数据处理和信息提取会让计算复杂性大大提高),同时还会极大的降低无人驾驶车辆的系统可靠性(更多的感知设备会带来更大的系统失效概率)。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种低成本、系统计算小并且可靠的目标追踪系统及方法。
本发明一个进一步的目的是要增加探测精度和分辨率。
本发明另一个进一步的目的是要增加感知探测重要目标的概率和响应时间。
特别地,本发明提供了一种基于车路协同的目标追踪系统,包括:
设置于自车上的多个固定传感器和多个可控传感器,均用于检测自车周围的指定目标的第一相关信息,所述可控传感器配置成受控地可调节其探测位置;
网联通讯单元,用于与其他车辆和路基设备进行通信,以获取自车周围的指定目标的第二相关信息;
定位感知单元,用于获取自车的位置信息和自车周边的环境信息;
分析计算单元,与所述多个固定传感器、所述多个可控传感器、所述定位感知单元和所述网联通讯单元数据连接,以获取所述第一相关信息、所述第二相关信息、自车的所述位置信息和自车周边的所述环境信息,并用于根据获取到的信息从自车周围的指定目标中筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标,并根据预设规则依次计算每个所述重要目标的运动轨迹;和
控制单元,用于根据所述运动轨迹生成控制指令并发送至所述多个可控传感器,以调节所述多个可控传感器的探测位置,使得每一所述可控传感器的优势感知方向依次对准所述重要目标,所述优势感知方向为所述可控传感器的高性能感知区域中性能最高的方向之一。
可选地,该目标追踪系统还包括:
调度管理单元,用于在根据各个单元的运行状态判断出所述目标追踪系统有能力调节所述多个可控传感器时,根据所述多个可控传感器的运行状态选取可被调节的所述可控传感器。
可选地,所述第一相关信息和所述第二相关信息均包括所述目标的行为特征信息和属性特征信息。
可选地,所述可控传感器包括机械控制的机械式可调传感器和电子控制的电子式可调传感器。
可选地,该目标追踪系统还包括:
驱动电机;
电机控制模块,与所述控制单元相连,用于根据所述控制指令控制所述驱动电机的动作;和
机械连接装置,用于连接所述驱动电机和所述机械式可调传感器,以控制所述机械式可调传感器的优势感知方向对准所述重要目标。
特别地,本发明还提供了一种基于车路协同的目标追踪方法,用于上述任一项所述的目标追踪系统,包括以下步骤:
通过自车上的多个固定传感器和多个可控传感器检测自车周围的指定目标的第一相关信息,所述可控传感器配置成受控地可调节其探测位置;
接收其他车辆和路基设备发送的自车周围的指定目标的第二相关信息;
获取自车的位置信息和自车周边的环境信息;
根据所述第一相关信息、所述第二相关信息、自车的所述位置信息和自车周边的所述环境信息从自车周围的指定目标中筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标;
根据预设规则依次计算每个所述重要目标的运动轨迹;
根据所述运动轨迹生成控制指令并发送至所述多个可控传感器;
根据所述控制指令调节所述多个可控传感器的探测位置,使得每一所述可控传感器的优势感知方向依次对准所述重要目标,所述优势感知方向为所述可控传感器的高性能感知区域中性能最高的方向之一。
可选地,根据所述运动轨迹生成控制指令并发送至所述多个可控传感器之前,还包括:
根据所述目标追踪系统的各个单元的运行状态判断所述目标追踪系统是否有能力调节所述多个可控传感器;
在所述目标追踪系统有能力调节所述多个可控传感器时,根据所述多个可控传感器的运行状态选取可被调节的所述可控传感器。
可选地,所述第一相关信息和所述第二相关信息均包括所述目标的行为特征信息和属性特征信息。
可选地,根据所述运动轨迹生成控制指令,包括:
根据所述运动轨迹计算所述可控传感器的控制调节量。
可选地,根据所述控制指令调节所述多个可控传感器的探测位置,包括:
根据所述控制调节量调节所述多个可控传感器的优势感知方向的位置、安装位置、俯仰角度、感知距离和感知视场角,使得每一所述可控传感器的优势感知方向的优势位置依次对准所述重要目标。
本发明的目标追踪系统和方法通过收集自车、其他车辆及路基设备采集的自车周边的目标的信息来预测重要目标的运动轨迹,控制单元根据运动轨迹控制可控传感器逐个追踪重要目标,使得其优势感知方向对准重要目标。通过这种车路协同的追踪方法,不需要增加传感器的数量和精度,因此成本较低、系统的计算量小,并且可靠性高。
进一步地,由于优势感知方向具有较高的分辨率和探测精度,因此将优势感知方向实时对准重要目标,能够提高目标追踪的探测精度和分辨率。
进一步地,由于通过其他车辆和路基设备参与探测,可以增加探测范围,从而增加感知探测重要目标的概率,而通过运动轨迹的预测实时跟踪重要目标可以增加感知探测的响应时间。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1是根据本发明一个实施例的目标追踪系统安装于车辆时的结构示意图;
图2是根据本发明一个实施例的目标追踪系统的可控传感器的优势感知方向的示意图;
图3是根据本发明一个实施例的目标追踪方法的流程框图;
图4是根据本发明另一个实施例的目标追踪方法的流程框图;
图5是根据本发明一个实施例的目标追踪方法的原理图。
具体实施方式
图1是根据本发明一个实施例的目标追踪系统安装于车辆时的结构示意图。如图1所示,本发明提供了一种基于车路协同的目标追踪系统,其一般性地可以包括多个固定传感器(未示出)、多个可控传感器10、网联通讯单元20、定位感知单元30、分析计算单元40和控制单元50。多个固定传感器和多个可控传感器10均设置于自车A上,共同用于检测自车A周围的指定目标的第一相关信息,可控传感器10配置成受控地可调节其探测位置。网联通讯单元20用于与其他车辆和路基设备进行通信,以获取自车A周围的指定目标的第二相关信息。这里的指定目标是指自车周围的预设距离范围内的有运动可能性的目标,例如行人、车辆等。定位感知单元30用于获取自车A的位置信息和自车A周边的环境信息。分析计算单元40与多个固定传感器、多个可控传感器10、定位感知单元30和网联通讯单元20数据连接,以获取第一相关信息、第二相关信息、自车A的位置信息和自车A周边的环境信息,并用于根据上述信息从自车周围的指定目标中筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标,即对自车具有较大威胁的目标,可以将多个重要目标形成重要目标列表。并根据预设规则依次计算每个重要目标的运动轨迹。控制单元50用于根据运动轨迹生成控制指令并发送至多个可控传感器10,以调节多个可控传感器10的探测位置,使得每一可控传感器10的优势感知方向依次对准重要目标,优势感知方向为可控传感器10的高性能感知区域中性能最高的方向之一。
重要目标的选定可以依据目标是否行为异常、与自车A的碰撞风险高低或者多项因素的综合评分来确定,计算重要目标列表内的重要目标的运动轨迹的预设规则可以是按上述评分的高低来进行,例如按风险值高低依次计算。
本实施例的目标追踪系统通过收集自车A、其他车辆及路基设备采集的自车A周边的目标的信息来预测重要目标的运动轨迹,控制单元50根据运动轨迹控制可控传感器10逐个追踪重要目标,使得其优势感知方向对准重要目标。通过这种车路协同的追踪方法,不需要增加传感器的数量和精度,因此成本较低、系统的计算量小,并且可靠性高。
进一步地,由于优势感知方向具有较高的分辨率和探测精度,因此将优势感知方向实时对准重要目标,能够提高目标追踪的探测精度和分辨率。
进一步地,由于通过其他车辆和路基设备参与探测,可以增加探测范围,从而增加感知探测重要目标的概率,而通过运动轨迹的预测实时跟踪重要目标可以增加感知探测的响应时间。
可选地,所述第一相关信息和所述第二相关信息均包括所述目标的行为特征信息和属性特征信息。行为特征信息包括指定目标的位置,速度和加速度等信息。属性特征信息包括目标自身的类别信息,例如行人、车辆。
如图1所示,可控传感器10可以分布在车辆的四个角上及前后左右侧的中部位置,当然还可以设置在其他位置,例如车辆顶部等,在此不做限制。
一个实施例中,如图1所示,目标追踪系统还包括调度管理单元60,用于根据各个单元的运行状态判断目标追踪系统是否有能力调节多个可控传感器10。具体包括判断各个单元是否有足够资源或者是否准备好可以控制调节多个可控传感器10。这里需要考虑车辆的系统、软件、硬件、机电设备、电源等的性能,以确保系统能够完成可控传感器10的控制调节任务。
进一步地,调度管理单元60还用于在根据各个单元的运行状态判断出目标追踪系统有能力调节多个可控传感器10时,根据多个可控传感器10的运行状态选取可被调节的可控传感器10。如果可控传感器10的状态为异常状态或者其他未准备好的状态,则按一定周期检查可控传感器10是否已经复位,在复位时调节该可控传感器10。
图2是根据本发明一个实施例的目标追踪系统的可控传感器10的优势感知方向的示意图。如图2所示,点划线三角区域表示可控传感器10的整体感知视场,即可控传感器10的探测范围。实线三角区域表示可控传感器10的优势感知区域,该区域是高精度、高分辨率、高灵敏度的高性能感知区域,该区域一般而言是传感器感知视场的中间包络区域。虚线表示的是优势感知方向,即可控传感器10的高性能感知区域中性能最高的方向之一,该方向一般而言可以认为是传感器感知视场的中轴方向。控制调节可控传感器10感的中轴方向只是其中一种调节方式,别的控制调节方式也可以是控制调节传感器的安装位置、俯仰角度、感知距离、感知视场角等。在将可控传感器10的优势感知方向依次对准重要目标时也可尽量将优势感知方向上的高性能点对准重要目标。
一个实施例中,可控传感器10包括机械控制的机械式可调传感器和电子控制的电子式可调传感器。
对机械式可调传感器进行调节时,可以通过以下装置实现。即目标追踪系统还包括驱动电机、电机控制模块和机械连接装置。电机控制模块与控制单元50相连,用于根据控制指令控制驱动电机的动作。机械连接装置用于连接驱动电机和机械式可调传感器,以控制机械式可调传感器的优势感知方向对准重要目标。机械式可调传感器包括摄像头、毫米波雷达、固态机械激光雷达等。
例如,一般车载传感器中轴朝向车辆前进方向并与地面水平,朝向调节主要以调节中轴水平朝向为主,但是也可以根据需要调节纵向朝向方向;一般的路基传感器中轴朝向具有更大的自由度,可以调节其在三维空间中的三个方向的朝向。
电子控制调节方式:主要指的是可以用相控阵技术的毫米波雷达或激光雷达。利用相控阵技术可以实现电子控制主要电磁波束或光波束转向,朝向特定的方向用以探测目标。例如,相控阵雷达的天线阵面由许多个辐射和接收单元(称为阵元)组成,单元数目和雷达的性能有关,可以从几百个到几万个。这些单元有规则地排列在平面上,构成阵列天线。利用电磁波相干原理,通过计算机控制馈往各辐射单元电流的相位,就可以改变电磁波束的方向。相较于机械控制调节方式,电子控制方式波束指向灵活,可以实现快速波束转向或扫描。电子式可调传感器包括相控阵毫米波雷达、光学相控阵激光雷达等。
图3是根据本发明一个实施例的目标追踪方法的流程框图。如图3所示,本发明还提供了一种基于车路协同的目标追踪方法,用于上述任一种目标追踪系统,其一般性地包括以下步骤:
S10:通过自车A上的多个固定传感器和多个可控传感器10检测自车A周围的指定目标的第一相关信息,可控传感器10配置成受控地可调节其探测位置。
S20:接收其他车辆和路基设备发送的自车A周围的指定目标的第二相关信息。
S30:获取自车A的位置信息和自车A周边的环境信息。
S40:根据第一相关信息、第二相关信息、自车A的位置信息和自车A周边的环境信息从自车周围的指定目标中筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标。
S50:根据预设规则依次计算每个重要目标的运动轨迹。
S60:根据运动轨迹生成控制指令并发送至多个可控传感器10。
S70:根据控制指令调节多个可控传感器10的探测位置,使得每一可控传感器10的优势感知方向依次对准重要目标。优势感知方向为可控传感器10的高性能感知区域中性能最高的方向之一。
本实施例的目标追踪方法通过收集自车A、其他车辆及路基设备采集的自车A周边的目标的信息来预测重要目标的运动轨迹,控制单元50根据运动轨迹控制可控传感器10逐个追踪重要目标,使得其优势感知方向对准重要目标。通过这种车路协同的追踪方法,不需要增加传感器的数量和精度,因此成本较低、系统的计算量小,并且可靠性高。
进一步地,由于优势感知方向具有较高的分辨率和探测精度,因此将优势感知方向实时对准重要目标,能够提高目标追踪的探测精度和分辨率。
进一步地,由于通过其他车辆和路基设备参与探测,可以增加探测范围,从而增加感知探测重要目标的概率,而通过运动轨迹的预测实时跟踪重要目标可以增加感知探测的响应时间。
可选地,所述第一相关信息和所述第二相关信息均包括所述目标的行为特征信息和属性特征信息。行为特征信息包括指定目标的位置,速度和加速度等信息。属性特征信息包括目标自身的类别信息,例如行人、车辆。
图4是根据本发明另一个实施例的目标追踪方法的流程框图。如图4所示,一个实施例中,S60之前还包括:
S42:根据目标追踪系统的各个单元的运行状态判断该系统是否有能力调节多个可控传感器10。
具体包括判断各个单元是否有足够资源或者是否准备好可以控制调节多个可控传感器10。这里需要考虑车辆的系统、软件、硬件、机电设备、电源等的性能,以确保系统能够完成可控传感器10的控制调节任务。
如图4所示,另一个实施例中,S42之后还包括:
S43:在目标追踪系统有能力调节多个可控传感器10时,根据多个可控传感器10的运行状态判断是否可被调节。若是进入S44,否则进入S45。
S44:选取可被调节的可控传感器10。
S45:检查可控传感器10是否已经复位。若是,进入S46,否则进入S47。
S46:通过可控传感器10探测重要目标的相关信息。
S47:复位可控传感器10到监测状态,然后进入S46。
S70之后也进入S46,S46之后还包括以下步骤:
S48:更新重要目标的信息。
如图4所示,一个实施例中,S50中根据运动轨迹生成控制指令,包括:
S51:根据运动轨迹计算可控传感器10的控制调节量。
可选地,S51包括:
根据控制调节量调节多个可控传感器10的优势感知方向的位置、安装位置、俯仰角度、感知距离和感知视场角,使得每一可控传感器10的优势感知方向的优势位置依次对准重要目标。
图5是根据本发明一个实施例的目标追踪方法的原理图。图5中的(a)表示t0时刻发现重要目标。图5中的(b)表示t1时刻将自车A的可控传感器10的优势感知方向依次对准重要目标,同时其他车辆B和路基设备C也对准该重要目标。图5中的(c)表示自车A、其他车辆B和路基设备C跟随该重要目标。
如下简单给出了一些本发明的应用场景举例。一种是车辆高速运动场景,某目标距离车辆较远、体积过小、形状奇怪、无法识别感知种类等,因此该目标可能位于自车A感知传感器的感知检测边缘区域,自车A的感知传感器对于该目标的检测概率过低或者置信度过低。自车A一方面可以调节自身的传感器,例如增长感知距离或者缩小感知视场,以实现感知精度或感知分辨率的提高。另一方面,可以通过车路协同的网联功能,来通知其他交通参与者来协同感知探测该目标,尤其是那些距离该目标更近的交通参与者。最后融合针对该目标不同来源的感知信息,以获得更高精度的该目标感知探测信息。
另一种是城市道路场景,某目标(例如,小孩)被别的大型目标(例如公交车、卡车等)或者建筑物遮挡,因此该目标位于自车A感知传感器的感知探测范围之外,自车A无法通过自身感知设备获知该目标的任何信息。车路协同系统中的路基设备的感知传感器部署的位置会比较高一些,因此感知视角和感知视场能够覆盖范围更大更全面一下,不会受到大型目标或建筑物的遮蔽。因此可以利用路基设备的感知传感器对进行全方位无死角全景感知监测,同时对结构化场景的关键区域重点关注(例如行人较多区域,或者道路遮蔽死角区域)。然后将感知得到重要目标信息,通过车路协同系统的无线通讯发给自车A。一方面自车A知晓该信息后,可以控制调节传感器的优势感知方向对准该重要目标将要从障碍物后方出现的方向;另一面,自车A(无人驾驶)可以提早进行决策规划,提早做好刹车或者避让准备,以避免发生意外或者规划更加合适的路径。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (10)
1.一种基于车路协同的目标追踪系统,其特征在于,包括:
设置于自车上的多个固定传感器和多个可控传感器,均用于检测自车周围的指定目标的第一相关信息,所述可控传感器配置成受控地可调节其探测位置;
网联通讯单元,用于与其他车辆和路基设备进行通信,以获取自车周围的指定目标的第二相关信息;
定位感知单元,用于获取自车的位置信息和自车周边的环境信息;
分析计算单元,与所述多个固定传感器、所述多个可控传感器、所述定位感知单元和所述网联通讯单元数据连接,以获取所述第一相关信息、所述第二相关信息、自车的所述位置信息和自车周边的所述环境信息,并用于根据获取到的信息从自车周围的指定目标中筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标,并根据预设规则依次计算每个所述重要目标的运动轨迹;和
控制单元,用于根据所述运动轨迹生成控制指令并发送至所述多个可控传感器,以调节所述多个可控传感器的探测位置,使得每一所述可控传感器的优势感知方向依次对准所述重要目标,所述优势感知方向为所述可控传感器的高性能感知区域中性能最高的方向之一。
2.根据权利要求1所述的目标追踪系统,其特征在于,还包括:
调度管理单元,用于在根据各个单元的运行状态判断出所述目标追踪系统有能力调节所述多个可控传感器时,根据所述多个可控传感器的运行状态选取可被调节的所述可控传感器。
3.根据权利要求1所述的目标追踪系统,其特征在于,
所述第一相关信息和所述第二相关信息均包括所述目标的行为特征信息和属性特征信息。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的目标追踪系统,其特征在于,
所述可控传感器包括机械控制的机械式可调传感器和电子控制的电子式可调传感器。
5.根据权利要求4所述的目标追踪系统,其特征在于,还包括:
驱动电机;
电机控制模块,与所述控制单元相连,用于根据所述控制指令控制所述驱动电机的动作;和
机械连接装置,用于连接所述驱动电机和所述机械式可调传感器,以控制所述机械式可调传感器的优势感知方向对准所述重要目标。
6.一种基于车路协同的目标追踪方法,用于权利要求1-5中任一项所述的目标追踪系统,其特征在于,包括以下步骤:
通过自车上的多个固定传感器和多个可控传感器检测自车周围的指定目标的第一相关信息,所述可控传感器配置成受控地可调节其探测位置;
接收其他车辆和路基设备发送的自车周围的指定目标的第二相关信息;
获取自车的位置信息和自车周边的环境信息;
根据所述第一相关信息、所述第二相关信息、自车的所述位置信息和自车周边的所述环境信息从自车周围的指定目标中筛选出超过自车安全威胁指标的重要目标;
根据预设规则依次计算每个所述重要目标的运动轨迹;
根据所述运动轨迹生成控制指令并发送至所述多个可控传感器;
根据所述控制指令调节所述多个可控传感器的探测位置,使得每一所述可控传感器的优势感知方向依次对准所述重要目标,所述优势感知方向为所述可控传感器的高性能感知区域中性能最高的方向之一。
7.根据权利要求6所述的目标追踪方法,其特征在于,根据所述运动轨迹生成控制指令并发送至所述多个可控传感器之前,还包括:
根据所述目标追踪系统的各个单元的运行状态判断所述目标追踪系统是否有能力调节所述多个可控传感器;
在所述目标追踪系统有能力调节所述多个可控传感器时,根据所述多个可控传感器的运行状态选取可被调节的所述可控传感器。
8.根据权利要求6所述的目标追踪方法,其特征在于,
所述第一相关信息和所述第二相关信息均包括所述目标的行为特征信息和属性特征信息。
9.根据权利要求6所述的目标追踪方法,其特征在于,根据所述运动轨迹生成控制指令,包括:
根据所述运动轨迹计算所述可控传感器的控制调节量。
10.根据权利要求9所述的目标追踪方法,其特征在于,根据所述控制指令调节所述多个可控传感器的探测位置,包括:
根据所述控制调节量调节所述多个可控传感器的优势感知方向的位置、安装位置、俯仰角度、感知距离和感知视场角,使得每一所述可控传感器的优势感知方向的优势位置依次对准所述重要目标。
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---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111240335A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 中汽数据(天津)有限公司 | 一种智能集成车的自动驾驶系统 |
CN113551662A (zh) * | 2020-04-24 | 2021-10-26 | 深圳裹动科技有限公司 | 应用于自动驾驶车辆的感知方法、动态感知装置、以及自动驾驶车辆 |
Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1940591A (zh) * | 2005-09-26 | 2007-04-04 | 通用汽车环球科技运作公司 | 使用传感器融合进行目标跟踪的系统和方法 |
CN101813780A (zh) * | 2010-04-12 | 2010-08-25 | 程熙 | 一种集成gps和多传感器的移动目标实时追踪方法 |
CN102890267A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-23 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种传声器阵列结构可变的低空目标定位与跟踪系统 |
US20130184869A1 (en) * | 2012-01-17 | 2013-07-18 | Seiko Epson Corporation | Robot controller, robot system, robot control method |
CN203651606U (zh) * | 2013-11-19 | 2014-06-18 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种防盲区车辆显示装置 |
CN104494542A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-08 | 合肥晟泰克汽车电子有限公司 | 一种车辆盲区动态监测系统及其方法 |
CN105216792A (zh) * | 2014-06-12 | 2016-01-06 | 株式会社日立制作所 | 对周围环境中的障碍物目标进行识别跟踪的方法和设备 |
CN107009968A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-08-04 | 驭势科技(北京)有限公司 | 车载激光雷达控制方法、装置及车载设备 |
CN107444400A (zh) * | 2016-05-31 | 2017-12-08 | 福特全球技术公司 | 车辆避撞 |
WO2018076855A1 (zh) * | 2016-10-27 | 2018-05-03 | 蔚来汽车有限公司 | 车辆行驶窄道辅助系统 |
CN108196535A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-22 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统 |
CN108279671A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-07-13 | 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 | 基于太赫兹的环境感知方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN108437986A (zh) * | 2017-02-16 | 2018-08-24 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车辆驾驶辅助系统及辅助方法 |
US10108194B1 (en) * | 2016-09-02 | 2018-10-23 | X Development Llc | Object placement verification |
CN109353269A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-02-19 | 复旦大学 | 一种带有可变前照灯的无人驾驶汽车行驶控制系统 |
CN109657928A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-19 | 大连理工大学 | 一种车载传感器系统的闭环协同调度框架及调度方法 |
CN109801508A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-05-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 路口处障碍物的运动轨迹预测方法及装置 |
CN109886152A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-06-14 | 天津大学 | 一种基于多传感器协作的无人驾驶路径选择方法 |
CN109946703A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-06-28 | 北京小马智行科技有限公司 | 一种传感器姿态调整方法及装置 |
CN109947119A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-06-28 | 东北大学 | 一种基于多传感器融合的移动机器人自主跟随系统及方法 |
-
2019
- 2019-08-13 CN CN201910744505.1A patent/CN110427034B/zh active Active
Patent Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1940591A (zh) * | 2005-09-26 | 2007-04-04 | 通用汽车环球科技运作公司 | 使用传感器融合进行目标跟踪的系统和方法 |
CN101813780A (zh) * | 2010-04-12 | 2010-08-25 | 程熙 | 一种集成gps和多传感器的移动目标实时追踪方法 |
US20130184869A1 (en) * | 2012-01-17 | 2013-07-18 | Seiko Epson Corporation | Robot controller, robot system, robot control method |
CN102890267A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-23 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种传声器阵列结构可变的低空目标定位与跟踪系统 |
CN203651606U (zh) * | 2013-11-19 | 2014-06-18 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种防盲区车辆显示装置 |
CN105216792A (zh) * | 2014-06-12 | 2016-01-06 | 株式会社日立制作所 | 对周围环境中的障碍物目标进行识别跟踪的方法和设备 |
CN104494542A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-08 | 合肥晟泰克汽车电子有限公司 | 一种车辆盲区动态监测系统及其方法 |
CN107444400A (zh) * | 2016-05-31 | 2017-12-08 | 福特全球技术公司 | 车辆避撞 |
US10108194B1 (en) * | 2016-09-02 | 2018-10-23 | X Development Llc | Object placement verification |
WO2018076855A1 (zh) * | 2016-10-27 | 2018-05-03 | 蔚来汽车有限公司 | 车辆行驶窄道辅助系统 |
CN108437986A (zh) * | 2017-02-16 | 2018-08-24 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车辆驾驶辅助系统及辅助方法 |
CN107009968A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-08-04 | 驭势科技(北京)有限公司 | 车载激光雷达控制方法、装置及车载设备 |
CN108196535A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-22 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统 |
CN108279671A (zh) * | 2018-01-08 | 2018-07-13 | 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 | 基于太赫兹的环境感知方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109353269A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-02-19 | 复旦大学 | 一种带有可变前照灯的无人驾驶汽车行驶控制系统 |
CN109657928A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-19 | 大连理工大学 | 一种车载传感器系统的闭环协同调度框架及调度方法 |
CN109886152A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-06-14 | 天津大学 | 一种基于多传感器协作的无人驾驶路径选择方法 |
CN109801508A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-05-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 路口处障碍物的运动轨迹预测方法及装置 |
CN109946703A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-06-28 | 北京小马智行科技有限公司 | 一种传感器姿态调整方法及装置 |
CN109947119A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-06-28 | 东北大学 | 一种基于多传感器融合的移动机器人自主跟随系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
CHANG LIU,等: "Model Predictive Control-Based Target Search and Tracking Using Autonomous Mobile Robot with Limited Sensing Domain", 《2017 AMERICAN CONTROL CONFERENCE》 * |
钱堃,等: "基于平滑ND算法的服务机器人运动目标跟随", 《华中科技大学学报(自然科学版)》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111240335A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 中汽数据(天津)有限公司 | 一种智能集成车的自动驾驶系统 |
CN113551662A (zh) * | 2020-04-24 | 2021-10-26 | 深圳裹动科技有限公司 | 应用于自动驾驶车辆的感知方法、动态感知装置、以及自动驾驶车辆 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110427034B (zh) | 2022-09-02 |
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Legal Events
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