【CN109982426A】一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法【专利】

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专利技术在无人驾驶汽车中的应用

专利技术在无人驾驶汽车中的应用

专利技术在无人驾驶汽车中的应用自动驾驶技术是近年来汽车行业的热门领域之一。

随着科技的不断发展和创新,无人驾驶汽车正逐渐从梦想变成现实。

专利技术在无人驾驶汽车中扮演着重要的角色,为汽车公司提供了保护和竞争优势。

本文将探讨专利技术在无人驾驶汽车中的应用,并对其未来发展进行展望。

一、激光雷达技术的专利应用激光雷达技术是无人驾驶汽车中的核心技术之一,它通过将激光束投射到周围环境并接收反射回来的激光来感知周围情况。

这项技术在无人驾驶汽车中的应用涉及到设计和制造激光雷达和相关的传感器技术。

许多汽车公司通过专利技术来保护其激光雷达技术的研发成果,以确保其创新在市场上的独特性和竞争优势。

二、人工智能和深度学习的专利应用无人驾驶汽车需要准确地识别和理解周围环境,这是人工智能和深度学习在其中的应用。

通过专利技术,汽车公司可以保护他们在人工智能和深度学习方面的创新,包括图像识别、语音识别和动作检测等。

这些技术的应用能够使无人驾驶汽车更加智能化和安全,提供更好的行驶体验。

三、通信和无线技术的专利应用无人驾驶汽车需要与其他车辆、交通设施和基础设施进行高效的通信。

专利技术在无线通信领域的应用促进了无人驾驶汽车的实时信息交流和决策。

例如,通过专利技术开发的高速率和低延迟的通信系统,可以使无人驾驶汽车的反应更加迅速,对实时交通情况做出更准确的判断。

四、数据处理与隐私保护的专利应用无人驾驶汽车通过各种传感器和摄像头采集大量的数据,这些数据需要进行实时处理和分析。

专利技术在数据处理和分析领域的应用,包括数据压缩、数据挖掘和机器学习算法等,可以提高数据处理的效率和准确性。

此外,专利技术还可以保护无人驾驶汽车中涉及隐私的数据,确保用户的隐私安全。

展望未来,随着无人驾驶汽车技术的不断进步和市场的逐渐成熟,专利技术的应用将会更加广泛和深入。

与此同时,无人驾驶汽车所需的专利技术也将面临更多的挑战和竞争。

因此,汽车公司需要加大在研发和创新上的投入,不断推出具有创新性和竞争力的专利技术,以保持其在无人驾驶汽车领域的领先地位。

一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统[发明专利]

一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111137005.5(22)申请日 2021.09.27(71)申请人 航天时代飞鸿技术有限公司地址 102100 北京市延庆区中关村延庆园东环路2号楼149室(72)发明人 姜梁 吴国强 包文龙 孙浩惠 黄坤 高伟 (74)专利代理机构 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401代理人 巴晓艳(51)Int.Cl.G06K 9/62(2022.01)G06V 10/80(2022.01)G06V 10/762(2022.01)(54)发明名称一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法及系统,属于图像处理、计算机视觉领域。

该方法包括将无人机集群和无人车集群协同侦察到的N个目标进行特征结构统一描述,生成N个目标特征向量;针对某一目标特征向量,在目标特征向量数据库中检索出已被侦察入库且与该目标特征向量近似的相似特征向量,该目标特征向量及其相似特征向量共同组成目标特征向量集;基于多特征频率权重以及多目标簇集质量聚类准则进行目标特征聚类,对该目标特征向量集进行聚类,实现空地协同态势融合。

本发明解决了基于无人机与无人车的空地协同态势融合系统的诸多问题。

权利要求书4页 说明书13页 附图1页CN 114065832 A 2022.02.18C N 114065832A1.一种基于无人机与无人车的空地协同态势融合方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1:通过目标特征描述结构将无人机集群和无人车集群协同侦察到的N个目标进行特征结构统一描述,生成N个目标特征向量,N为正整数;步骤2:针对某一目标特征向量,通过特征快速检索在目标特征向量数据库中检索出已被侦察入库且与该目标特征向量近似的相似特征向量,该目标特征向量及其相似特征向量共同组成目标特征向量集;步骤3:基于多特征频率权重以及多目标簇集质量聚类准则进行目标特征聚类,对该目标特征向量集进行聚类,实现空地协同态势融合。

无人驾驶车辆的传感器技术及使用教程

无人驾驶车辆的传感器技术及使用教程

无人驾驶车辆的传感器技术及使用教程无人驾驶车辆是近年来自动驾驶技术领域的重要突破,它将人工智能与汽车工程相结合,以传感器技术为核心实现了自动驾驶。

无人驾驶车辆的传感器技术起到了关键作用,它能够感知周围环境,获取准确、全面的信息,从而做出智能决策和行驶安全。

一、无人驾驶车辆的传感器技术无人驾驶车辆使用了多种传感器技术,如激光雷达(LiDAR)、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器和惯性测量单元(IMU)等。

1. 激光雷达(LiDAR)激光雷达是无人驾驶车辆中最重要的传感器之一。

它使用激光束来测量周围环境中的物体距离和位置,并可以生成高分辨率的三维点云地图。

激光雷达可以实时探测和识别障碍物,提供精确的距离和形状信息,以支持车辆的自主导航和避障行驶。

2. 摄像头摄像头是无人驾驶车辆中最常见的传感器之一。

通过摄像头,车辆可以获取道路上的图像和视频,并进行分析和处理。

这些图像可以用于车辆的自主导航、障碍物识别和道路标志识别等任务。

目前,大多数无人驾驶车辆都配备了多个高分辨率摄像头,以提供全方位的视觉感知能力。

3. 毫米波雷达毫米波雷达通过发送和接收微波信号来感知周围环境。

它具有强大的穿透能力,可以在各种天气条件下工作,并提供高分辨率的距离和速度信息。

毫米波雷达在无人驾驶车辆中主要用于障碍物检测和跟踪,以及与其他车辆和行人的碰撞预防。

4. 超声波传感器超声波传感器使用声波来测量距离和探测物体。

它们通常安装在车辆的周围,用于近距离的避障和停车辅助。

超声波传感器可以非常精确地测量物体和障碍物的距离,并通过声音的反射来判断其形状和位置。

5. 惯性测量单元(IMU)惯性测量单元是一种能够测量车辆加速度和角速度的传感器。

它通常由加速度计和陀螺仪组成,可以提供车辆在三维空间中的加速度和旋转信息。

惯性测量单元在无人驾驶车辆中起到了重要作用,用于定位、姿态估计和运动控制等任务。

二、无人驾驶车辆的传感器使用教程无人驾驶车辆的传感器技术使用时需要注意以下几点:1. 定期清洁和校准传感器在使用中需要保持清洁和正常校准。

一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法[发明专利]

一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法[发明专利]

专利名称:一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法专利类型:发明专利
发明人:王智灵,徐凤煜,林玲龙,钟泽宇,梁华为
申请号:CN201910215580.9
申请日:20190321
公开号:CN109982426A
公开日:
20190705
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,包括如下步骤:S1:设定传感器的种类及数量,并设置处理其中一个传感器数据的线程为主线程,其余每一个传感器的数据对应一个子线程;S2:传感器实时采集数据,所述主线程生成并实时存储同步节点文件及相应的主传感器原始数据文件,所述子线程存储其所处理的传感器原始数据;S3:采集结束后,在离线模式下,重新加载所述原始数据文件以及所述同步节点文件,所述主线程读取所述同步节点文件中的同步节点计数及每个节点中各个传感器的数据帧计数;本发明通过同步节点表实现帧节点同步,从而实现对无人驾驶车辆传感器的数据离线同步。

申请人:中国科学院合肥物质科学研究院
地址:230031 安徽省合肥市董铺岛
国籍:CN
代理机构:北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人:杨海明
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一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法[发明专利]

一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810426894.9(22)申请日 2018.05.07(71)申请人 湖北汽车工业学院地址 442002 湖北省十堰市红卫教育口车城西路167号(72)发明人 周海鹰 陶冰冰 周奎 龚家元 王思山 毕栋 兰建平 彭强 朱政泽 张友兵 (74)专利代理机构 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401代理人 杨采良(51)Int.Cl.B60W 40/10(2012.01)B60W 40/114(2012.01)B62D 15/02(2006.01)(54)发明名称一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法(57)摘要本发明公开了一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法,包括如下步骤:根据参考轨迹确定出车身当前的位置点;搜索出距离车辆当前位置点最近的匹配点,依据两点求曲率法得到最近匹配点处的道路曲率;根据车辆当前位置点与最近匹配点计算得到轨迹跟踪偏差,包括横向偏差和头指向误差;建立基于前轮反馈侧偏力的动力学模型,采用LQR控制算法得到最优反馈控制率;确定出前轮侧偏力,基于逆轮胎模型得到前轮侧偏角,进而得到方向盘转角控制量,下发到线控转向系统中实现轨迹跟踪控制。

该方法提高了无人驾驶车辆轨迹跟踪控制的稳定性,并提高了轨迹跟踪精度,约束了轮胎侧偏角,避免了车辆在极限工况下轮胎力饱和而出现车辆失稳的可能。

权利要求书4页 说明书8页 附图3页CN 108622104 A 2018.10.09C N 108622104A1.一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一,根据GPS/INS系统采集一条高精度地图信息作为参考轨迹,当车辆在这条参考轨迹上循迹运动时依据车辆传感器确定出车身当前的位置点;步骤二,车辆在循迹运动的过程中,根据步骤一中采集的参考轨迹搜索出距离车辆当前位置点最近的匹配点,选取距离最近匹配点一定距离的前向点,依据两点求曲率法得到最近匹配点处的道路曲率;步骤三,由步骤一中确定的车辆当前位置点与步骤二中确定的最近匹配点计算得到轨迹跟踪偏差,包括横向偏差和头指向误差;找到车辆打击中心COP,计算出打击中心处的轨迹跟踪偏差;根据车辆动力学模型和循迹状态变量以及道路曲率计算得到COP处横向偏差加速度与轮胎侧偏力和道路曲率的关系,并将横向偏差加速度取零计算得到前轮前馈侧偏力,用于消除横向偏差加速度和道路曲率的影响,提高车辆的侧倾稳定性;步骤四,建立基于前轮反馈侧偏力的动力学模型,采用LQR控制算法得到最优反馈控制率,并结合步骤三获得的循迹状态变量构建全状态的线性反馈控制器,由此得到的反馈控制量即为前轮反馈侧偏力,用于消除外部环境干扰和模型不准确性所产生的循迹误差;步骤五,根据步骤三得到的前轮前馈侧偏力和步骤四得到的前轮反馈侧偏力确定出前轮侧偏力,再基于逆轮胎模型得到前轮侧偏角,最后根据前轮转角输入得到轨迹跟踪控制的方向盘转角控制量,下发到线控转向系统中实现轨迹跟踪控制。

一种无人驾驶车辆的智联协助系统[发明专利]

一种无人驾驶车辆的智联协助系统[发明专利]

专利名称:一种无人驾驶车辆的智联协助系统专利类型:发明专利
发明人:曾生辉,王高飞,尚志锋,何卫明,郑杰响申请号:CN201811586771.8
申请日:20181224
公开号:CN109800958A
公开日:
20190524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种无人驾驶车辆的智联协助系统,包括连接在无线网络上的无人驾驶设备、云服务器和协助平台,无人驾驶设备与云服务器和协助平台无线连接,协助平台检测出无人驾驶设备停止行驶后,可通过云服务器获取无人驾驶设备的实况信息并制定协助任务,再以无人驾驶设备的位置坐标为定位中心,针对事故案件类型搜索匹配出附近有经验能力的协助会员,协助会员依据本系统推送协助任务的信息内容到达现场,让协助会员排除无人驾驶设备发生的事故案件,使得空乘行驶的无人车辆在途中发生突发路况障碍、意外碰撞、汽车故障等突发事件后,协助系统能寻找到对应专业的协助会员对其干预解决,兼顾多方利益的同时能大为减少意外事件的处理时间,有利于无人驾驶产业的发展和推广。

申请人:广东天创同工大数据应用有限公司
地址:528400 广东省中山市东区富湾南路起湾工业村富湾工业区(石歧区美居产业园)A2幢5层17卡之一
国籍:CN
代理机构:广东中亿律师事务所
代理人:杜海江
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无人驾驶远程协助方法、装置、设备及储存介质[发明专利]

无人驾驶远程协助方法、装置、设备及储存介质[发明专利]

专利名称:无人驾驶远程协助方法、装置、设备及储存介质专利类型:发明专利
发明人:王钦,刘振亚,卢天明,韩旭
申请号:CN201910885294.3
申请日:20190919
公开号:CN110488846A
公开日:
20191122
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明实施例公开了一种无人驾驶远程协助方法、装置、设备及储存介质。

该方法包括当无人车处于受困状态时,生成多个可选协助目的地和抵达所述可选协助目的地的路线,以请求远程协助;响应于远程协助端的协助指令,根据当前参考信息确定的所述可选协助目的地行驶,使得所述无人车脱离受困状态;其中,所述可选协助目的地位于所述无人车附近。

本申请实施例的技术方案在无人车脱困时,可减少对人力资源的消耗,避免网速波动带来的影响。

申请人:广州文远知行科技有限公司
地址:510555 广东省广州市广州中新广州知识城九佛建设路333号自编687室
国籍:CN
代理机构:北京品源专利代理有限公司
代理人:孟金喆
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用于控制无人驾驶车辆的方法及装置[发明专利]

用于控制无人驾驶车辆的方法及装置[发明专利]

专利名称:用于控制无人驾驶车辆的方法及装置专利类型:发明专利
发明人:杨光
申请号:CN201711215649.5
申请日:20171128
公开号:CN109839922A
公开日:
20190604
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本申请实施例公开了用于控制无人驾驶车辆的方法及装置。

该方法的一具体实施方式包括:实时接收无人驾驶车辆发来的点云数据,上述点云数据用于通过三维坐标点描述空间物体;通过上述点云数据构建虚拟三维空间;确定上述无人驾驶车辆在上述虚拟三维空间中对应的行驶路线;基于上述行驶路线上生成用于表征虚拟障碍物的虚拟点云数据,并将上述虚拟点云数据实时发送给上述无人驾驶车辆,以使上述无人驾驶车辆通过上述虚拟点云数据生成控制指令,并通过上述控制指令控制上述无人驾驶车辆的行驶。

该实施方式提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。

申请人:百度在线网络技术(北京)有限公司
地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层
国籍:CN
代理机构:北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司
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传感器技术在无人驾驶汽车中的应用和专利分析

传感器技术在无人驾驶汽车中的应用和专利分析

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参考内容
随着科技的快速发展,无人驾驶汽车已经成为了当今汽车产业的一个热门话 题。而传感器在无人驾驶汽车中的应用,则是实现无人驾驶的关键所在。本次演 示将就传感器在无人驾驶汽车中的应用进行深入探讨。
一、无人驾驶汽车概述
无人驾驶汽车,又称自动驾驶汽车,是一种通过先进的感知技术、决策技术、 控制技术等实现车辆自主驾驶的新型汽车。无人驾驶汽车的发展,对于提高交通 安全、提高交通效率、缓解城市交通压力等方面都有着重要的意义。
4、高通申请的专利“GPS与惯 性传感器融合的自动驾驶系统” (US 11,049,3
该专利描述了一种将GPS与惯性传感器融合的自动驾驶系统。该系统通过GPS 获取车辆的粗略位置信息,再通过惯性传感器获取车辆的姿态和运动信息,并将 两者进行融合处理,生成车辆所需的实时决策和控制指令。此外,该专利还涉及 利用卡尔曼滤波技术对GPS和惯性传感器数据进行融合处理的方法。
3、本田申请的专利“超声波传 感器数据处理系统”(US 11,027,254 B1)
该专利描述了一种超声波传感器数据处理系统,用于获取和处理车辆周围的 超声波信号。该系统包括多个超声波传感器,可以获取不同角度和不同距离的超 声波信号,并通过高级算法进行信号处理和分析,生成车辆所需的实时决策和控 制指令。此外,该专利还涉及利用谱估计技术对超声波信号进行处理和分析的方 法。
2、特斯拉申请的专利“摄像头 数据处理系统”(US 10,924,186 B1)
该专利描述了一种摄像头数据处理系统,用于获取和处理车辆周围的图像数 据。该系统包括多个摄像头,可以获取不同角度和不同距离的图像数据,并通过 高级算法进行图像处理和分析,生成车辆所需的实时决策和控制指令。此外,该 专利还涉及利用深度学习和神经网络技术对图像数据进行处理和分析的方法。

车用传感器的数据读取系统及其读取方法[发明专利]

车用传感器的数据读取系统及其读取方法[发明专利]

专利名称:车用传感器的数据读取系统及其读取方法专利类型:发明专利
发明人:肖文平,李正星,陈斌,张航
申请号:CN201910467102.7
申请日:20190531
公开号:CN110311954B
公开日:
20220215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供了一种车用传感器的数据读取装置及方法,其包括:传感器、网关、车载主机,其所述车载主机包括:共享存储模块、功能模块;所述传感器通过采集数据并基于数据传输总线将数据实时的传给网关,网关将需要共享的数据传送给共享存储模块,需要获取数据的各功能模块从共享存储模块获取数据;本发明技术方案在数据写入过程中,负责写入的进程只需遍历写环形队列,不需要确认接收方是否接收到数据,有效降低了收发双方之间的耦合。

申请人:上海赫千电子科技有限公司
地址:200125 上海市浦东新区东三里桥路1018号A座403室
国籍:CN
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910215580.9
(22)申请日 2019.03.21
(71)申请人 中国科学院合肥物质科学研究院
地址 230031 安徽省合肥市董铺岛
(72)发明人 王智灵 徐凤煜 林玲龙 钟泽宇 
梁华为 
(74)专利代理机构 北京睿智保诚专利代理事务
所(普通合伙) 11732
代理人 杨海明
(51)Int.Cl.
H04W 56/00(2009.01)
H04L 29/08(2006.01)
H04L 7/00(2006.01)
G06F 9/50(2006.01)
(54)发明名称一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法(57)摘要本发明公开了一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,包括如下步骤:S1:设定传感器的种类及数量,并设置处理其中一个传感器数据的线程为主线程,其余每一个传感器的数据对应一个子线程;S2:传感器实时采集数据,所述主线程生成并实时存储同步节点文件及相应的主传感器原始数据文件,所述子线程存储其所处理的传感器原始数据;S3:采集结束后,在离线模式下,重新加载所述原始数据文件以及所述同步节点文件,所述主线程读取所述同步节点文件中的同步节点计数及每个节点中各个传感器的数据帧计数;本发明通过同步节点表实现帧节点同步,从而实现对无人驾驶车辆传感器的数据离线
同步。

权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 109982426 A 2019.07.05
C N 109982426
A
权 利 要 求 书1/1页CN 109982426 A
1.一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:设定传感器的种类及数量,并设置处理其中一个传感器数据的线程为主线程,其余每一个传感器的数据对应一个子线程;
S2:传感器实时采集数据,所述主线程生成并实时存储同步节点文件及相应的主传感器原始数据文件,所述子线程生成相应的原始数据文件;
S3:采集结束后,在离线模式下,重新加载所述原始数据文件以及所述同步节点文件,所述主线程读取所述同步节点文件中的同步节点计数及每个节点中各个传感器的数据帧计数;
S4:如果所述主线程与子线程处理完成的帧数小于当前节点中记录的帧数,则线程继续读取传感器下一帧数据,否则等待程序运行至下一个节点。

保证所述主线程及所述子线程按照同步节点文件记录的帧信息进行同步回放。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,其特征在于,所述步骤S4中,当所述主线程及所述子线程处理完成的帧数大于当前节点中记录的帧数时,则所述主线程及所述子线程运行至下一个节点。

3.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,其特征在于,所述步骤S2及所述步骤S3中,所述同步节点文件内容为同步节点表,所述同步节点表中存储信息为:同步节点计数及每个节点对应的各个传感器的数据帧计数。

4.根据权利要求3所述的一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述主线程与所述子线程分别存储对应的传感器原始数据文件,所述主线程还需生成并存储同步节点表。

5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆传感器数据离线同步方法,其特征在于,所述步骤S1中,通过设置一个全局变量来记录传感器的种类及数量。

2。

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