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[实用新型]一种具备快速部署能力的自动驾驶安防机器人-CN202321366990.1有效
发明人： 罗马思阳;宋坤杰;白文宇 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种具备快速部署能力的自动驾驶安防机器人，涉及智能机器人的加工制造领域，包括：底盘；电源结构，安装在所述底盘中；控制结构，安装在所述底盘上方，且处在所述电源结构上方，所述电源结构与所述控制结构之间相连接；摄像头，安装在所述控制结构上方，与所述控制结构相连接；以达到降低机器人的部署难度，增强续航能力，拓宽适应性的目的。
一种具备快速部署能力自动驾驶机器人

[发明专利]一种火情检测方法、装置及设备-CN202310596481.6在审
发明人： 罗马思阳;王利杰;万印康;刘杰;庞古月 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种火情检测方法、装置及设备，所述方法包括：获取若干初始帧图像；采用第一检测模型对所述若干初始帧图像分别进行第一检测处理，生成第一检测处理后的若干初始帧图像的第一检测结果集；判断所述第一检测结果集是否满足第一预设条件；当所述第一检测结果集不满足第一预设条件时，输入所述第一检测结果集至第二检测模型进行第二检测处理，生成第二检测处理结果；根据所述第二检测处理结果，确定检测到火情。通过该方法，以便于能够精确检测到火情。
一种火情检测方法装置设备

[发明专利]一种改进路径转角及转角步长无人车路径规划方法-CN202310303859.9在审
发明人： 罗马思阳;王利杰;封士宇;杨震祺 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进路径转角及转角步长无人车路径规划方法，包括以下步骤：获取初始状态信息、障碍物坐标信息、获取目标点信息并建立栅格地图；根据初始状态信息，计算首次扩展节点，规划当前点到首次扩展节点的路径，计算首次扩展节点的总代价值；计算二次扩展节点，并计算首次扩展节点到二次扩展节点之间的扩展代价值；判断二次扩展节点是否为目标点，若是，则完成规划。本发明中，对需要对两次转弯之间的路径长度进行约束，以避免规划出的路径出现必要的转弯。
一种改进路径转角步长无人规划方法

[发明专利]一种面向自动驾驶的车道线检测方法-CN202111614348.6在审
发明人： 罗马思阳;郭健;范晟华 -专利权人：苏州安智汽车零部件有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本专利申请涉及车道线检测技术领域，公开了一种面向自动驾驶的车道线检测方法，包括以下步骤：S1：获取路面图像并对路面图像进行分割以获取多个分块图像，各个分块图像沿同一方向依次排列；S2：将各个分块图像依次划分为多个图像块，在图像块中嵌入对应的位置编码后输入transformer编码器以提取路面图像的全局特征图，位置编码反应各个图像块在分块图像中的位置；S3：将全局特征图转换为预设分辨率并定义为原始图像，并将原始图像输入CNN编解码网络并输出检测结果，其具有处理速度快并且能够从全局上反映车道线、精度高的特点。
一种面向自动驾驶车道检测方法

[发明专利]一种基于多传感器融合的自主车辆前端检测的方法-CN202211081078.1在审
发明人： 罗马思阳;王利杰;万印康 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多传感器融合的自主车辆前端检测的方法，包括三维激光雷达和单目视觉传感器，所述检测方法为以下步骤：S1、确认坐标系：根据三维激光雷达和单目视觉传感器的校准结果获得激光雷达坐标系和像素坐标系之间的转换关系，以及世界坐标系和像素坐标系之间的相对关系；S2、确定ROI：基于栅格地图的障碍物检测技术可以提取障碍物最小外接矩形的长度、宽度和中心点等信息；本发明根据标定结果实现了多个传感器的空间数据融合，建立级联分类器，并利用车辆样本和非车辆样本的类Haar特征进行训练，以识别感兴趣区域中的前车。实验结果表明，多传感器融合算法可以有效、快速地识别前方车辆。
一种基于传感器融合自主车辆前端检测方法

[发明专利]一种基于多传感器融合的恶劣天气车辆检测的方法-CN202211081084.7在审
发明人： 罗马思阳;王利杰;万印康 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多传感器融合的恶劣天气车辆检测的方法，包括毫米波雷达和热成像摄像机，所述检测方法包括以下步骤：S1、使用监督学习训练基于LightGBM的分类器：对毫米波雷达的检测信息提取样本，每个样本分配标签，样本标签是通过将雷达目标与真实交通环境进行匹配获得的；S2、基于雷达和图像融合的车辆感兴趣区域提取；本发明方法使用监督学习训练基于LightGBM的分类器，根据雷达目标的分布从红外图像中估计车辆的潜在区域，并基于像素回归预测车辆的感兴趣区域，基于雷达的感兴趣区域提取方法可以避免复杂的计算和环境中热源的干扰，这将大大提高感兴趣区域提取的速度和准确性，基于类Haar特征和支持向量机对车辆进行检测。
一种基于传感器融合恶劣天气车辆检测方法

[发明专利]一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法-CN202210988217.2在审
发明人： 罗马思阳;王利杰;万印康 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G01S13/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法，包括系统采用的传感器，所述系统采用的传感器发送到融合中心的目标集合为Φradar,refr、Φcamera,refc，其中角标radar表示来自传感器毫米波雷达，角标refr表示参考坐标系是来自毫米波雷达；目标跟踪匹配方法包括以下步骤：S1、对多传感器数据进行时间配准；S2、对多传感器数据进行空间配准；S3、传感器目标－系统航迹匹配；本发明提高了匈牙利匹配算法的正确率；因为分解并降低了矩阵维度，提高了匈牙利匹配的速度；匈牙利匹配和卡尔曼滤波的目标跟踪融合匹配效果稳定，可适用于多类传感器的融合匹配工作。
一种基于摄像头毫米波雷达融合改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法

[发明专利]一种基于毫米波雷达和单目视觉融合的目标检测和跟踪方法-CN202210991919.6在审
发明人： 罗马思阳;王利杰;万印康 -专利权人：苏州广目汽车科技有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01S13/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于毫米波雷达和单目视觉融合的目标检测和跟踪方法，包括摄像头和毫米波雷达，目标检测和跟踪方法步骤为：S1、通过毫米波雷达和摄像头分别获取原始数据和原始图像；S2、处理所述雷达原始数据，得到有效目标的第一目标航迹；S3、处理所述视觉原始图像，得到有效目标的第二目标航迹；S4、将所述第一目标航迹与第二目标航迹进行匹配；优选的，所述S1中摄像头获取原始数据和原始图像为摄像头通过实时采集路面图像；本发明单目相机目标，与毫米波目标的关联距离计算方法，即通过弱化单目相机深度信息，强化其2D坐标信息，与毫米波识别的3D信息计算相似度，在不增大计算复杂度的同时，增大匹配的正确率。
一种基于毫米波雷达目视融合目标检测跟踪方法

[发明专利]一种基于模型预测控制的自适应巡航控制算法-CN202210494715.1在审
发明人： 罗马思阳;郭健;张明甲 -专利权人：广西睛智汽车技术有限公司
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： B60W30/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型预测控制的自适应巡航控制算法，包括步骤S1，本车上的传感器实时采集本车速度、本车加速度、前后行驶的两车之间的相对距离以及两车之间的相对速度，并计算得到本车加速度变化率和前车加速度扰动量；步骤S2，根据第一预测数组和前车加速度扰动量建立预测模型，将第一控制数组输入预测模型，输出下一时刻的预测输出量；步骤S3，将第二控制数组作为预测模型的输入，使得预测模型输出下一时刻的参考轨迹量，并建立目标函数；步骤S4，状态差距值最小；步骤S5，下层控制器对本车的跟车行驶状态进行调整。本发明提升了跟车行驶过程中的舒适性、安全性和跟随性。
一种基于模型预测控制自适应巡航算法

[发明专利]一种道路曲率的估计方法、测量装置和计算机设备-CN202210494713.2在审
发明人：郭健;罗马思阳;张明甲 -专利权人：广西睛智汽车技术有限公司
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种道路曲率的估计方法、测量装置和计算机设备，涉及智能汽车领域，针对常见的横向控制算法有预瞄‑跟随理论，经典PID控制方法，驾驶员预瞄跟随理论等，这些控制算法的实现需要获取足够的道路信息和车辆信息。而道路曲率对于控制算法的设计就有一定的影响等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：在车辆运动过程中实时获取道路信息以及车辆横摆角信息，所述道路信息包括前方车道线的变化，所述车辆横摆角信息包括横摆角速度的稳定性，获取完成后进入步骤S2。本发明有助于车辆在弯道下更好的实现自动紧急制动功能、自适应巡航控制功能以及车道保持功能，对实现智能辅助驾驶系统的诸多功能。
一种道路曲率估计方法测量装置计算机设备

[发明专利]一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法-CN202210517340.6在审
发明人：郭健;罗马思阳;张明甲 -专利权人：广西睛智汽车技术有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： B60W30/095 文献下载
摘要：本发明涉及汽车主动安全技术领域，公开了一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动避撞控制方法，其技术方案要点是包括S1：获取车辆与行人的相对运动速度以定义为人车速度、获取车辆与行人的相对位置以定义为人车距离，获取车辆的当前行驶速度以定义为车辆速度，获取车辆的加速度以定义为实际减速度，S2：基于TTC算法构建TTC风险评估模型，所述TTC风险评估模型以所述人车速度和人车距离为输入，并输出撞击风险，S3：依据所述撞击风险以及所述车辆速度确定所在的避撞区域，S4：建立主动避撞策略，所述主动避撞策略与所述避撞区域之间一一对应，依据所述避撞区域执行对应的主动避撞策略，其具备驾驶体验好的特点。
一种基于城市工况行人横穿马路汽车纵向主动控制方法

[实用新型]一种ADAS信号模拟测试装置和系统-CN202123171433.8有效
发明人：于潇;罗马思阳;郭健 -专利权人：广西睛智汽车技术有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：本实用新型提供一种ADAS信号模拟测试装置和系统，包括有内部为腔体结构的外壳，所述外壳内侧壁上固定安装有若干信号发生装置、信号采集装置、电源设备和控制器，所述外壳外侧壁安装有上位机和调试设备，所述控制器通过CAN总线分别与信号发生装置、信号采集装置连接，所述调试设备与控制器连接，所述信号采集装置与上位机连接，所述信号发生装置、信号采集装置、电源设备、控制器、上位机和调试设备之间均通过线束进行连接。本实用新型能够在将ADAS控制系统在HIL以及整车台架上进行测试之前，对ADAS控制系统的功能以及信号的正确性进行测试，缩短ADAS控制系统开发的时间。
一种 adas 信号模拟测试装置系统

[发明专利]一种面向自动驾驶的图像半自动标注模型训练方法-CN202111545120.6在审
发明人：范晟华;郭健;罗马思阳 -专利权人：苏州安智汽车零部件有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向自动驾驶的图像半自动标注模型训练方法，所述模型训练方法包括，将未标注样本集随机切分生成n份候选未标注样本集，将首个候选未标注样本集和预训练模型集送入系统模块，经系统模块训练后生成训练后的模型，然后依次将上一次训练后的模型和下一个候选未标注样本集一起送入系统模块进行模型的迭代训练，如此往复遍历所有候选未标注样本集。本发明通过系统模块继续训练，可以剔除大量易区分样本的标注，充分利用难区分样本，得到迭代过程中模型精度的变化值，最终可以满足预设的精度要求，有效提升了训练模型的性能。
一种面向自动驾驶图像半自动标注模型训练方法

[发明专利]一种面向自动驾驶视觉检测轻量化模型蒸馏方法-CN202111599055.5在审
发明人： 罗马思阳;郭健;范晟华 -专利权人：苏州安智汽车零部件有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向自动驾驶视觉检测轻量化模型蒸馏方法，包括：步骤S1、构建初始学生模型；所述初始学生模型包括特征提取模块一、特征增强模块一和检测头模块一，所述初始学生模型用于对获取的图像信息依次进行特征提取处理、特征增强处理和多项任务检测处理，并最终输出检测结果一；步骤S2、调取两个以上训练好的教师模型；每个所述教师模型均用于对获取的图像信息依次进行特征提取处理、特征增强处理和单项任务检测处理，并最终输出检测结果二；步骤S3、将多任务训练数据集并行送入初始学生模型和调取的教师模型中，并依据所述教师模型的处理结果同步指导学生模型的训练。
一种面向自动驾驶视觉检测量化模型蒸馏方法

[发明专利]一种面向自动驾驶前向视觉检测的多任务集成检测方法-CN202111599064.4在审
发明人：郭健;范晟华;罗马思阳 -专利权人：苏州安智汽车零部件有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向自动驾驶前向视觉检测的多任务集成检测方法，所述多任务集成检测方法包括：步骤S1、获取前视摄像头采集的初始图像；步骤S2、以ResNet18模型作为特征提取网络提取图像的浅层特征生成浅层特征图；步骤S3、利用Transformer Encoder网络模型对初始特征图的全局特征进行感知和特征增强生成增强特征图；步骤S4、将所述增强特征图进行共享分别进行人车辆检测识别、可行区域分割、车道线检测三个任务。本发明以ResNet18为骨干网络快速提取浅层特征，再使用Transformer Encoder网络对全局特征进行感知、特征增强，最后共享特征分别进行行人车辆检测识别、可行区域分割和车道线检测任务，在保持单模型精度的条件下，减少了对车载芯片算力和内存的要求，运行速度提升明显。
一种面向自动驾驶视觉检测任务集成方法

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