恭喜北京理工大学;北理慧动(常熟)车辆科技有限公司;北理慧动(北京)教育科技有限公司龚建伟获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京理工大学;北理慧动(常熟)车辆科技有限公司;北理慧动(北京)教育科技有限公司申请的专利一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119595002B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510142278.0,技术领域涉及:G01C21/34;该发明授权一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品是由龚建伟;王羽纯;龚乘;齐建永;张瑞捷;何刚设计研发完成,并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了:本申请公开了一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品,涉及智能驾驶领域,该方法包括:将当前越野环境的点云数据投影至栅格地图,生成地势高度图和路面粗糙度图;根据速度信息,构建引导地图,并将地势高度图、路面粗糙度图和引导地图输入到第k‑1次更新后的运动规划模型中,生成当前越野环境的规划轨迹地图;获取无人车根据规划轨迹地图行驶后的真实轨迹,并将真实轨迹加入至样本数据集;根据当前越野环境的样本数据集和预设历史样本数据集,采用均方误差作为损失函数并通过反向传播算法对运动规划模型进行第k次更新。本申请通过持续学习与迭代优化,提升了无人车在复杂越野场景下的运动规划能力与行驶安全性。
本发明授权一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了:1.一种持续学习的运动规划方法,其特征在于,所述持续学习的运动规划方法包括:将当前越野环境的点云数据投影到当前越野环境的栅格地图上,得到当前越野环境的地势高度图;根据当前越野环境的地势高度图的像素值计算当前越野环境的路面粗糙度,得到当前越野环境的路面粗糙度图;根据当前越野环境中无人车的速度信息,构建起始点到目标点的引导地图;其中,目标点为全局轨迹的终点;将当前越野环境的地势高度图、路面粗糙度图和引导地图输入到第k-1次更新后的运动规划模型中,得到当前越野环境的规划轨迹地图,具体包括:所述运动规划模型包括依次连接的ViT网络和全连接层;所述ViT网络中的Transformer编码器由多头自注意力机制和多层感知机交替组成,每个块使用层归一化并添加残差连接;将单通道地势高度图、单通道路面粗糙度图和单通道引导地图转换为三通道的RGB图像;将三通道的RGB图像转化为个展平的二维图像块:,并输入到ViT网络中;ViT网络输出的特征被输入到全连接层,得到当前越野环境的规划轨迹地图;其中,k为大于或等于2的自然数,且前k-1次更新对应k-1个越野环境;为图像块的尺寸,为图像块的数量;获取无人车根据当前越野环境的规划轨迹地图行驶后的真实轨迹,并将真实轨迹加入到样本数据集中;所述样本数据集包含当前越野环境的地势高度图、路面粗糙度图、引导地图以及对应的真实轨迹;根据所述当前越野环境的样本数据集和预设历史样本数据集,采用均方误差作为损失函数并通过反向传播算法对运动规划模型进行第k次更新;其中,预设历史样本数据集包含前一个与当前越野环境不同的越野环境的样本数据集。
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