買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利適用于雙橋轉向無駕駛室礦用作業車輛的主動感知系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115123298B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210747983.X，技術領域涉及：B60W60/00；該發明授權適用于雙橋轉向無駕駛室礦用作業車輛的主動感知系統是由周彬;陳陽;余貴珍;李子瑄;王章宇設計研發完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本適用于雙橋轉向無駕駛室礦用作業車輛的主動感知系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種適用于雙橋轉向無駕駛室礦用作業車輛的主動感知系統，包括：環境感知建圖模塊、單幀目標檢測模塊、多幀數據關聯模塊、云控制平臺、決策規劃模塊和車輛控制模塊；該雙橋轉向自動駕駛礦用車輛可根據行駛模式與傳感器的綜合信息，主動調整為前向前行模式與后向前行模式。該系統提高礦區作業效率，解決現有自動駕駛感知系統轉彎、上下坡時感知盲區大、風險高的問題。

本發明授權適用于雙橋轉向無駕駛室礦用作業車輛的主動感知系統在權利要求書中公布了：1.一種適用于雙橋轉向無駕駛室礦用作業車輛的主動感知系統，其特征在于，包括：環境感知建圖模塊、單幀目標檢測模塊、多幀數據關聯模塊、云控制平臺、決策規劃模塊和車輛控制模塊； 環境感知建圖模塊建立三維感知地圖，并通過標注非結構化道路邊界提取感興趣區域； 單幀目標檢測模塊對單幀數據進行各傳感器檢測模塊的檢測工作，其中包含但不限于歐式聚類的毫米波雷達檢測、深度學習算法的激光雷達檢測和深度學習算法的相機檢測； 多幀數據關聯模塊通過計算各傳感器的信息熵，并通過采集各檢測目標的標記、速度、距離預測該目標的風險指數，風險指數反饋作用于信息熵，最終決定障礙物狀態； 云控制平臺用以接收所感知的環境數據，并傳輸給決策規劃模塊； 決策規劃模塊通過相應規劃算法確定車輛速度、坡度、轉角，傳遞給車輛控制模塊進行車輛控制，同時將以上信息回饋用以自適應控制各個傳感器的轉動方向，以增大有效感知探測范圍； 車輛控制模塊根據行駛模式與傳感器的綜合信息，主動調整為前向前行模式與后向前行模式； 所述單幀目標檢測模塊包括獲取數據模塊、自適應角度轉動模塊、歐式聚類提取毫米波雷達檢測目標信息模塊、深度學習算法提取激光雷達檢測目標信息模塊和深度學習算法提取相機檢測目標信息模塊： 獲取數據模塊：接收可行駛區域點云信息、車輛速度、坡度和轉角信息、獲取毫米波雷達、激光雷達、相機輸出的數據； 自適應角度轉動模塊：根據車輛的轉角信息結合可行駛區域點云信息，確定傳感器轉動角度，通過轉動角度控制模塊控制各個傳感器的轉動角度；車身傾斜或重心偏移時根據坡度傳感器的輸出值確定傳感器的轉動角度，對車輛俯仰角導致的視野盲區進行補償； 歐式聚類提取毫米波雷達檢測目標信息模塊：可行駛區域去除地面信息后，對道路上點云進行歐式聚類，具體為隨機選取目標點，當前點距離小于閾值時，將其放入簇中，否則選擇另外的點進行判斷，不斷重復直到沒有小于閾值的點存在，輸出聚類的結果； 深度學習算法提取激光雷達檢測目標信息模塊：首先將原始點云在俯視圖角度上切割成網格，對三維點云Pillar化，并將每個Pillar內的點云用9維向量表示，將點云輸入到PointNet特征提取網絡生成二維偽圖像，將偽圖片輸入到2DCNN中進一步提取點云特征，最后通過SSD檢測頭進行BoundingBox回歸，輸出障礙物的位置和朝向； 深度學習算法提取相機檢測目標信息模塊：首先使用馬賽克數據增強，改變真值目標大小與位置，將增強的圖片輸入網絡中利用Focus模塊統一圖片大小，再通過改進的殘差網絡提取圖片深層語義信息和淺層空間信息，最后通過特征金字塔網絡在三個尺度下精準檢測目標類別及位置。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。