刘海鸥
作者： Yuxuan Han1;Qingxiao Liu1;Haiou Liu1;Boyang Wang1;Zheng Zang1;Huiyan Chen1; （1College of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China）
出处： IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2024 Vol.9 No.1 P2210-2222
关键词： Trajectory;Transformers;Adaptation models;Predictive models;Semantics;Kinematics;Vehicle dynamics;Trajectory Prediction;Learning-based Framework;Trajectory Prediction Method;Low Efficiency;Urban Environments;Attention Mechanism;Graph Convolutional Network;Prediction Framework;Presence Of Adaptation;Central Agent;Time Step;Local Area;Multilayer Perceptron;Learning-based Methods;Number Of Agents;Future Trajectories;Historical Trajectory;Number Of Heads;Rule-based Methods;Neighboring Agents;Multilayer Perceptron Network;Prediction Scenarios;Multi-head Self-attention;Trajectories Of Agents;Displacement Error;Graph Attention Network;Attention Heads;Temporal Complexity
摘要： Effective trajectory prediction is of great significance for the design of intelligent driving systems. To overcome the problems of low algorithm effi ...
作者： QingXiao Liu1;Hui Yao1;Chao Lu1;HaiOu Liu1;Yangtian Yi1;HuiYan Chen1; （1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China）
出处： IEEE Transactions on Industrial Electronics 2024 Vol.71 No.6 P6396-6406
关键词： Visualization;Predictive models;Vehicles;Semantics;External stimuli;Cognition;Vocabulary
摘要： An object-level attention prediction framework for drivers in the urban environment with rich semantic and motion information is proposed in this arti ...
作者： Xiang Zhang1;Boyang Wang1;Yaomin Lu1;Haiou Liu1;Jianwei Gong1;Huiyan Chen1; （1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China）
出处： IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2024 Vol.9 No.1 P2675-2687
关键词： Planning;Safety;Intelligent vehicles;Trajectory optimization;Vehicle dynamics;Reinforcement learning;Programming;Interactive;Path Planning;Planning Methods;Nonlinear Programming;Quadratic Programming;Configuration Space;Trajectory Optimization;Vehicle Dynamics;General Scenario;Trajectory Optimization Problem;Experimental Group;Deep Learning;Unit Time;Maximum Speed;Long Short-term Memory;Reason For This Phenomenon;Deep Reinforcement Learning;Formation Control;Vehicle Position;Hierarchical Framework;Nonlinear Programming Problem;Final Trajectory;Integer Variables;Trajectory Generation;Traffic Scenarios;Vehicle Weight;Smooth Trajectory;Vehicle Trajectory;Maximum Acceleration;Trajectory Planning
摘要： Multi-vehicle coordinated motion planning has always been challenged to safely and efficiently resolve conflicts under non-holonomic dynamic constrain ...
发明人： 刘海鸥，李世豪，薛明轩，张翔，李志伟，王博洋，陈慧岩
申请人： 北京理工大学
申请号： 202311088086.3
申请日期： 2023.08.28
摘要： 本发明涉及一种无人越野车辆通过障碍地形的安全行为检测方法，属于车辆安全控制技术领域，解决了现有障碍地形的路径可通行性不高的问题。包括：获取规划路线上未检测的轨迹点序列，从轨迹点序列中获取障碍地形内的轨迹点作为待检测轨迹点；根据地面模型计算出无人越野车辆在待检测轨迹点的位姿和各车轮接触点数据；根据各车 ...
发明人： 刘海鸥，薛明轩，王博洋，陈慧岩
申请人： 北京理工大学
申请号： 202311198777.9
申请日期： 2023.09.18
摘要： 本发明涉及一种地面无人装备自主行进间射击的安全行为检测方法及系统，属于车辆安全控制技术领域，解决了现有缺少自主行进间射击的安全性检测问题。包括：根据各轨迹点的复合姿态的变尺度包络，将存在环境点云的数量小于等于阈值的变尺度包络对应的轨迹点的第一标记设置为安全，否则设置为风险；对风险轨迹点获取地面无人装 ...
发明人： 刘海鸥，李世豪，薛明轩，张翔，李志伟，王博洋，陈慧岩
申请人： 北京理工大学
申请号： 202311088074.0
申请日期： 2023.08.28
摘要： 本发明涉及一种无人越野车辆自主行驶的安全行为检测方法，属于车辆安全控制技术领域，解决了现有未考虑复杂地形和路面条件导致安全检测不足的问题。包括：获取规划路线上未检测的轨迹点序列；根据地面模型计算出各轨迹点的位姿和接触点数据；根据位姿依次检测无人越野车辆在各轨迹点是否满足静态位姿约束和动态稳定约束，如 ...
发明人： 刘海鸥，关海杰，陶俊峰，陈慧岩
申请人： 北京理工大学
申请号： 202310395142.1
申请日期： 2023.04.14
摘要： 本发明涉及一种面向无人驾驶车辆的三维参考路径规划方法，属于路径规划技术领域，解决了现有技术中规划路径的可通行性不高的问题。包括：采集越野环境的图像数据和雷达点云数据，建模得到分层地图，所述分层地图包括：障碍物层、高度层和路面语义层；采用改进的A‑star算法，根据分层地图，获取路径节点的动态扩展步长 ...
发明人： 刘海鸥，陶俊峰，关海杰，陈慧岩
申请人： 北京理工大学
申请号： 202310395181.1
申请日期： 2023.04.14
摘要： 本发明涉及一种面向越野环境的无人驾驶车辆局部路径规划方法，属于路径规划技术领域，解决了现有局部路径的规划忽略了地形特性而导致路径可行性不高的问题。包括基于分层地图，根据曲率和单位攀升高度，获取全局参考路径的纵向采样点，得到多个纵向采样阶段；根据纵向采样阶段的长度和预置的横偏量，对阶段终点的纵向采样点 ...
发明人： 王博洋，李欣萍，关海杰，陈慧岩，刘海鸥
申请人： 北京理工大学
申请号： 202311541110.4
申请日期： 2023.11.17
摘要： 本发明涉及交互式侦察载荷目标自主识别算法测评系统，属于算法测评技术领域，解决了现有技术中测评准确率和效率低的问题。系统包括测评服务端和多个被测评客户端；测评服务端向每个被测评客户端发送测评任务；每个被测评客户端进行目标识别将目标识别结果发送至测评服务端；测评服务端根据目标识别结果计算目标识别测评结果 ...
作者： 关海杰，王博洋，王旭睿，刘海鸥，陈慧岩 （北京理工大学机械与车辆学院）
出处： 兵工学报 2023 第44卷 第11期 P3333-3344
关键词： 军用地面无人系统；任务载荷；环境建模；通行度估计；协同规划控制
摘要： 随着军用地面无人系统研究的深入，单一的地面无人机动平台或任务载荷很难满足现代战场的需求，只有任务载荷和机动平台协同发展，地面无人系统才能在战场中真正形成战斗力。为进一步推动任务载荷与机动底盘协同技术的发展，综述了搭载任务载荷军用地面无人系统的发展背景、研究现状及技术特点，分别从多层次多维度的环境建模 ...
