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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

1,284 篇 专利

馆藏范围

1,284 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

27 篇 长春工业大学
21 篇 清华大学
20 篇 华为技术有限公司
16 篇 联想有限公司
16 篇 北京小米移动软件...
15 篇 中国第一汽车股份...
15 篇 北京航空航天大学
15 篇 北京理工大学
14 篇 维沃移动通信有限...
14 篇 百度在线网络技术...
12 篇 哈尔滨工程大学
11 篇 中国移动通信集团...
11 篇 南京理工大学
11 篇 重庆长安汽车股份...
11 篇 浙江吉利控股集团...
11 篇 腾讯科技有限公司
10 篇 吉林大学
10 篇 浙江大学
9 篇 同济大学
9 篇 广东小天才科技有...

作者

27 篇 李绍松
24 篇 王国栋
24 篇 李政
22 篇 崔高健
22 篇 于志新
20 篇 卢晓晖
14 篇 韩玲
14 篇 张邦成
13 篇 张磊
10 篇 赵婷婷
10 篇 郭陆平
10 篇 郑顺航
8 篇 苏玉民
8 篇 郝丽
7 篇 杨成
7 篇 邢博
7 篇 张超
7 篇 白润会
7 篇 王振
6 篇 徐辉

语言

1,284 篇 中文

检索条件"主题词=运动状态信息"

共 1284 条记录，以下是81-90 订阅

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详细简洁

排序：

增强现实场景下的展示方法、装置、电子设备及存储介质

增强现实场景下的展示方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：栾青侯欣如王鼎禄 100080 北京市海淀区北四环西路58号11层1101-1117室

本公开提供了一种增强现实场景下的展示方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该展示方法包括：获取目标场所内设置的多个采集设备采集的视频流，所述多个采集设备的采集范围分别为所述目标场所中不同设定子区域的范围；从所述多个采... 详细信息

标准号: CN112653848B

本公开提供了一种增强现实场景下的展示方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该展示方法包括：获取目标场所内设置的多个采集设备采集的视频流，所述多个采集设备的采集范围分别为所述目标场所中不同设定子区域的范围；从所述多个采集设备采集的所述视频流中识别多帧目标视频画面，所述多帧目标视频画面的采集时间相同且包含同一目标对象；基于多帧目标视频画面，识别在所述目标场所内的目标对象的运动状态信息；通过增强现实AR设备展示与所述运动状态信息对应的AR特效。

关键词：采集设备目标视频多帧采集运动状态信息目标对象视频流增强现实场景展示存储介质电子设备获取目标增强现实子区域

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一种基于多智能体的大规模航空器运动仿真方法及装置

一种基于多智能体的大规模航空器运动仿真方法及装置

引用

作者：张立东胡浩亮何巍巍毛继志 200233 上海市徐汇区桂平路432号

本申请提供一种基于多智能体的大规模航空器运动仿真方法及装置，属于空中交通领域，该方法包括：根据航空器飞行计划配置航空器的飞行性能参数；生成飞行意图指令；将生成的飞行意图指令转换成航空器可跟踪的参考飞行状态信息；根据配... 详细信息

标准号: CN114038242B

本申请提供一种基于多智能体的大规模航空器运动仿真方法及装置，属于空中交通领域，该方法包括：根据航空器飞行计划配置航空器的飞行性能参数；生成飞行意图指令；将生成的飞行意图指令转换成航空器可跟踪的参考飞行状态信息；根据配置的航空器的飞行性能参数计算航空器运动状态信息；根据航空器运动状态信息与参考飞行状态信息之间的误差，进行航空器运动的闭环仿真，能够满足未来空中交通管理研究仿真与验证需求，用于大规模航空器运动仿真。

关键词：航空器飞行状态信息运动状态信息飞行性能运动仿真空中交通管理闭环仿真参数计算多智能体飞行计划空中交通指令转换参考配置的飞行验证指令跟踪配置申请研究

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一种针对非合作目标的无人机自主拦截方法

一种针对非合作目标的无人机自主拦截方法

引用

作者：丁宇陈思远王超刘昊天陈显才张铜钟凯超陈铭 610036 四川省成都市金牛区营康西路496号

本发明提供一种针对非合作目标的无人机自主拦截方法，无人机通过光电吊舱实时监测非合作目标，跟踪非合作目标并反馈非合作目标运动状态信息作为自主拦截信息源，通过构建无人机系统状态空间，计算得到无人机状态模型，无人机通过电机... 详细信息

标准号: CN117434969A

本发明提供一种针对非合作目标的无人机自主拦截方法，无人机通过光电吊舱实时监测非合作目标，跟踪非合作目标并反馈非合作目标运动状态信息作为自主拦截信息源，通过构建无人机系统状态空间，计算得到无人机状态模型，无人机通过电机驱动旋翼控制姿态和动作，同时无人机根据自身航电系统测得的无人机相关状态信息作为量测值应用在扩展卡尔曼滤波的量测模型中，计算量测关系更新滤波器来估计无人机状态信息。根据自主拦截信息源和无人机状态信息，解算无人机制导指令并发送给升力矢量控制器计算控制量，控制无人机进行非合作目标的自主拦截。本发明解决了传统拦截方式费效比不可观的问题，满足高价值平台与移动式核心要地需求。

关键词：非合作目标拦截信息源扩展卡尔曼滤波滤波器运动状态信息矢量控制器无人机系统电机驱动关系更新光电吊舱航电系统计算控制量测模型实时监测状态空间状态模型计算量移动式构建解算量测升力旋翼制导并发指令反馈跟踪应用

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一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法

一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法

引用

作者：岑明文恒聪张靖曾素华 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明请求保护一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法。该系统包括传感器组及目标跟踪器。传感器组包括单目视觉、GNSS和INS传感器。目标跟踪器包括单目视觉目标检测、通信、车辆位姿检测和目标跟踪模块。单目视觉目标检测模... 详细信息

标准号: CN116309702A

本发明请求保护一种基于单目相机的智能车辆目标跟踪系统及方法。该系统包括传感器组及目标跟踪器。传感器组包括单目视觉、GNSS和INS传感器。目标跟踪器包括单目视觉目标检测、通信、车辆位姿检测和目标跟踪模块。单目视觉目标检测模块从单目视觉传感器获取目标方位信息；通信模块从定位基站获取GNSS差分信息；车辆位姿检测模块读取GNSS、INS传感器的测量数据和GNSS差分信息解算车辆位姿信息；目标跟踪模块利用车辆位姿信息计算出的车辆机动信息及目标方位信息进行目标跟踪，得到目标的方位、距离、速度等运动状态信息。本发明提高了智能车辆单目相机目标跟踪精度，特别是在坡道场景下的目标跟踪精度，可以有效提高辅助驾驶及自动驾驶系统的可靠性和安全性。

关键词：单目视觉目标跟踪目标跟踪模块目标跟踪器差分信息传感器组位姿检测位姿信息智能车辆传感器单目相机单目视觉传感器目标跟踪系统目标检测模块运动状态信息自动驾驶系统测量数据定位基站方位信息辅助驾驶获取目标机动信息模块读取目标方位目标检测通信模块坡道解算场景通信

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感知避让系统的测试系统及测试方法

感知避让系统的测试系统及测试方法

引用

作者：陈超英刘群兴徐华伟胡坚耀张珊宋昊辰王蕴辉王勇 511300 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78号

本发明涉及车路协同技术领域，公开了一种感知避让系统的测试系统及测试方法，包括路侧感知装置，设置于测试场景中，用于获取测试场景中的移动目标的运动状态信息；通信终端，与路侧感知装置相连接，用于将运动状态信息传输至装配有感... 详细信息

标准号: CN113405808A

本发明涉及车路协同技术领域，公开了一种感知避让系统的测试系统及测试方法，包括路侧感知装置，设置于测试场景中，用于获取测试场景中的移动目标的运动状态信息；通信终端，与路侧感知装置相连接，用于将运动状态信息传输至装配有感知避让系统的被测车辆；被测车辆根据运动状态信息发出响应控制信号；车辆状态监控装置，设置于所述被测车辆中，用于获取被测车辆的车辆运行信息；控制分析装置，分别与移动目标、路侧感知装置和车辆状态监控装置相连接，用于控制移动目标在测试场景中移动，获取运动状态信息和车辆运行信息，并分析被测车辆的感知避让功能是否满足设计要求。根据被测车辆对移动目标的识别和响应情况，评价被测车辆的感知避让功能。

关键词：运动状态信息避让感知测试场景感知装置移动目标路侧车辆运行信息车辆状态监控控制分析装置响应控制信号测试系统车路协同控制移动通信终端装配测试传输响应移动分析

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一种固定单站的多目标数据关联跟踪方法和相关装置

一种固定单站的多目标数据关联跟踪方法和相关装置

引用

作者：李良群邓兵陈柱杰 518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号

本申请实施例公开一种固定单站的多目标数据关联跟踪方法，用于更准确地对多目标物体的观测值进行数据关联。方法包括：获取至少两个目标物体在目标时刻的第一实际观测值集合；根据目标时刻所处的目标时间段确定每个目标物体的关联中心... 详细信息

标准号: CN115220002A

本申请实施例公开一种固定单站的多目标数据关联跟踪方法，用于更准确地对多目标物体的观测值进行数据关联。方法包括：获取至少两个目标物体在目标时刻的第一实际观测值集合；根据目标时刻所处的目标时间段确定每个目标物体的关联中心值；基于联合极大似然估计模型，根据关联中心值从第一实际观测值集合中确定每个目标物体的第二实际观测值集合；基于单目标跟踪模型，根据第二实际观测值集合确定每个目标物体在目标时刻的运动状态信息，运动状态信息用于确定每个目标物体在目标时间段中的航迹。

关键词：目标物体观测目标时刻运动状态信息集合数据关联多目标极大似然估计关联时间段确定集合确定单目标时间段跟踪航迹申请联合

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机器人跟随避障方法及相关设备

机器人跟随避障方法及相关设备

引用

作者：黄剑张羿坤池紫欣 436044 湖北省鄂州市梧桐湖新区凤凰大道特一号

本发明提供一种机器人跟随避障方法及相关设备，涉及机器人控制技术领域，方法包括：获取跟随行人目标的运动状态信息和速度变化信息；基于跟随行人目标的运动状态信息，预测跟随行人目标的未来轨迹；基于跟随行人目标的未来轨迹，确定... 详细信息

标准号: CN117420828A

本发明提供一种机器人跟随避障方法及相关设备，涉及机器人控制技术领域，方法包括：获取跟随行人目标的运动状态信息和速度变化信息；基于跟随行人目标的运动状态信息，预测跟随行人目标的未来轨迹；基于跟随行人目标的未来轨迹，确定机器人的期望位置。由此，可以将期望的跟随转换为迭代进行的有限时域内的优化问题，进而可以确保达到连续空间中的期望最优控制效果。

关键词：运动状态信息机器人速度变化信息机器人控制连续空间期望位置优化问题最优控制期望避障迭代限时转换预测

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基于碰撞预测模型的人工势场无人车动态路径规划方法

基于碰撞预测模型的人工势场无人车动态路径规划方法

引用

作者：张卫波黄志鹏陈慧鸿黄绍斌罗星 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

本发明涉及一种基于碰撞预测模型的人工势场无人车动态路径规划方法。针对动态环境中，人工势场法应用于无人车路径规划所存在的反应不及时情况，由雷达传感器实时收集无人车与动态障碍物位置和运动状态信息，建立碰撞预测模型来判定环... 详细信息

标准号: CN113985875B

本发明涉及一种基于碰撞预测模型的人工势场无人车动态路径规划方法。针对动态环境中，人工势场法应用于无人车路径规划所存在的反应不及时情况，由雷达传感器实时收集无人车与动态障碍物位置和运动状态信息，建立碰撞预测模型来判定环境是否安全，随之决定是否添加速度势场使得无人车提前获取需要转向的信息；通过建立虚拟势场来解决动态障碍物诱导无人车运动方向问题。本发明较传统人工势场在动态环境中的表现具备更强的避障能力与安全性，应用在实际无人车上同样达到了预期效果。

关键词：无人车动态障碍物动态环境碰撞预测势场动态路径规划运动状态信息雷达传感器人工势场法传统人工路径规划实时收集虚拟势场速度势避障应用判定诱导表现安全

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基于背景与帧间差分算法的车流及其运动状态检测方法

基于背景与帧间差分算法的车流及其运动状态检测方法

引用

作者：孙一平陆广琴 201500 上海市金山区朱泾镇人民路485号

一种基于背景与帧间差分算法的车流及其运动状态检测方法，首先，对通过高清监控摄像头拍摄的路面实时图像进行灰度化处理；之后，对一组包括多帧灰度化处理后的图像进行背景差分运算得到差分图像提取车辆特征区域，计算车流面积及车流... 详细信息

标准号: CN102722982A

一种基于背景与帧间差分算法的车流及其运动状态检测方法，首先，对通过高清监控摄像头拍摄的路面实时图像进行灰度化处理；之后，对一组包括多帧灰度化处理后的图像进行背景差分运算得到差分图像提取车辆特征区域，计算车流面积及车流面积占道路面积百分比，得到车流量信息；然后，选取K与K+1时刻经步骤(1)、步骤(2)过处理的差分图像，进行帧间差分运算，得到车流面积变化量及车流面积变化量占道路面积百分比，得到车流运动状态信息；最后，对车流量和车流状态进行综合分析，对不同道路车流情况进行编码，并预测道路车流状况。本发明能够为智能交通灯提供数据支持，为智能交通的发展奠定了基础，应用前景广阔。

关键词：车流差分道路面积面积变化灰度化帧间运算应用前景广阔运动状态信息图像车流量信息监控摄像头智能交通灯车辆特征车流情况车流状况实时图像数据支持图像提取运动状态智能交通车流量综合分析高清算法检测拍摄发展

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一种基于深度强化学习的全息路网交通信号控制系统及方法

一种基于深度强化学习的全息路网交通信号控制系统及方法

引用

作者：潘晨杰张荣星甘立斌 200436 上海市静安区江场三路238号1601室(集中登记地)

本发明揭示了一种基于深度强化学习的全息路网交通信号控制系统及方法，该系统包括联动控制器以及与所述联动控制器连接的交通指示屏、全息采集模块以及深度学习模块：交通指示屏，用于指示道路车辆的运动状态信息，并指导道路车辆规避... 详细信息

标准号: CN114973672A

本发明揭示了一种基于深度强化学习的全息路网交通信号控制系统及方法，该系统包括联动控制器以及与所述联动控制器连接的交通指示屏、全息采集模块以及深度学习模块：交通指示屏，用于指示道路车辆的运动状态信息，并指导道路车辆规避拥堵路段；联动控制器，用于根据道路实际路况以及预测路况信息，向所述交通指示屏发送交通指示控制信号；全息采集模块，用于实时全息采集道路路况信息以及车辆信息；深度学习模块，根据有效的道路路况数据以及车辆信息数据进行训练，获取该路网交通预测模型，并对该路网交通预测模型进行修正。本发明能够有效地解决道路拥堵问题，大大提高了交通通行效率。

关键词：交通指示联动控制器全息采集模块道路车辆道路路况路网交通学习模块预测模型交通信号控制系统车辆信息数据运动状态信息车辆信息道路拥堵控制信号路况信息强化学习实际路况实时全息通行效率拥堵路段有效地路网采集发送修正预测交通

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