原始名称记载: 希迪智驾科技股份有限公司

本申请公开了一种泊车位置的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该泊车位置的确定方法包括：将货物堆放区域的图像划分为多个大小相等的第一网格区域；从多个第一网格区域中筛选出不属于障碍物的位置且运输车辆能够从货物堆放区域的出入口行驶到达的至少一个第二网格区域；将泊车成本值最小的第二网格区域在货物堆放区域中的对应位置确定为运输车辆的泊车位置，泊车成本利用第二网格区域与目标工作位置之间的距离和第二网格区域的路面信息中的至少一种进行确定。本申请实施例能够提高泊车位置确定的效率以及泊车位置确定的合理性。

本申请适用于车辆技术领域，提供了一种车辆质量估算方法，包括：根据待测车辆的惯性测量单元的输出数据，判断惯性测量单元是否发生故障；若否，则根据待测车辆的装载状态确定待测车辆的初始质量；根据待测车辆行驶过程中受到的阻力和车辆驱动力，确定待测车辆的等效驱动力；根据待测车辆的纵向加速度和垂向加速度，确定待测车辆的等效驱动加速度；根据初始质量、等效驱动力和等效驱动加速度，结合变遗忘因子的递推最小二乘法，得到待测车辆的质量估计值。本申请提供的车辆质量估算方法综合考虑了车辆行驶过程中的各种动态因素，并且采用了变遗忘因子的递推最小二乘法，能够有效提高车辆质量估算的准确性。

本申请公开了一种障碍物检测去噪方法、装置、电子设备及存储介质，获取车辆采集的非地面点云；基于车辆的车辆坐标系和网格分辨率，构建检测范围对应的二维网格，二维网格中包含多个单元格；将非地面点云映射到二维网格；对于二维网格中每个映射有非地面点的单元格，基于映射到单元格中的非地面点，为单元格添加属性标记，单元格标记的属性至少包括：障碍物属性和噪声属性中的一种，基于二维网格中各单元格标记的属性，将非地面点云划分为障碍物点云和噪声点云。根据本申请实施例，可以准确地将非地面点云划分为障碍物点云和噪声点云，从而可以基于其中的障碍物点云进行障碍物检测，如此可以减少噪声点云对检测结果的影响，提高障碍物检测准确性。

本申请公开了一种无人车辆协调控制方法、装置、设备、介质及程序产品，基于目标交叉路口对应的多台待协调无人车辆的状态和目标交叉路口对应的路口地图，采用基于深度学习的无人车辆通行权协调技术，对多台待协调无人车辆的通行权优先级进行优化，基于通行权优先级对多台待协调无人车辆进行控制，可实现协调多台无人车辆在矿山不同拓扑结构交叉路口的有序通行，以及能够克服基于通行权优化的方法对算力要求高的问题，从而满足工程上对技术方案落地的计算实时性要求，尤其是对于待协调的无人车辆数量比较大的工况。