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公开(公告)号：CN110414803B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201910611202.2
申请日：2019-07-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种不同网联程度下自动驾驶系统智能水平的测评方法，该方法包括：S1，选取自动驾驶系统智能水平的评价指标；S2，根据测试交通过程中的实际作用量和理论最小作用量之间的数值差异，获取自动驾驶系统智能水平的量化评价依据；S3，确定量化评价依据的变化范围，划分出至少两个评价被测自动驾驶系统的智能水平等级的测评区间，每一个测评区间对应一个智能水平等级；S4，获取被测自动驾驶系统在不同网联程度下的多组量化评价依据数据；S5，对量化评价依据数据进行统计分析，根据各统计分析结果对被测自动驾驶系统的智能水平进行评价。本发明能够立体而真实地对自动驾驶系统在不同网联程度下的智能水平进行测评。
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公开(公告)号：CN113569778A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110885654.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据融合的路面湿滑区域检测及预警方法、装置，基于图像分割算法提取图像特征得到路面检测结果；基于点云分割算法得到点云路面检测结果；将两种检测结果融合得到路面检测区域；将路面区域激光点云反射强度信息与图像特征融合，使用像素点双向匹配方法增大同类像素点特征的关联程度，使用路面干湿状态分割网络得到路面干湿状态检测结果；根据车辆运动状态信息构建车辆运动方程并基于粒子滤波算法预测车辆运动轨迹与速度；根据路面干湿状态和车辆轨迹预测结果，为驾驶员提供预警。由此，可实时检测车辆前方的路面状态，评估车辆失稳风险，并在车辆存在失稳风险时对驾驶员提供预警，提高行车安全性，减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN113401149A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110905633.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种网联环境下基于云支持的广域节能优化自动驾驶控制方法，包括：车端与云端基于车云通讯机制的巡航模式，确认是否进入自动驾驶巡航模式；当进入自动驾驶巡航模式，车端T－Box上传车辆状态信息；云端根据车辆状态信息，基于动态规划的广域车速优化，得到不同路点的推荐速度，并下发给车端；车端根据T－Box车图匹配速度解析算法，结合车辆实际位置，与推荐速度对应的路点进行匹配；车端T－Box下达控制指令传到车辆的电子控制单元，用于控制车辆按照推荐速度在匹配到的对应路点行驶。通过实施本发明，根据车辆位置以及车辆自身状态信息，实现对车辆行驶速度的动态规划，相比于按照定速巡航，提高了车辆驾驶控制的灵活性以及智能化程度。
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公开(公告)号：CN112161638B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202011014937.6
申请日：2020-09-24
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种多目标优化的个性化路径选择方法，其该方法包括：步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤2；步骤2，驾驶员输入各目标因素的倾向权重，计算各目标因素在路径选择中所占据的比重；步骤3，计算每一条备选路径对应的单目标因素累计值；步骤4，计算目标因素对应的一条备选路径的评分值：步骤5，计算每一条备选路径的综合期望加权得分；步骤6，从所有的备选路径中选择最高的备选路径，作为最终路径输出。本发明将行车安全性作为优化指标，同时能够根据用户需求综合考虑安全、能耗、时间三种目标因素对路径选择的影响，使得整体路径选择能够更好地满足驾驶员需求。
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公开(公告)号：CN113188556A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110459321.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请公开了一种基于行车安全场的智能网联汽车轨迹规划方法及装置，其中，方法包括：基于行车安全场计算交通环境对智能网联汽车自车造成的风险；根据汽车的周边道路交通环境、汽车的自车车速与预测时域生成稀疏的可搜索区域；基于风险在可搜索区域生成车道选择轨迹，并在车道选择轨迹的基础上将稀疏的搜索区域进行细化，以得到初始规划路径和规划速度，最后在预测时域内进行推演，解决轨迹跟踪最优化问题，得到智能网联汽车在预测时域内最终规划轨迹。本申请实施例的轨迹规划方法可以提高轨迹规划的准确性、有效性和实时性，有效保证行车安全，更加智能化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112906990A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110368844.1
申请日：2021-04-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种使用连续分段线性特征的时间序列预测方法，在存在供需参与者的市场分析领域，需要对市场中的供给、需求、总成交额等目标在未来较长时间内的数值进行预测，目标变量的长期趋势通常是呈阶段性变化。本发明提出了通过独热和线性编码对分段时间序列特征进行构造；为保证模型输出结果沿时间方向的连续性，构造了带有线性约束的优化问题；通过拟合历史数据得到预测模型参数，进而对未来目标数值做出预测并输出。本发明提出的基于连续分段线性的特征的时间序列预测方法，相较于基于传统时间特征的预测方法可以较好地解决对供需市场目标变量阶段性趋势的建模和预测。
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公开(公告)号：CN112906870A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110287729.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种基于小样本的网络模型压缩云端服务方法，涉及车载压缩模型技术领域，其中，该方法包括：获取用户上传的数据信息，包括待压缩模型的信息、第一样本集合和压缩要求；根据所述待压缩模型的信息和所述压缩要求确定压缩方案，并根据所述第一样本集合生成第二样本集合，并计算所述第二样本集合中各个样本的初始置信度，根据所述压缩方案和所述各个样本的初始置信度对待压缩模型进行迭代式压缩优化，以获得初步压缩模型；根据所述第一样本集合对所述初步压缩模型进行微调，以得到目标压缩模型。采用上述方案本发明在保证模型准确率的前提下，降低模型的计算量，通过云端和互联网搜索，避免对人为设定的依赖和上传大数据集所造成的消耗和不便利。
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公开(公告)号：CN112131756B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011077309.2
申请日：2020-10-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法，包括：步骤1，进行车辆与行人初始化；步骤2，在单步时间间隔更新完后，判断人车间距是否小于交互判定边界且行人冻结数未达到上限，若是则进入步骤3；步骤3，通过当前的人车间距以及行人激进度计算行人继续前进的概率；步骤4，产生随机数，判断随机数是否大于前进概率；若是，则进入步骤5；若否，设置行人速度为预设速度，冻结数归零，进入步骤6；其中，所述随机数为大于0小于1的小数；步骤5，行人速度归零，冻结数加一；步骤6，更新行人与车辆的位置和速度；步骤7，判断行人是否已经通过路口，若已通过则仿真结束，若未通过则返回步骤2。
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公开(公告)号：CN111586130B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010353582.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种混合交通场景下智能网联车辆控制算法的性能评价方法及装置，该方法包括：S1，初始化道路场景及车辆状态；S2，对ICV的纵向运动行为进行建模；S3，对HDV的纵向运动行为进行建模；S4，进行Type1和Type2两种仿真实验；S5，根据Type1实验输出的实验数据，利用车辆轨迹数据、归一化扰动均值和分段扰动均值变化曲线分析方法中一种或多种对智能网联车辆纵向控制算法评价；S6，根据Type2实验输出的实验数据，计算多次实验的预设指标的平均值，对智能网联车辆算法在混合交通场景下的性能进行评价；预设指标包括平均速度、交通激波特征参数和交通流平均匀质性指数中一种或多种。本发明能够系统地针对混合交通场景下智能网联汽车纵向控制算法进行性能评价。
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公开(公告)号：CN112084937B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010935148.X
申请日：2020-09-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/00 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种动态车辆检测方法，该方法包括：步骤421，根据动态车辆的位姿初值，查看是否有关联动态目标，设置有关联动态目标和无关联动态目标时的粒子群初始化参数；步骤422，计算粒子的适应度函数值；步骤423，将粒子位置对应适应度函数值与上一次循环结果进行比较，将更大适应度函数值及粒子位置赋值为该粒子个体最大适应值及最佳位置，选取最大适应度函数值对应位置为全局最佳位置；步骤424，利用粒子个体和全局最佳位置，更新粒子速度和位置；步骤425，返回步骤422，直到满足最大循环次数或最佳位置变化小于预设阈值，输出全局最佳粒子即为优化后的位姿估计结果。本发明方法能够提升检测性能，提高正确检测数量，并能有效降低检测虚警数量。
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