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公开(公告)号：CN110068321A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910236732.3
申请日：2019-03-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种定点降落标志的UAV相对位姿估计方法，该方法包括：步骤1，在移动平台设计定点降落标志形状。其中，定点降落标志利用RGB色彩模型，包括外部矩形框、内部矩形框以及和位于外部矩形框与内部矩形框之间且衔接外部矩形框和内部矩形框的隔离矩形框；步骤2，基于视觉检测标志的特征点；步骤3，根据检测到的标志特征点，估计UAV相对于定点降落标志的位姿。本发明提供的移动平台定点降落标志在外形和识别原理上明显有别于国内外现有的降落标志，以色彩学为基础的内外双层组合的移动平台降落标志形状，使得无人机在整个降落过程中都有标志特征的存在，为其在固定和移动平台上的自主降落提供基础。
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公开(公告)号：CN109829386A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910007212.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的智能车辆可通行区域检测方法，该方法包括：S100，采集车载传感器检测到的车辆周围的障碍物目标信息，输出静态障碍物目标库；S200，接收车辆周围的障碍物目标信息，将由车载传感器检测到的障碍物目标信息进行时空同步，再将所有检测到的车辆周围的障碍物信息进行单帧目标融合，利用运动预测和多帧目标关联进行连续帧间的多目标跟踪，输出动态障碍物目标库；S300，接收静态障碍物目标库和S200输出的动态障碍物目标库，并根据静态障碍物目标库的信息更新动态障碍物目标库，形成实时的障碍物目标信息，生成可通行区域。本发明能够在车辆行驶过程中准确获取车辆周围障碍物的位置、尺度、类别和运动信息以及二值化栅格化地图，跟踪多目标的运动轨迹，形成包括二值化栅格化地图和动态障碍物信息实时更新的智能车辆可通行区域。
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公开(公告)号：CN107351838B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201710621903.5
申请日：2017-07-27
CPC classification number: Y02T10/6286
Abstract: 本发明公开了一种电动化车辆巡航控制的周期性动力分配方法、装置及车辆，其中，方法包括：接收车辆巡航速度、速度波动量与行驶总里程，并根据车辆巡航速度、速度波动量与行驶总里程得到车速上界和车速下界；根据车速下界控制车辆进入第一巡航阶段，并启动发动机和第一电机，且关闭第二电机；在当前车速大于或等于车速上界时，控制车辆进入第二巡航阶段，并启动第一电机，且关闭发动机和第二电机；以及在当前车速小于或等于车速下界时，控制车辆进入第三巡航阶段，并启动第一电机和第二电机，且继续关闭发动机。该方法根据车速上界和车速下界合理分配车辆发动机和/或多个电机间的动力，从而提高车辆的经济性、智能性，并且提高车辆的实用性。
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公开(公告)号：CN108622103B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810433365.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种行车风险辨识模型的标定方法和系统，标定方法包括：S1，通过在试验车上安装信息采集装置，建立车辆平台；S2，采集与时间同步的试验车和环境相关的试验数据；S3，提取不同驾驶人在不同环境中踩下加速踏板、释放加速踏板、踩下制动踏板和释放制动踏板的各个相应时刻，以定义各所述时刻分别对应的风险等级值；S4，获得驾驶人在不同场景中的风险辨识曲线，该风险辨识曲线表示随时间的变化驾驶人对风险等级的判断；S5，利用风险辨识曲线标定行车风险辨识模型。本发明通过记录驾驶人对车辆平台的操作，辨识驾驶人在不同场景中对风险等级进行判断的风险辨识曲线，再利用风险辨识曲线图对行车风险辨识模型标定，因此标定出来的行车风险辨识模型能适应不同驾驶人的驾驶习惯，有利于提高行车风险辨识系统的接受度。
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公开(公告)号：CN105631440B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610095187.7
申请日：2016-02-22
Applicant: 清华大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种易受伤害道路使用者联合检测的方法，包括离线训练阶段和在线目标检测阶段，其中：所述离线训练阶段包括：1)建立易受伤害道路使用者数据库，该数据库分为训练样本集和测试样本集；2)根据所述训练样本集构建能够从背景中分辨易受伤害道路使用者目标的VRU检测器；所述在线目标检测阶段包括：3)利用所述VRU检测器对所述测试样本集中的目标进行分类和定位并输出检测结果。本发明可用于先进驾驶辅助系统中易受伤害道路使用者的保护，也可为无人驾驶车辆的决策提供帮助。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109177974A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810988401.0
申请日：2018-08-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种智能汽车的人机共驾型车道保持辅助方法，属于智能汽车的驾驶辅助技术领域。本发明适用于具有线控转向或主动转向装置的智能车辆平台，将驾驶员的方向盘转角输入和控制器的期望转向输入以线性加权的形式进行融合，实现了一种人机共驾模式的车道保持辅助功能。该发明中，控制器的期望转向输入通过对参考轨迹的跟踪控制算法计算得到。考虑到驾驶员在动态交通环境中的期望轨迹存在时变特性，该发明中的系统参考轨迹可在满足安全约束的条件下，根据驾驶员的方向盘操作进行实时调节，有效提升了车道保持辅助系统的舒适性和安全性。
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公开(公告)号：CN106428000B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201610806022.6
申请日：2016-09-07
Applicant: 清华大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W40/04
Abstract: 本发明公开了一种车辆速度控制装置和方法，所述车辆速度控制装置包括：环境感知及融合模块，用于检测车辆行驶前方时横穿马路的行人信息，输出横穿马路的行人信息；行人横穿马路行为认知模块，用于接收横穿马路的行人信息，再根据接收到的横穿马路的行人信息结合动态时间序列信息以及车辆与行人的相互影响作用，输出行人行为认知信息；自动驾驶决策模块，用于接收环境信息、行人行为认知参数，并给出车辆当前通行速度，输出车辆当前通行速度。本发明能够在车辆行驶过程中准确识别车辆前方行人目标，预测行人意图，实时判断并做出合理的决策，实现自动驾驶车辆在行人横穿马路时的自主识别及决策，使得车辆安全、通畅地避让横穿马路的行人。
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公开(公告)号：CN108664953A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810498211.0
申请日：2018-05-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积自编码器模型的图像特征提取方法，该方法包括：步骤1，收集包含希望提取的特征的图片构成数据集I；步骤2，收集不包含希望提取的特征的图片构成数据集II；步骤3，利用数据集I和数据集II同时对构建的自编码器模型进行训练；步骤4，输入待提取特征的图像，自编码器模型的编码器部分的输出即为提取到的特征。相比于目前主流的图像特征提取方法，本方法无需进行人工标定，能够在保证特征提取可靠性的同时，降低人工标定的工作量，同时使得输出的特征包含更高级的语义特征。
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公开(公告)号：CN105922856B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201610228508.6
申请日：2016-04-13
Applicant: 清华大学
IPC: B60K6/365
Abstract: 本发明公开了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，涉及履带车辆传动技术领域。履带车辆传动系统包括三排行星齿轮机构以及六个系统构件，六个系统构件分别为发动机、第一电机、第二电机、第三电机以及用于分别控制两侧履带的第一输出轴和第二输出轴；六个系统构件分别与三排行星齿轮机构的九个节点中的六个节点连接，三排行星齿轮机构的自由度为三、约束为三，约束中包括至少两个耦合类约束，以使得各排行星齿轮机构间相互连接。通过上述方案，本发明实现了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，可以在履带车辆及其传动系统中发挥行星传动的优势。
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公开(公告)号：CN107139927A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710224401.9
申请日：2017-04-07
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/08 , B60R16/023
CPC classification number: B60W40/08 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开了一种自适应驾驶人体态的智能驾驶室控制方法和装置，所述方法包括：安装第一图像传感器、第二图像传感器和压力传感器；获得驾驶人样本在初始化位置时刻的体态特征信息以及在调整到最佳坐姿时刻对应的座椅姿态数据、转向盘姿态数据、内外后视镜姿态数据和安全带姿态数据；建立数据库；获得当前驾驶人的体态特征信息，将测量得到的当前驾驶人与数据库存储的驾驶人样本匹配，以寻找到与当前驾驶人在初始化位置时刻的体态特征信息最接近的驾驶人样本；调整当前驾驶人的座椅姿态、转向盘姿态、内外后视镜姿态和安全带姿态。本发明能够自适应不同驾驶人的体态并将驾驶人置于相对最优的驾驶环境中，同时可缓解驾驶人疲劳，确保驾驶安全。
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