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公开(公告)号：CN118372790A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410672109.3
申请日：2024-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: B60T8/1755 , B60W30/02
Abstract: 本申请涉及一种结合横摆力矩控制与扭矩控制的车辆稳定性系统控制方法。所述方法包括：获取车辆参数，并根据所述车辆参数确定目标临界车速；在确定所述车辆参数中的实际横摆角速度符合横摆控制条件的情况下，根据所述车辆参数确定制动轮缸压力；在确定所述目标临界车速符合扭矩控制条件的情况下，根据所述车辆参数确定扭矩控制量；根据所述制动轮缸压力和/或所述扭矩控制量控制车辆。采用本方法能够使得失稳车辆快速恢复到稳定状态。
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公开(公告)号：CN117437632A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311536918.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种多模态三维目标检测方法和系统，包括以下步骤：获取目标车辆采集的图像数据和三维点云数据并进行预处理；将预处理后目标车辆的图像数据和三维点云数据输入预先建立的多模态三维目标检测模型进行处理，得到三维目标检测框预测结果。本发明方法将Pointpillars与ResNet、CNN(卷积神经网络)等算法相结合，来完成基于图像数据和点云数据的高精度、高效率、适应性强的多模态三维目标检测。因此，本发明可以广泛应用于融合感知与多模态三维目标检测领域。
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公开(公告)号：CN115195706A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210823970.6
申请日：2022-07-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种泊车路径规划方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：首先获取目标泊车位姿点所属的预设区域内的无碰撞位姿点；其中，无碰撞位姿点是与目标泊车位姿点存在无碰撞路径的位姿点。然后确定中间位姿点至无碰撞位姿点是否存在无碰撞路径。若存在，则根据当前位姿点至中间位姿点的无碰撞路径、中间位姿点至无碰撞位姿点的无碰撞路径以及无碰撞位姿点至目标泊车位姿点的无碰撞路径，生成最终的泊车路径。通过本申请的方法，针对目标泊车位姿点附近的障碍物复杂的场景下，提升了泊车路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN115195705A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210823969.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种泊车路径双向规划方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标正向位姿点以及目标逆向位姿点，根据预设的第一路径搜索策略确定当前位姿点与目标逆向位姿点之间的正向中间位姿点，并根据预设的第二路径搜索策略确定目标位姿点与目标正向位姿点之间的逆向中间位姿点。确定正向中间位姿点至逆向中间位姿点是否存在无碰撞路径，若存在，则根据当前位姿点至正向中间位姿点的无碰撞路径、正向中间位姿点至逆向中间位姿点的无碰撞路径以及逆向中间位姿点至目标位姿点的无碰撞路径，生成泊车路径。采用本方法能够提升泊车场景下的泊车路径规划效率。
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公开(公告)号：CN115100741A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210678837.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 清华大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/22
Abstract: 本发明涉及一种点云行人距离风险检测方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：对获取的点云数据及图像数据进行预处理，得到三维BEV图像；使用训练后的YOLOv3网络模型对生成的三维BEV图像进行特征提取和目标检测，得到BEV图像上的行人的二维检测框；基于相邻帧的目标检测结果对各个行人的风险进行判定，并对判定结果进行显示。本发明可以广泛应用于点云检测与跟踪领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119002487A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411089509.8
申请日：2024-08-09
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本申请涉及智能驾驶技术领域，特别是涉及一种融合博弈论与预测控制的车队横向决策控制方法及装置。方法包括在期望周期内确定多个期望变道时刻；确定受控车队在每个期望变道时刻的变道成本，变道成本包括受控车队变道的行驶成本和因变道对环境车辆的影响成本，行驶成本表征变道的难易程度，影响成本表征对环境车辆通行的影响程度；将多个期望变道时刻中变道成本最低的期望变道时刻作为目标变道时刻，并确定受控车队在目标变道时刻的目标变道速度；然后基于目标变道时刻和目标变道速度控制受控车队变道。采用本方法能够减少在变道时对环境车辆通行效率的影响。
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公开(公告)号：CN118707953A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410728111.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本申请涉及一种基于自适应预瞄距离的车辆横向约束跟随轨迹跟踪控制方法，本申请的方法包括：根据获取到的实际车速、实际道路曲率、实际路面附着系数和预先建立的单点预锚模型，确定预瞄点的位置坐标；将预瞄点的位置坐标输入预先建立的用于对车辆系统的跟踪轨迹进行约束的约束跟随鲁棒控制器，确定前轮转角；根据前轮转角对车辆系统进行横向轨迹跟踪处理。本申请通过建立单点预锚模型选择最优预瞄距离，可以有效提高控制器的性能，还结合了约束跟随鲁棒控制器，可以有效抵抗参数摄动以及外部干扰等不确定性问题，有着较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118579054A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410687015.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 清华大学
IPC: B60W30/02 , B60W40/10 , B60W40/109
Abstract: 本申请涉及一种面向极限工况的车辆轨迹跟踪及稳定性控制方法。所述方法包括：根据获取到的前轮转角所在的目标转角区间，确定目标控制策略；在目标控制策略包括横摆力矩控制的情况下，基于预先建立的基于车辆系统的稳定性约束和横向约束建立的系统控制器确定总横摆力矩。最后，根据总横摆力矩确定各车轮的横摆力矩，并根据前轮转角和各车轮的横摆力矩控制车辆行驶。本申请考虑系统所受不确定性的影响，构建基于稳定性约束和横向约束的系统控制器使得车辆的控制更为精确，并且通过对前轮转角得到控制策略进行可以保证车辆在极限工况下轨迹跟踪的稳定性，使得驾驶安全性有了保障。进一步地，对车辆横摆力矩进行最优分配，保证了轮胎纵向力分配的合理性。
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公开(公告)号：CN116701830A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310463135.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 本申请基于模糊规则与稳定性推理控制的帕累托前沿解优选方法。上述方法包括：通过分别获取第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值，然后根据第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值确定稳态解，最后根据预先获取到的第一目标函数和第二目标函数的可行解解集和稳态解确定目标函数，本申请可实现帕累托最优解的自动选取，且选取出的帕累托最优解准确，可广泛应用于生成帕累托前沿解集的多目标优化问题中，提升推理决策智能化与计算效率。
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公开(公告)号：CN115543975A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211156844.6
申请日：2022-09-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/215 , G06F17/18 , G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种数据集多尺度评估方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：基于建立的自动驾驶数据集多尺度评估体系，计算待评估数据集的各指标得分；绘制多尺度评估体系中各个指标之间的相互关系并建立网络结构，并使用网络层次分析法，计算各个指标权重；基于各指标权重与指标得分，计算待评估数据集的评估总得分；将待评估数据集的多尺度评估结果与指标阈值进行对比，得到待评估数据集的得到待评估数据集的多尺度评估结果。本发明可以广泛应用于数据集评估领域。
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