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公开(公告)号：CN110361015B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201811153737.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种道路特征点提取方法及系统。所述道路特征点提取方法包括：获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型；以及结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。本发明不需要单独地采集车辆当前位置附近的总体的道路信息，而是确定能精确表征道路场景的道路特征点，并提取出涉及到车辆控制的重要道路特征点的名称及位置信息，从而能够精准地控制车辆。
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公开(公告)号：CN112208529A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910616982.X
申请日：2019-07-09
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: B60W30/18 , B60R16/023 , G05D1/02
Abstract: 本发明涉及目标3D立体成像及位姿检测技术领域，提供一种用于目标3D立体成像的传感器布置拓扑结构形式及检测方法。本发明所述的感知系统包括：感知部件拓扑结构阵列，该感知部件阵列布置在无人驾驶设备本体的任意一个平面上，且包括有多个布置于不同位置的感知部件，且每一感知部件用于进行目标检测；其中，各感知部件被配置为具有重叠探测区域，且各感知部件之间的位置关系被配置为，使得每一感知部件针对重叠探测区域中的相同目标具有不同观测角度的突出探测区域。本发明的感知系统通过具有重叠的探测区域的各个感知部件的布置，能使得无人驾驶设备最终构造出目标的3D形状信息和估计出目标的位姿信息。
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公开(公告)号：CN111942498A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910413420.5
申请日：2019-05-17
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种智能车辆单元，包括：车体；行进装置，安装在所述车体上；和对接单元，设置在所述车体的前侧和/或后侧上，所述对接单元配置成可与其它智能车辆单元的对接单元相连接，从而形成机械连接和电气连接。本公开的优点在于，比之前的其他自动驾驶车辆系统更加灵活，成本低廉。因为可以组合多个模块，可以实现显著的燃料节省。因为模块可以自组装，不需要另外的结构或者劳动就能够产生自动驾驶车辆系统。本公开的系统是一种推动/牵拉的系统，允许模块的更多样化的配置，以及更大的运送货物和/或乘客的能力。
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公开(公告)号：CN111717204A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910205151.3
申请日：2019-03-18
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W30/12 , B60W40/072 , B60W40/114
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种自动驾驶车辆的横向控制方法及系统。所述横向控制方法包括：接收关于车辆预期横向行为的决策信息；以及响应于决策信息，执行以下的任一者：车道保持控制，与其匹配的目标方向盘转角基于车辆的预瞄道路曲率、当前航向角偏差及当前横向位置偏差确定，且满足使航向角偏差及横向位置偏差为0的第一条件和使当前预瞄道路曲率达到设定的最优道路曲率的第二条件；车辆正常换道控制；车辆异常换道控制，与其匹配的目标方向盘转角基于车辆的当前横向状态值及将要运动至的目标线确定，且满足第一条件和第二条件。本发明能针对车辆横向行为进行车道保持、车辆正常换道或车辆异常换道的控制，适用于多种复杂工况。
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公开(公告)号：CN111717189A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910203638.8
申请日：2019-03-18
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: B60W10/20 , B60W30/12 , B60W40/072 , B60W40/114
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种车道保持控制方法、装置及系统。所述车道保持控制方法包括：获取自动驾驶车辆的当前航向角与目标航向角之间的航向角偏差以及当前横向位置与目标横向位置之间的横向位置偏差；获取自动驾驶车辆的预瞄道路曲率；根据预瞄道路曲率、横向位置偏差及航向角偏差确定目标方向盘转角，其中，目标方向盘转角要求能够使横向位置偏差及航向角偏差为0，并使预瞄道路曲率达到使车辆的实际行驶轨迹与期望轨迹误差最小的最优道路曲率；以及根据目标方向盘转角控制车辆进行车道保持。本发明的车道保持控制方法能够使车辆在安全行驶速度的工况下按照当前车道保持行驶，满足车辆的操纵稳定性和安全性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111351491A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811581093.6
申请日：2018-12-24
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统。本发明所述的目标数据融合方法包括：根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。本发明实施例采用了分段属性融合和整体目标关联的思想，提升了数据融合的计算效率，实现了目标属性的最优化和目标完整轨迹的维护。
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公开(公告)号：CN110969059A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811154377.7
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种车道线识别方法及系统。所述车道线识别方法包括：通过设置在车辆上的定位系统获取并输出车道线的高精度地图信息Lane1；通过设置在车辆上的视觉传感器采集并输出所述车道线的图像信息Lane2；融合所述高精度地图信息Lane1和所述图像信息Lane2以得到车道线识别方程Lane＝K1*Lane1+K2*Lane2，其中，Lane表示待识别的车道线，K1和K2分别为两个比例因子；以及对所述高精度地图信息和所述图像信息进行有效性验证，并根据所述有效性验证的结果确定两个比例因子。本发明对车道线的高精度地图信息和图像信息进行了融合和有效性验证，并提出了一种简单、适应性强的车道线识别方程，具有更高的实时性和通用性，且对于弯曲道路及笔直道路都适用。
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公开(公告)号：CN110967025A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811154065.6
申请日：2018-09-30
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，提供一种车道线筛选方法及系统。所述车道线筛选方法包括：获取针对本车当前位置的地图信息及导航信息；根据所述地图信息及导航信息，针对本车当前位置进行车道线拟合以输出多条车道线；结合所述地图信息，根据本车当前所在车道和当前的总车道数量来判断本车相对于当前道路的相对位置；以及根据所述本车相对于当前道路的相对位置，从所述多条车道线中全部或部分地剔除在当前道路的道路边界外的车道线。本发明根据本车相对于当前道路的相对位置进行了车道线的剔除或保留，能够输出适应不同道路场景的车道线信息，提高车道线处理的效率，并保证最终拟合的车道线的有效性。
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公开(公告)号：CN110673595A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201811637024.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种车辆自动驾驶时避障的方法、系统及车辆，该方法包括：提供车辆附近预设范围的道路环境模型；如果当前行驶车道在预设范围内存在多个障碍物，则根据道路环境模型获取第一临近障碍物的位置和尺寸、第二临近障碍物的位置和尺寸、当前行驶车道的宽度以及第一临近障碍物与第二临近障碍物在当前行驶车道行驶方向上的障碍物间距，并获取车辆的车速；根据第一障碍物的位置和尺寸、第二障碍物的位置和尺寸、车辆的车速和障碍物间距判断车辆可以在当前行驶车道内绕过第一临近障碍物和第二临近障碍物通行时，控制车辆不换道避障。本发明的方法可以根据当前行驶道路的障碍物位置和尺寸判断是否可以通行，进而控制车辆。
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公开(公告)号：CN110617828A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201811643956.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种车辆自动驾驶时动态目标线的生成方法、生成系统及车辆，该生成方法包括：获取车辆附近预设范围内所有车道内障碍物信息；在车辆附近第一预设范围内，如果车辆当前行驶车道前方不存在障碍物，则根据车辆当前行驶车道的曲率和宽度生成车辆当前行驶车道的第一动态目标线；在车辆附近第一预设范围内，如果车辆当前行驶车道前方存在障碍物，则获取车辆当前行驶车道的安全行驶宽度；如果车辆当前行驶车道的安全行驶宽度大于预设安全通行宽度，则根据安全行驶宽度生成当前行驶车道的第二动态目标线。本发明的方法可以针对不同环境生成最优动态目标线，以便车辆自动驾驶时根据生成的目标线控制车辆行驶。
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