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公开(公告)号：CN118629205A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410699925.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种基于车路协同的车辆协作汇入通行优化模型及其方法，包括以下步骤：步骤1，判断当前汇入场景的二阶段通信能力，并确定汇入场景中具有协同行驶能力的车辆；步骤2，当最大等待时间未超过时间阈值时，则引导汇入车辆等待或通行；当最大等待时间超过时间阈值时，则引导主干路车辆进行同向车道变道；步骤3，当车流量未超过拥堵阈值时，则进行主干路车辆中处于最内侧车道的车辆与汇入车辆的协作汇入引导；当车流量超过拥堵阈值时，则进行主干路车辆中同向车道的变道引导。本发明能够充分利用V2X二阶段通信功能，引导完成匝道车辆的高效、安全汇入，有助于缓解匝道拥堵问题、提高汇入效率、降低汇入风险。
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公开(公告)号：CN118609356A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410681934.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆科技大学
Abstract: 本发明涉及道路车辆的交通控制方法领域，具体涉及一种实时监控预测特定突发聚集事件诱发交通拥堵的方法，包括：获取历史交通数据、特定事件发生时的数据以及实时监控数据；以公开道路为基础，使用无人机航拍影像对高分辨率地图数据进行采集，利用地理信息系统工具对采集到的地图数据进行处理，包括道路网络、地形、建筑物等信息的提取和建模，利用虚拟环境构建抽象化和参数化的真实场景；将实时监控数据输入训练好的深度学习模型，实时更新预测结果，并提供实时的交通拥堵预测信息；将实时的交通拥堵预测发送至管理端进行显示。本发明通过数据实时捕获，确保系统对事件的感知具有及时性和全面性；交通拥堵的预测的结果更准确并符合实际情况。
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公开(公告)号：CN118433662A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410539580.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆科技大学
Abstract: 本发明涉及车路协同v2x技术领域，公开了基于v2x信息质量在线监测方法及系统，包括步骤1，获取v2x信息类型；步骤2，根据信息类型获取对应的真值内容；步骤3，按照设定的信息参数对v2x信息进行实时监测，获得监测结果；所述信息参数包括消息格式、消息内容和消息频率；所述监测结果还包括比对结果，所述比对结果为信息类型与真值内容的比对结果；步骤4，根据监测结果获取当期v2x信息质量结果并输出；根据质量结果输出决策意见。本发明通过实时监测信息，确保数据的准确性和可靠性，提高提高v2x信息质量，减少因数据错误或延迟而导致的故障和问题，从而提高v2x数据使用体验。
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公开(公告)号：CN114132341B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111341114.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种车联网环境下自动驾驶车辆上匝道轨迹规划模型，装载在自动驾驶车辆上，模型的工作过程包括：步骤一，判断是否驶入匝道，若是则转到步骤二；步骤二，在预设步长时间内，采集主线车道上预测范围内的车辆数据，车辆数据包括车辆间隙；步骤三，对主线车道上的车辆间隙进行筛选，得到可汇入间隙；步骤四，对各可汇入间隙分别进行轨迹规划，得到对应的行驶轨迹；步骤五，按照预设的规则，从各行驶轨迹中挑选出当前最优行驶轨迹；步骤六，按照当前最优行驶轨迹进行驾驶，并返回步骤二。本申请可以让汇入车辆高效、准确、安全的汇入主线车道。
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公开(公告)号：CN112389436B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202011340491.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于改进LSTM神经网络的安全性自动驾驶换道轨迹规划方法，包括如下步骤：S1，计算换道轨迹曲线；S2，计算轨迹安全性约束；S3，确定满足S2所述的轨迹安全性约束的最优轨迹；S4，将S3所述的最优轨迹与原始轨迹放入改进LSTM神经网络进行训练；S5，输出最终换道轨迹，从而构建了一套完整的动态车辆换道轨迹规划模型。本发明采用了考虑安全性的轨迹算法来生成安全轨迹，再用改进LSTM神经网络来对安全性轨迹与原始轨迹进行学习，使决策出的最终换道轨迹在安全性前提下更能贴近人类乘坐体验。因而本发明规划出的最优换道轨迹服务水平较高，能够保证乘客具有较高的舒适度体验与效率体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115035154A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210275221.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习目标检测的视觉多目标跟踪方法，用于计算机视觉跟踪领域，该方法将卡尔曼滤波和深度学习相结合，首先使用一深度学习的网络模型对图像进行目标检测；然后再使用一深度学习的网络模型提取目标的深度特征图，通过比对前、后两帧深度特征图，匹配目标的历史轨迹；对于匹配失败的目标，再使用卡尔曼滤波器进行匹配，如果匹配成功，则更新目标轨迹，如果不成功，则视为新目标。本发明将卡尔曼滤波跟踪方法与深度学习相结合，快速准确的跟踪目标，解决了传统方法反应迟钝，跟踪误差大等问题，提高了复杂场景下多目标跟踪的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN109683491B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910002991.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 重庆西部汽车试验场管理有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种车载摄像头仿真系统，包括：车辆仿真系统、环境仿真系统、摄像头被测系统、参数配置系统和自动化测试系统；车辆仿真系统用于搭建车辆模型并控制其与摄像头进行数据交换；环境仿真系统用于搭建环境模型，并对其画面进行显示；摄像头被测系统对摄像头采集到的画面进行处理得到控制指令，并发送给车辆仿真系统；参数配置系统分别对车辆模型与摄像头和环境模型进行通信配置；自动化测试系统按照预设规则调用车辆仿真系统、环境仿真系统、摄像头被测系统和参数配置系统进行仿真，并根据仿真结果生成仿真报告。本发明通过模拟摄像头在真实道路中的环境，对摄像头的工作性能进行测试，提高了测试效率，降低了测试成本，缩短了测试周期。
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公开(公告)号：CN112389436A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011340491.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于改进LSTM神经网络的安全性自动驾驶换道轨迹规划方法，包括如下步骤：S1，计算换道轨迹曲线；S2，计算轨迹安全性约束；S3，确定满足S2所述的轨迹安全性约束的最优轨迹；S4，将S3所述的最优轨迹与原始轨迹放入改进LSTM神经网络进行训练；S5，输出最终换道轨迹，从而构建了一套完整的动态车辆换道轨迹规划模型。本发明采用了考虑安全性的轨迹算法来生成安全轨迹，再用改进LSTM神经网络来对安全性轨迹与原始轨迹进行学习，使决策出的最终换道轨迹在安全性前提下更能贴近人类乘坐体验。因而本发明规划出的最优换道轨迹服务水平较高，能够保证乘客具有较高的舒适度体验与效率体验。
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公开(公告)号：CN110488671B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910392916.9
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提出了一种自动驾驶数据处理方法及其系统，该处理方法包括以下步骤：S1，判断数据导入模块是否接收到第一触发信号，若数据导入模块接收到第一触发信号，则数据导入模块将文件夹内的文档进行顺序编号；S2，若待导入的文档的文档格式符合预设文档格式，则将文档导入到数据导入模块中，i1＝i1+1；S3，若i1＞n1，则文件夹中的文档导入完毕；S4，数据处理模块筛选出无效数据，提取出有效数据，对整车驾驶进行评价判定；S5，将最高评分的行驶参数存储在数据存储模块中，车辆按照最高评价的行驶参数进行自动驾驶。本发明能够快速高效的对自动驾驶数据进行导入，提高效率，并且整车按照最高评价的行驶参数进行自动驾驶，提高整车行驶性能。
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公开(公告)号：CN110095295B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910504203.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01M17/007 , G05B23/02 , G01S7/52 , G01C25/00
Abstract: 本发明提出了一种泊车感知能力测试车身模拟组合台架电气控制系统和工作方法，车头子平台信息采集单元信号发送端连接车辆处理器车头信号接收端，车尾子平台信息采集单元信号发送端连接车辆处理器车尾信号接收端，车身长度调节单元信号发送端连接车辆处理器车身信号接收端。通过车头子平台信息采集单元和车尾子平台信息采集单元联合进行泊车感知测试，高效便捷，数据收集准确。
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