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公开(公告)号：CN115641710A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211193974.7
申请日：2022-09-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种全潮汐车道路段环境下的双向行驶车群编队会车避撞方法，其中，方法包括：计算全潮汐车道的多车道道路场景的目标编队构型的同时，获取全潮汐车道的当前几何结构；基于目标编队构型和当前几何结构，利用预设的A*算法在相对坐标系中计算各车辆的相对行驶路径，并将前方车辆的相对行驶路径作为后方车辆的路径规划过程中的时空约束，规划出车群内部的相对运动路径；基于车群内部的相对运动路径，确定全潮汐车道的编队结构变化提前时刻，并在达到编队结构变化提前时刻时，按照车群内部的相对运动路径进行会车避撞。由此，解决了相关技术可能导致死锁、无法得出合理的换道顺序，且无法从整体考虑车群的交通效率收益等问题。
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公开(公告)号：CN115640059A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211635870.7
申请日：2022-12-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/4401 , G06F9/445 , G06Q50/30
Abstract: 本申请提供一种自动驾驶操作系统、电子设备及存储介质，其中，自动驾驶操作系统包括：功能软件；功能软件为自动驾驶操作系统中用于实现驾驶自动化功能的智能驾驶共性服务软件的集合；其中，功能软件包括抽象层、框架层和服务层；抽象层用于对驾驶自动化功能所使用的数据进行抽象化；框架层用于调用各驾驶自动化功能对应的算法模块；服务层用于提供算法模块。由于本申请提供的自动驾驶操作系统通过运行包括抽象层、框架层和服务层的功能软件，实现了对数据和功能处理过程的解耦，可以直接调用预设的算法模块来执行对应的算法，实现了自动驾驶应用层层拆解和归纳分类，改变了自动驾驶应用的开发方式，降低自动驾驶应用开发难度。
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公开(公告)号：CN114852085A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210524663.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于路权侵入度的车辆自动驾驶轨迹规划方法，其中，方法包括：根据车辆当前所处道路的道路环境信息识别车辆运行前方的障碍物位置；根据车辆的当前位置和障碍物位置规划局部路径，生成多条车辆可行轨迹；根据障碍物的路权侵入度在多条车辆可行轨迹中匹配车辆的最优轨迹，并根据最优轨迹控制车辆行驶，从而使车辆根据路况，实时生成最优的运动轨迹，并控制车辆根据最优轨迹行驶，极大提高了车辆自动驾驶的安全性能。由此，解决了自动驾驶过程中，轨迹规划准确性较低，曲率并不连续，车辆难以执行，安全性能无法保障等问题。
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公开(公告)号：CN114743394A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210200258.0
申请日：2022-03-02
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本申请公开了一种基于深度优先生成树的交叉路口多车协同方法、系统、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取交叉路口中目标区域的至少两辆车辆的当前所处位置和相对于其他车辆的相对位置；根据当前所处位置和相对位置识别确定车辆之间的冲突关系，并由冲突关系生成至少两辆车辆之间的有向冲突图；根据有向冲突图中的车辆优先通行顺序构建生成树，并基于生成树得到车辆通行次序，控制至少两辆车辆按照车辆通行次序依次通行。由此，在确保行车安全的前提下，减少了车辆通过路口所需的时间，提高了驾乘体验。
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公开(公告)号：CN114582166A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210215659.3
申请日：2022-03-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种交叉路口环境下的多车运动规划方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：通过获取交叉路口的目标区域范围内至少两辆车辆的当前所处位置，根据当前所处位置确定至少两辆车辆与交叉路口停止线的距离；根据至少两辆车辆与交叉路口停止线的距离由近及远和预设分层条件依次对至少两辆车辆进行分层，得到每层的车辆之间不存在行为冲突的分层结果；根据分层结果对至少两辆车辆进行横纵向联合调度，并根据调度结果控制至少两辆车辆依次通过交叉路口。从而保证车辆安全的同时，提高了交叉路口的通行效率。由此，解决了现有技术限制了交通效率的进一步提高，且在不同转向需求的车辆的比例发生波动时的适应性不足等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114578825A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210215661.0
申请日：2022-03-07
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种基于相对坐标的多车协同横纵向联合运动规划方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：通过根据车辆的横纵向运动需求，在相对坐标系中统一生成车辆在编队中的预期目标位置，该目标位置为后续的多车目标分配和相对路径规划提供输入。本申请通过车辆按照其对目标位置的偏好需求进行一一匹配，然后在相对坐标系中规划所有车辆到达其目标位置的相对运动路径，车辆在相对坐标系中的运动会被进一步投影到绝对坐标系中，车辆据此进行进一步的绝对轨迹规划，包括车辆的前轮转角控制序列和纵向速度(或加速度)控制序列等。由此，解决了具有不同运动需求的多车协同运动规划等问题。
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公开(公告)号：CN113954877A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111409783.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种基于安全沙箱的智能汽车安全仲裁及控制方法及装置，汽车上设置有用于计算能保障车辆安全的控制输入的安全沙箱，其中，方法包括：获取汽车的当前驾驶环境；基于安全沙箱根据当前驾驶环境对控制器输入量进行安全性仲裁，识别控制器输入量的当前所属区域；根据当前所属区域控制车辆响应当前所属区域对应的车辆保护动作。由此，可以实时判断车辆的控制输入是否能保证车辆安全，并在不能保证车辆安全时实时规划新的控制输入，从而保证车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN111325967B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010127808.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于协同指派的智能网联汽车编队控制方法和装置，该方法包括：S1，采集各车辆的横向和纵向位置信息；S2，按照车车通信距离和该路侧计算单元所覆盖的通信范围，判断各车辆所属的编队；S3，生成期望队形；S4，计算多车编队内部各车辆到各目标位置的距离，并以各车辆到各目标位置的距离之和最小为原则进行车辆与目标位置的一一匹配；S5，将步骤S4获得的匹配结果发送给相应的车辆；S6，车辆根据接收到的目标位置，进行自车的轨迹规划，并进行轨迹跟踪的控制，使车辆到达期望的目标位置，进而形成稳定的多车编队。本发明能够提升交通效率和车辆燃油经济性以及减少因被动避让带来的加减速。
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公开(公告)号：CN113642177B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110936056.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了一种数字孪生虚实多车混行仿真方法及装置，该方法包括基于数字孪生建模技术在计算机中构建与物理空间的智能网联汽车相似动力学特性的虚拟车辆模型；基于通信构建虚拟车辆模型与智能网联汽车的信息交互渠道，并在信息空间中构建多车协同场景；利用虚拟车辆模型和多车协同场景进行仿真，得到数字孪生虚实多车混行仿真结果，并将该结果反馈给智能网联汽车。该方法解决了相关技术中存在参数预设后动态更新困难、难以灵活调节等问题，将数字孪生技术引入到了智能网联汽车的仿真领域，通过建立虚拟车辆模型，尝试用其表征物理系统中的智能网联汽车，进行多车实验，具有时间成本低、场景灵活度高等优点。
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公开(公告)号：CN118072541B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410159395.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本申请涉及一种混合车辆队列鲁棒数据驱动预测控制方法及装置，其中，方法包括：获取目标混合车辆队列中每个车辆的状态数据和每个目标智能网联车辆的控制量数据；基于状态数据和控制量数据，计算目标混合车辆队列的数据驱动标称系统可达集；基于数据驱动标称系统可达集，获取目标混合车辆队列的最优控制序列，以控制每个目标智能网联车辆执行与最优控制序列相应的驾驶操作。由此，解决了现有数据驱动预测控制研究中依赖数据质量，并未考虑数据噪声和外界扰动，鲁棒性较差，极大影响车辆行驶的安全性等问题。
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