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公开(公告)号：CN116805294A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211545016.1
申请日：2022-12-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06T5/50 , G01M17/007 , G06T7/73 , G06V20/56
Abstract: 一种增强环境场景的方法，包括：从自动驾驶车辆获得图像，图像由安装在自动驾驶车辆上的相机捕获并且描绘自动驾驶车辆周围环境；生成包含一个或多个虚拟对象的虚拟对象图形，当在图像上渲染虚拟对象图形产生对象增强图像；生成表征天气宏观静态效果的全局场景图形；生成表示至少一个具体天气动态效果的天气动态效果图形；基于虚拟对象图形、天气全局场景图形和天气动态效果图形，合成生成环境增强图像，导致环境的视觉表示如同环境在经历预定天气条件和交通环境时将表现的那样；以及将合成环境增强图像输入到自动驾驶车辆的车载车辆控制器中，使得自动驾驶车辆基于环境增强图像执行至少一个自动驾驶操作。
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公开(公告)号：CN116513236A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310457489.4
申请日：2023-04-24
Applicant: 清华大学 , 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本申请涉及一种基于行车风险场的自适应车辆全向驾驶辅助方法及装置，其中，方法包括：采集目标车辆的行驶轨迹，基于预设方式对行驶轨迹进行规划，生成多个候选轨迹，并根据预设筛选策略对多个候选轨迹进行筛选，得到候选轨迹簇；基于由势能风险场建立的行车风险评估模型和预设损失函数对候选轨迹簇中的每条候选轨迹进行评价，得到评价结果满足预设要求的目标轨迹；学习目标轨迹对应的损失函数的权重参数，以进行车辆全向辅助驾驶的自适应学习。由此，解决了现有自适应驾驶辅助技术功能相互孤立，应用场景单一等问题。
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公开(公告)号：CN116304608A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310154061.2
申请日：2023-02-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/211 , G06F18/2415 , G06N20/00
Abstract: 本公开提供的适用于智能汽车的结构化道路场景生成方法，包括：选取基准道路场景结构，构建其“结点‑边”图结构模型，该模型中的结点包括与交叉路口相对应的中心结点和与道路场景结构的出入口相对应的端结点，该模型中的边用于连接结点，对应道路场景结构的出入口之间的相邻两向所有车道形成的路段；对“结点‑边”图结构模型中的结点和边进行随机化处理，生成随机化“结点‑边”图结构模型；判断随机化“结点‑边”图结构模型是否合规，若不合规，则重新生成随机化“结点‑边”图结构模型；将合规的随机化“结点‑边”图结构模型对应的道路场景结构输出。本公开可解决智能汽车在特定场景训练的驾驶策略泛化性能差、在线路径规划实时性差等问题。
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公开(公告)号：CN116245183A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310184279.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的交通场景泛化理解方法及装置，其中，方法包括：获取原始交通场景智能体信息；基于原始交通场景智能体信息，构建子图节点和对应的特征向量并编码，生成经过编码的节点特征向量；利用经过编码的节点特征向量，构建动态有向图，并通过图卷积神经网络训练得到节点之间边的参数向量，以体现交通场景中各智能体以及环境之间的相互作用，形成场景理解图。由此，解决了相关技术中，基于物理规则指标的方法评价标准过于单一，无法处理复杂交互场景，基于大数据分布的统计方法时效性差，应对突发的交通事件无法做出实时评估，基于交互物理模型的方法需要针对特定场景进行参数调优与设计，不具备场景泛化性等问题。
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公开(公告)号：CN116070448A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310132213.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种智能决策算法与仿真平台的联合互锁调用方法，涉及联合仿真技术领域，包括在智能决策算法处创建算法侧模块，在仿真平台处创建平台侧模块，并进行总初始化操作，其中，算法侧模块与平台测模块在同一个进程的两个线程内分别运行；分别对算法侧模块和平台侧模块进行重置操作，并重置共享上下文状态；分别对算法侧模块和平台侧模块进行步进操作，并借助共享上下文进行数据交换；在智能决策算法要求重置称为一个采样循环时，停止步进操作；反复执行采样循环直至智能决策算法运行结束。本申请在智能决策算法侧和仿真平台侧各部署一个功能模块，且仅依赖于少量线程同步原语，在同一进程内解决控制权冲突，保证了高通信效率，性能损失小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116011123A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310154088.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本公开提供的智能汽车连续时间最优决控模型构建及求解方法，包括：构建智能汽车连续时间最优决控模型，以自车的终端状态性能函数和从初始时刻至终端时刻的有限时域内的效用函数的连续时间积分作为目标函数，效用函数用于表达自车的综合性能，以智能汽车的连续时间动力学方程作为最优决控模型的运动约束，以参数化最优策略作为最优决控模型的输出；对最优决控模型进行迭代求解，每次迭代中，首先从初始时刻至终端时刻前向求解终端时刻的自车状态，然后从终端时刻至初始时刻后向求解策略梯度，并以梯度下降的方式更新参数化策略的参数，不断重复上述迭代过程直至参数化策略的参数收敛，得到最优参数化策略。本公开精度高、适用范围广、节省内存。
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公开(公告)号：CN112818036B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110126871.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出一种基于云端大数据的电动车剩余里程预估方法和装置，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：接收预估请求，分别对车端和网络端进行数据采集，获取云端数据；对云端数据进行特征提取，获取特征信息；将特征信息输入已训练的剩余里程预估模型，获取剩余里程预估结果。由此，获取了更加多元化的行驶数据，结合天气、路况等环境信息，提取出更丰富的特征，利用更复杂高效云端模型来进行计算，提高预估结果的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN112906870B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110287729.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种基于小样本的网络模型压缩云端服务方法，涉及车载压缩模型技术领域，其中，该方法包括：获取用户上传的数据信息，包括待压缩模型的信息、第一样本集合和压缩要求；根据所述待压缩模型的信息和所述压缩要求确定压缩方案，并根据所述第一样本集合生成第二样本集合，并计算所述第二样本集合中各个样本的初始置信度，根据所述压缩方案和所述各个样本的初始置信度对待压缩模型进行迭代式压缩优化，以获得初步压缩模型；根据所述第一样本集合对所述初步压缩模型进行微调，以得到目标压缩模型。采用上述方案本发明在保证模型准确率的前提下，降低模型的计算量，通过云端和互联网搜索，避免对人为设定的依赖和上传大数据集所造成的消耗和不便利。
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公开(公告)号：CN111310574B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010054709.5
申请日：2020-01-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种车载视觉实时多目标多任务联合感知方法和装置。所述方法包括下述步骤：步骤S1，利用深度卷积网络特征提取器(4)对车载单目相机采集的单帧图像(5)进行图像特征提取；步骤S2，基于步骤S1提取的图像特征，预测各目标的类别及其在图像坐标系中的二维位置；步骤S3，基于步骤S1提取的图像特征以及步骤S2的检测结果，估计对于各目标进行三维重建所需要的三维位置、观测朝向和尺寸信息，包括估计各目标三维中心在世界坐标系中的纵向距离、目标三维中心在图像平面的投影位置、目标的观测角度值及目标真实三维尺寸偏差值；步骤S4，道路分割：基于步骤S1提取的图像特征，输出所述单帧图像的场景中的道路分割结果。
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公开(公告)号：CN115140099A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210960832.2
申请日：2022-08-11
Applicant: 清华大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请公开了一种实现紧急靠边停车的运动规划方法及装置，其中，方法包括：根据感知信息评估当前交通态势，并建立行车风险场，计算各点风险场强大小和方向；基于各点风险场强大小和方向得到自车处风险场强，并评估他车意图，以根据他车意图决策是否执行紧急靠边停车的运动规划策略；以及在执行紧急靠边停车的运动规划策略时，基于由车辆运动学约束和自车的机械结构得到的约束条件进行约束的同时，基于PID规划自车的速度，直至完成紧急靠边停车。由此，解决了相关技术中，运动规划无法与自主决策相适应，从而难以保证在司机失能情况下，控制车辆紧急靠边停车的安全性和高效性的技术问题。
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