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公开(公告)号：CN109878515B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910185821.X
申请日：2019-03-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: B60W30/095
Abstract: 本发明提出一种预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：在自动驾驶车辆进入路口区域的情况下，确定进入所述路口区域的障碍车；获取所述障碍车在所述路口区域内行驶的历史行驶数据；根据所述障碍车的历史行驶数据和所述障碍车在当前的行驶状态，预测所述障碍车可能的行驶轨迹；以及根据所述障碍车可能的行驶轨迹和所述自动驾驶车辆在当前的行驶状态，预测所述自动驾驶车辆在所述路口区域的行驶轨迹。采用本发明，可以有效提高自动驾驶的决策准确程度，降低行车风险。
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公开(公告)号：CN109886602A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910185823.9
申请日：2019-03-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提出了车辆驾驶策略的评估方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，其中车辆驾驶策略的评估方法，可以包括：比较在一段路程内自动驾驶策略和驾驶员驾驶策略在道路场景情况下的分布区别；比较在自动驾驶策略和驾驶员驾驶策略情况下，车辆在路程内的驾驶状况的变化率占比；比较在自动驾驶策略和驾驶员驾驶策略情况下，车辆在路程内的路径相似程度，根据分布区别、变化率占比和路径相似程度得到述车辆驾驶策略的评估结果。
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公开(公告)号：CN109857118A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910186289.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了用于规划驾驶策略的方法、装置等，其中用于规划驾驶策略的方法，可以包括：根据采集的规划轨迹数据B和道路场景数据A，构建规划轨迹数据B、道路场景数据A、神经网络模型W之间的函数关系Bi＝fi(Ai，W)，并且拟合得到神经网络模型W，其中i＝1、2、3、…n；对于驾驶员驾驶情况下的驾驶员行为轨迹进行拼接，生成驾驶员行为轨迹数据P；将作为负样本的规划轨迹数据B和作为正样本的驾驶员行为轨迹数据P输入神经网络模型W，对比学习在负样本和正样本情况下神经网络模型W的输出，并且将神经网络模型W进行修正，得到规划的驾驶策略G＝f(A，W’)，其中W’为修正的神经网络模型。
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公开(公告)号：CN104156694A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410342455.1
申请日：2014-07-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明的目的是提供一种识别图像中的目标对象的方法与设备。具体地，根据经用户涂覆的第一图像确定所述第一图像中被涂覆的第二图像；识别所述第二图像中的一个或多个候选对象；根据所述一个或多个候选对象确定与所述第二图像所对应的涂覆区域信息相匹配的一个或多个目标对象。与现有技术相比，本发明识别到的目标对象与所述第二图像所对应的涂覆区域信息相匹配，即与用户涂覆的涂覆区域相匹配，从而实现了在准确识别用户的真实需求，并能够比较精细的识别用户涂覆区域的同时，提高了对用户涂覆的涂覆区域中的内容进行识别的准确度，相应地，也提高了用户获取信息的效率，并提升了用户的识别体验以及用户对识别结果的满意度。
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公开(公告)号：CN109857118B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910186289.3
申请日：2019-03-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了无人车规划驾驶策略的方法、装置等，其中无人车规划驾驶策略的方法，可以包括：根据采集的规划轨迹数据B和道路场景数据A，构建规划轨迹数据B、道路场景数据A、神经网络模型W之间的函数关系Bi＝fi(Ai，W)，并且拟合得到神经网络模型W，其中i＝1、2、3、…n；对于驾驶员驾驶情况下的驾驶员行为轨迹进行拼接，生成驾驶员行为轨迹数据P；将作为负样本的规划轨迹数据B和作为正样本的驾驶员行为轨迹数据P输入神经网络模型W，对比学习在负样本和正样本情况下神经网络模型W的输出，并且将神经网络模型W进行修正，得到规划的驾驶策略G＝f(A，W’)，其中W’为修正的神经网络模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109927719B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201711351196.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W40/04 , B60W40/105 , B60W50/14
Abstract: 本申请提供一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统，所述方法包括，获取车载传感器所采集的本车周围的环境数据；基于所述环境数据,确定本车周围的动态障碍物的可行驶区域；利用动态障碍物的历史状态信息和可行驶区域，预测动态障碍物的行驶轨迹；判断动态障碍物的行驶轨迹与本车行驶轨迹冲突的风险状况。可以计算障碍物轨迹与本车轨迹的风险系数，进行提前预警。
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公开(公告)号：CN109910880A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910172670.4
申请日：2019-03-07
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W40/10 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提出一种车辆行为规划的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：根据主车的当前状态，确定能够影响所述主车的至少一个第一障碍目标，并且对所述至少一个第一障碍目标的运动轨迹进行第一预测；根据所述第一预测的结果，规划所述主车能够执行的候选行车行为；基于所述候选行车行为和所述至少一个第一障碍目标的当前状态，确定能够影响所述主车的至少一个第二障碍目标，并且基于所述候选行车行为对所述至少一个第二障碍目标的运动轨迹进行第二预测；以及根据所述第二预测的结果，从所述候选行车行为中确定所述主车待执行的行车行为。采用本发明，可以有效提高预测的效率和准确程度。
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公开(公告)号：CN109872069A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910127175.1
申请日：2019-02-20
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提出一种车辆性能评价方法、装置和终端，所述方法包括：获取体感项发生的时间长度内的标注体感分数，并记录用于表示车辆状态的标注体感指标数据；根据标注体感分数与标注体感指标数据得到体感与车辆状态的关联关系；获取预设时间长度的目标体感指标数据，并根据目标体感指标数据和体感与车辆状态的关联关系得到目标体感分数；根据目标体感分数得到车辆性能评价结果。无须乘客参与，可以降低成本，提升车辆评价效率。
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公开(公告)号：CN109801508A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910142037.0
申请日：2019-02-26
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G08G1/0967 , G05D1/02
Abstract: 本发明实施例提出一种路口处障碍物的运动轨迹预测方法和装置，方法包括：获取车辆将要通过的道路路口处的环境信息以及车辆感知范围内的可视障碍物信息；将路口障碍物信息与可视障碍物信息融合，筛选出车辆在道路路口处的盲区障碍物信息；根据道路信息预测与盲区障碍物信息对应的障碍物的运动轨迹。装置包括：获取模块，用于获取车辆将要通过的道路路口处的环境信息以及车辆的可视障碍物信息；融合模块，用于筛选出车辆在道路路口处的盲区障碍物信息；轨迹预测模块，用于预测与盲区障碍物信息对应障碍物的运动轨迹。本发明实施例通过获取道路路口处的环境信息，弥补车辆在到达路口之前存在感知盲区的问题，提升车辆对道路路口障碍物的预测能力。
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公开(公告)号：CN109242251A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810878321.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种行车行为安全性检测方法、装置、设备及存储介质。本发明实施例的方法，通过在车辆行驶过程中获取车辆当前的行驶数据；根据车辆当前的行驶数据确定车辆当前的行车行为特征数据；将车辆当前的行车行为特征数据输入实时安全检测模型，计算车辆当前的行车行为对应的安全感分数；根据车辆当前的行车行为对应的安全感分数，确定车辆当前的行车行为是否安全，实现了针对车辆的行车行为是否会造成用户产生不安全感来检测车辆当前行车行为的安全性，通常乘车用户对车辆行驶行为产生的不安全感时，车辆还未发生危险，本发明实施例的方法可以辅助车辆驾驶系统的优化，可以降低车辆行驶的安全风险，改善用户乘车体验。
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