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公开(公告)号:CN118405100A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410333506.8
申请日:2024-03-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像的车辆自动紧急制动系统关键参数测试方法,包括:通过预构建的仿真系统在仿真场景内获取车辆前方的图像数据;基于所述图像数据通过预设的自动紧急制动模型生成控制指令,基于所述控制指令控制车辆进行制动;在制动过程中对关键参数设置不同的预设值,仿真在不同预设值下的制动效果;根据所述制动效果确定不同的关键参数的边界预警值。本发明解决了现有车辆自动紧急系统各关键参数设置不明确而导致可能存在的安全隐患的问题。
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公开(公告)号:CN117726652A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311757485.4
申请日:2023-12-20
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及运动预测技术领域,特别涉及一种结合空间域特征可覆盖多场景的行人轨迹预测方法及装置,其中,方法包括:获取车辆的车载图像、自车运动信息和行人历史轨迹;将车载图像输入预先构建的空间域提取与行人意图识别模型中,以预测未来行人穿行意图;将自车运动信息输入预先构建的自车速度补偿模型中,以预测未来自车速度;将行人历史轨迹、未来行人穿行意图和未来自车速度向量输入预先构建的行人轨迹预测模型中,以预测未来行人轨迹。由此,解决了行人运动层特征、周围的交通环境特征和轨迹时序相关信息提取和运用不充足不完备等问题,可对行人运动轨迹进行较高精度的预测。
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