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公开(公告)号：CN109375632A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811541716.7
申请日：2018-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶车辆实时轨迹规划方法，该方法包括：S1，实时获取自车的相关信息；S2，基于自车的相关信息，生成参考轨迹以及由参考轨迹确定的可行轨迹簇和可行轨迹簇中的每一条可行轨迹对应的速度；S3，根据可行轨迹和其相对应的速度，利用以安全性和高效性为驾驶目标的目标优化函数，计算每一条可行轨迹的作用量，并选择具有最小作用量的可行轨迹作为期望最优轨迹，并优化得到与期望最优轨迹对应的期望最优速度；目标优化函数根据最小作用量原理和等效力方法获得。本发明能够使自动驾驶车辆在未知环境条件中仿照驾驶人驾驶特性，能够实时根据周边车辆和环境信息，以安全性和高效性为驾驶目标规划出一条最符合驾驶人驾驶期望的轨迹。
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公开(公告)号：CN108639059B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810432926.6
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，驾驶人操控行为量化方法包括：S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量SRisk；S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；S3，根据所述与时间同步的自车和交通环境信息，通过驾驶人操控机制定量描述模块中的SRisk，获取当前行车指导速度，使所述作用量SRisk的值最小，本发明利用最小作用量原理描述驾驶人驾驶车辆过程中关于风险和效率的权衡，能够定量描述任意驾驶人驾驶过程中趋利避害的驾驶特性。
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公开(公告)号：CN108622103A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810433365.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种行车风险辨识模型的标定方法和系统，标定方法包括：S1，通过在试验车上安装信息采集装置，建立车辆平台；S2，采集与时间同步的自车和环境相关的试验数据；S3，提取不同驾驶人在不同环境中踩下加速踏板、释放加速踏板、踩下制动踏板和释放制动踏板的各个相应时刻，以定义各所述时刻分别对应的风险等级值；S4，获得驾驶人在不同场景中的风险辨识曲线，该风险辨识曲线表示随时间的变化驾驶人对风险等级的判断；S5，利用风险辨识曲线标定行车风险辨识模型。本发明通过记录驾驶人对车辆平台的操作，辨识驾驶人在不同场景中对风险等级进行判断的风险辨识曲线，再利用风险辨识曲线图对行车风险辨识模型标定，因此标定出来的行车风险辨识模型能适应不同驾驶人的驾驶习惯，有利于提高行车风险辨识系统的接受度。
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公开(公告)号：CN114247144B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111586160.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: A63F13/57 , A63F13/577 , A63F13/837
Abstract: 本申请涉及多智能体仿真技术领域，特别涉及一种多智能体对抗仿真方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取对抗场景参数；基于所述对抗场景参数生成初始场景，其中，所述初始场景包含智能体交互机制，并根据场景的智能体个数分配操控装置；开始仿真后，根据操控指令操控至少一个智能体进行交互，并采集当前场景态势数据；在所述至少一个智能体中的追逃方与攻防方之间的对抗结束后，判定仿真结束，以预设文件格式导出所述当前场景态势数据。由此，解决了相关技术中多智能体对抗仿真无法满足充分研究多智能体行为的需求等问题。
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公开(公告)号：CN114492059B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210115962.6
申请日：2022-02-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种基于场能的多智能体对抗场景态势评估方法及装置，其中，方法包括：在多智能体对抗场景下，判断多智能体对抗是否开始；如果开始多智能体对抗，则利用预设的威胁能量场与安全能量场模型，获取威胁态势与安全态势量化结果；基于威胁态势与安全态势量化结果进行态势分析，得到对抗场景关键信息，并根据抗场景关键信息获取更新各类态势理解信息的数值，并在结束更新后，结束多智能体对抗，得到多智能体对抗场景的态势评估结果。由此，解决了相关技术多为经验应用，缺乏客观物理规律建模，主观性较强，缺乏可解释性，且实时性和实用性较低，无法直接反映对抗场景所处局势，导致无法支撑后续对抗场景的决策控制等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492058B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210115950.3
申请日：2022-02-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种面向多智能体对抗场景的防御态势评估方法及装置，其中，方法包括：在多智能体对抗场景下，判断多智能体对抗是否开始，如果多智能体对抗开始，则利用预设的安全能量场分层模型计算对抗环境中的防护安全能量，并根据防护安全能量更新安全能量场态势图，更新当前时刻的安全能量场态势，直至多智能体对抗结束，得到多智能体对抗场景的防御态势评估结果。由此，解决了相关技术忽略微观层面上的智能体的具体行为，且缺乏客观物理规律的建模，可解释性低，智能化程度低，实时性差，无法为后续智能体决策服务等问题。
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公开(公告)号：CN113946943B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111131805.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/30 , G06F111/08
Abstract: 本申请公开了一种人‑车‑路微观交通系统建模及风险辨识方法及装置，其中，方法包括：构建车‑路动态交互作用模型，得到车路交互产生的潜在事故后果；构建人‑车动态交互作用模型，得到人车交互产生的行为不确定性；构建人‑路动态交互作用模型，得到人路交互过程驾驶人风险敏感度差异；利用聚类思想将驾驶人驾驶习性的特征规律和差异性进行表征，得到驾驶人个性化特性；根据车路交互产生的潜在事故后果、行为不确定性、人路交互过程驾驶人风险敏感度差异及驾驶人个性化特性构建人‑车‑路闭环动力学系统，生成风险辨识结果。由此，可以表征驾驶人因素、车辆运动状态、道路环境信息交互过程对系统安全状态的影响，实现系统风险辨识与分级预警。
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公开(公告)号：CN110414803B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201910611202.2
申请日：2019-07-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种不同网联程度下自动驾驶系统智能水平的测评方法，该方法包括：S1，选取自动驾驶系统智能水平的评价指标；S2，根据测试交通过程中的实际作用量和理论最小作用量之间的数值差异，获取自动驾驶系统智能水平的量化评价依据；S3，确定量化评价依据的变化范围，划分出至少两个评价被测自动驾驶系统的智能水平等级的测评区间，每一个测评区间对应一个智能水平等级；S4，获取被测自动驾驶系统在不同网联程度下的多组量化评价依据数据；S5，对量化评价依据数据进行统计分析，根据各统计分析结果对被测自动驾驶系统的智能水平进行评价。本发明能够立体而真实地对自动驾驶系统在不同网联程度下的智能水平进行测评。
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公开(公告)号：CN113569778A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110885654.7
申请日：2021-08-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据融合的路面湿滑区域检测及预警方法、装置，基于图像分割算法提取图像特征得到路面检测结果；基于点云分割算法得到点云路面检测结果；将两种检测结果融合得到路面检测区域；将路面区域激光点云反射强度信息与图像特征融合，使用像素点双向匹配方法增大同类像素点特征的关联程度，使用路面干湿状态分割网络得到路面干湿状态检测结果；根据车辆运动状态信息构建车辆运动方程并基于粒子滤波算法预测车辆运动轨迹与速度；根据路面干湿状态和车辆轨迹预测结果，为驾驶员提供预警。由此，可实时检测车辆前方的路面状态，评估车辆失稳风险，并在车辆存在失稳风险时对驾驶员提供预警，提高行车安全性，减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN112161638B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202011014937.6
申请日：2020-09-24
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种多目标优化的个性化路径选择方法，其该方法包括：步骤1，判断出发点与目的地之间是否存在一条以上的潜在路径，若存在，则进入步骤2；步骤2，驾驶员输入各目标因素的倾向权重，计算各目标因素在路径选择中所占据的比重；步骤3，计算每一条备选路径对应的单目标因素累计值；步骤4，计算目标因素对应的一条备选路径的评分值：步骤5，计算每一条备选路径的综合期望加权得分；步骤6，从所有的备选路径中选择最高的备选路径，作为最终路径输出。本发明将行车安全性作为优化指标，同时能够根据用户需求综合考虑安全、能耗、时间三种目标因素对路径选择的影响，使得整体路径选择能够更好地满足驾驶员需求。
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