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公开(公告)号:CN116985785B
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311267351.4
申请日:2023-09-28
申请人: 张家港极客嘉智能科技研发有限公司
IPC分类号: B60W30/06 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/107
摘要: 本发明涉及车辆驾驶控制技术领域,具体涉及基于多传感器和视觉交互的自动泊车系统,所述系统包括:数据采集模块,根据多种传感器采集车辆运动信息,获取车辆周围环境图像;自动泊车系统数据分析模块,结合龙格库塔算法得到各泊车时间点车辆运动调整模型;根据车辆及障碍物的轮廓得到车辆形态向量集合及周围障碍物形态向量总集合,构建防碰撞模块;根据车辆宽度以及防碰撞框宽度得到防碰撞因子;构建初始自动泊车模型,根据初始自动泊车模型及泊车时间得到自动泊车模型;自动泊车导航指令传送模块,根据自动泊车模型得到泊车路线,执行自动泊车。本发明实现车辆自动泊车,提高泊车精度,避免碰撞问题。
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公开(公告)号:CN110194147B
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN201910141959.X
申请日:2019-02-26
申请人: 大众汽车有限公司
IPC分类号: B60W20/40 , B60W20/19 , B60W10/06 , B60W50/06 , B60W40/107 , B60W40/105 , B60W50/10
摘要: 本发明涉及一种用于运行机动车(2)的串并联混动驱动系(1)的方法。该方法具有如下步骤:‑将内燃动力机(3)与机动车(2)的轮(5)机械地脱耦,‑借助于第二电机(6)将机动车(2)从第一速度v1加速到第二速度v2,以及‑将内燃动力机(3)的转速n从第一转速n1提高到第二转速n2。内燃动力机(3)的转速n从第一转速n1到第二转速n2的提高连续地取决于机动车(2)的速度v从第一速度v1到第二速度v2的提高来实现。此外,本发明涉及一种带有串并联混动驱动系(1)的机动车(2)。
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公开(公告)号:CN117163008A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311271202.5
申请日:2023-09-28
申请人: 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
IPC分类号: B60W30/02 , B60W10/04 , B60W40/06 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/107
摘要: 本申请提供了一种车辆控制扭矩的确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取当前时刻目标车辆的目标状态信息以及其行驶路面的目标图像;将目标状态信息以及目标图像输入扭矩控制模型:通过第一注意力网络对目标状态信息进行处理,得到车辆状态特征;通过第二注意力网络对目标图像进行处理,得到路面特征;通过特征拼接网络对车辆状态特征和路面特征进行处理,得到拼接特征;通过深度神经网络对拼接特征进行处理,得到目标车辆的目标控制扭矩。采用上述技术手段,解决现有技术中因为车辆扭矩控制没有考虑路况,导致车辆扭矩输出不足和不平稳的问题。
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公开(公告)号:CN117104268A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311125722.5
申请日:2023-09-01
申请人: 浙江吉利控股集团有限公司 , 宁波吉利汽车研究开发有限公司
IPC分类号: B60W60/00 , B60W40/107 , B60W30/14
摘要: 本文公开了一种速度控制方法、设备、系统、汽车和存储介质。所述方法包括,获取自动驾驶模式下规划确定的初始目标加速度;根据已识别出的前车的行驶状态信息、当前行驶的道路信息和预设的横向距离与最小加速度关系,确定最小加速度;根据所述最小加速度修正所述初始目标加速度,得到修正后的目标加速度;根据所述修正后的目标加速度控制本车行驶。本公开提供的方案结合前车的横向距离以及行驶道路上的车道信息,对初步规划确定的初始目标加速度加以最小加速度约束,以使得在进行本车的变速控制时,充分考虑相邻车道前车与本车道前车对本车实际加速度控制的不同影响,提升本车进行加速度控制的合理性,平滑控制过程,提高驾乘人员的舒适性。
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公开(公告)号:CN116767218B
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311040876.4
申请日:2023-08-18
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: B60W30/18 , B60W40/04 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W50/00 , B60W60/00
摘要: 本发明公开一种无人驾驶车辆强制换道决策方法、计算机设备及介质,涉及车辆决策规划领域,方法包括响应换道需求,当目标变更车道上存在前车和后车时,获取驾驶参数;根据驾驶参数计算后车的让行概率;基于POMDP模型构建无人驾驶车辆换道决策模型;无人驾驶车辆换道决策模型包括状态空间以及动作空间,状态空间包括前车、无人驾驶车辆和后车的状态参数以及后车的让行概率,动作空间包括无人驾驶车辆的变道相关决策控制指令;对无人驾驶车辆换道决策模型进行求解,得到无人驾驶车辆的最优决策控制指令。本发明将后车让行概率加入到无人驾驶车辆换道决策预测模型中,考虑了社会车辆驾驶意图,得到的无人驾驶车辆换道决策指令的准确性更高。
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公开(公告)号:CN113276821B
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202110067945.5
申请日:2021-01-19
申请人: 马自达汽车株式会社
发明人: 岩濑耕二
IPC分类号: B60W10/04 , B60W10/18 , B60W10/20 , B60W40/02 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/112
摘要: 本发明提供一种驾驶员状态推断装置,提高驾驶员的状态的推断精度。第1计测部(320)计测与分配给驾驶员的自上而下注意的注意资源的量相关联的第1指标值(id1)。第2计测部(330)计测与分配给驾驶员的自下而上注意的注意资源的量相关联的第2指标值(id2)。推断部(340)基于第1指标值(id1)以及第2指标值(id2),推断包括驾驶员的注意功能降低状态在内的驾驶员的状态。
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公开(公告)号:CN114426019B
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202210114009.X
申请日:2022-01-30
申请人: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC分类号: B60W30/09 , B60W40/00 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/112 , B60W10/04 , B60W10/18
摘要: 本发明公开了一种目标车辆切入控制方法,步骤包括:探测本车周围潜在目标车辆,筛选出本车前方目标车辆;获取本车运动信息、前方目标车辆信息和本车所处环境信息,响应于目标车辆有切入本车道的可能性,识别本车所处天气和目标车辆类型,根据本车所处天气和目标车辆的类型匹配出本车进行减速度控制的时机,其中,不同天气和目标车辆的类型对应不同的减速度控制的时机。通过本发明的目标车辆切入控制方法,能够对目标车辆的切入情况进行及时有效处理,提高了驾驶辅助系统在不同天气情况时针对不同类型目标车辆切入的安全感和舒适性。
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公开(公告)号:CN116653964B
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310950439.X
申请日:2023-07-31
申请人: 福思(杭州)智能科技有限公司
发明人: 吴鹏 , 郭璧玺 , 邹欣 , 计晨 , 邓晟伟 , 战策 , 刘翎予 , 唐杰 , 李小刚 , 潘文博 , 白颖 , 陈少佳 , 陈永春 , 赵红军 , 马时骏 , 刘家辉 , 汪锦文 , 胡雨辰
IPC分类号: B60W30/18 , B60W40/105 , B60W40/107
摘要: 本申请涉及一种变道纵向速度规划方法、装置和车载设备。该方法根据动力学约束条件和目标车道的车辆行驶预测信息确定目标变道时间,根据目标车辆驶入目标车道的预估平均速度对变道路段各时间点的纵向速度进行规划,能够确保速度规划的有效性和可行性。并且基于动力学约束条件根据速度和位置的变化量进行速度规划,无需求解计算复杂的代价函数即可得到当前时间点至目标变道时间之间各时间点的纵向速度,能够在低算力条件下得到有效可行的纵向速度谱。
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公开(公告)号:CN116767241A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310770248.5
申请日:2023-06-27
申请人: 联创汽车电子有限公司
IPC分类号: B60W40/107
摘要: 本发明公开了一种自车期望加速度修正方法、系统及存储介质,修正方法包括:根据切入自车道目标车辆运动状态和自车运动状态计算自车期望加速度计算值;根据切入自车道目标车辆的累积时间、相对距离、相对速度和相对加速度至少其中之一获得自车加加速度推荐值;根据自车加加速度推荐值、运行周期和经过一个运行周期延迟的自车期望加速度输出值计算自车期望加速度修正值;将自车期望加速度计算值与自车期望加速度修正值进行取大操作得到自车期望加速度输出值;将自车期望加速度输出值下发纵向执行器执行。本发明能避免前车切入自车车道在不会对自车安全产生影响的工况下,自车非必要和/或过度制动造成自车乘员不舒适(顿挫感),提高乘员舒适性。
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公开(公告)号:CN116750009A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310577783.9
申请日:2023-05-22
申请人: 苏州智加科技有限公司
IPC分类号: B60W60/00 , B60W50/00 , B60W40/107
摘要: 本发明涉及自动驾驶技术领域,提供了提供了一种基于学习的加速度平滑方法。该方法包括:选择Frenet道路坐标系,采集目标车辆附近设定范围内的车辆的跟踪轨迹数据;提取行车特征;设定帧的目标车辆,输入设定帧过去的第一设定数量的帧的特征矩阵至时序卷积网络,经训练,输出过去速度、当前速度和未来速度的时间序列;将预测的平滑后的速度序列中的未来速度所包含的帧,通过后处理,获得当前帧的加速度。本发明避免了帧与帧之间的输出加速度没有联系,无法达到平滑的目的;实现了在速度变化上不会有实时滤波的延迟,结果更准确;做到了在后处理上更为灵活。
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