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公开(公告)号：CN109684702B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201811541720.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的行车风险辨识方法，该方法包括以下步骤：S1，实时获取GPS信息，生成参考轨迹；S2，根据参考轨迹和GPS信息，结合车辆动力学模型和控制约束条件，生成动态且连接参考轨迹初始端和终端的可行轨迹集以及可行轨迹集中的每一条可行轨迹对应的速度；S3，优化可行轨迹及其对应的速度；S4，根据优化的可行轨迹和速度，结合车辆动力学模型以及设定的约束条件，利用代价函数计算可行轨迹的代价值，形成自车在每条可行轨迹上行驶的概率分布图，从而绘制出可行轨迹分布图；代价函数根据最小作用量原理和等效力方法获得；S5，根据可行轨迹分布图，利用车辆动力学模型和轨迹转向概率，计算相对等效力，以根据相对等效力辨识行车过程中的动态风险范围。本发明综合考虑人、车、路各要素之间耦合关系，能适用于行车风险范围的准确识别，并为驾驶决策提供支持。
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公开(公告)号：CN110414831B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201910673350.7
申请日：2019-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人认知视角的人车路耦合风险评估方法及装置，方法包括：S1，获取自车、自车周围的交通环境以及处于自车周围的交通环境中交通客体的参数信息；S2，将S1中获取的各类信息输入至车载传感器单元中，车载传感器中预先设置有人车路耦合风险评估模型；S3，通过人车路耦合风险评估模型，输出自车周围的交通环境中的单个交通客体的风险值以及整个自车周围的交通环境中的风险Map图。本发明能够综合考虑人车路之间的耦合特性，符合驾驶人风险感知水平，基于驾驶人主观认知和客观评价的综合风险评估方法，量化当前环境风险值结果，以保证车辆安全避障。
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公开(公告)号：CN107918113B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201611001745.5
申请日：2016-11-14
Applicant: 清华大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明涉及一种组合车载雷达标定方法,该方法包括S100，在车辆上安装前向雷达、后向雷达以及侧向雷达；S200，标定前向雷达和后向雷达的安装位置信息；S300，根据前向雷达或后向雷达的检测范围、侧向雷达的检测范围以及侧向雷达预计的安装角度，选定前向雷达或后向雷达与相应的侧向雷达都能检测到的共同检测区域，以确定侧向雷达的安装位置信息。本发明利用前/后向雷达与侧向雷达的共同检测区域，通过前/后向雷达与侧向雷达显示同一目标的位置信息，能够完成对前/后向雷达与侧向雷达的标定。
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公开(公告)号：CN107798870B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201711007321.4
申请日：2017-10-25
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法及系统、车辆，所述方法包括如下步骤：步骤1，采集自车周围的其它交通参与目标的传感器原始数据；步骤2，将传感器原始数据解析成目标数据；步骤3，从目标数据中提取检测目标；步骤4，接收前一时刻的航迹，得到预测航迹；步骤5，关联检测目标和前一时刻预测航迹得，到关联数据；步骤6，根据关联失败检测目标，新生成航迹；步骤7，根据关联成功的航迹，更新航迹；步骤8，根关联失败的航迹，更新航迹；步骤9，根据新生成、更新及未删除的各航迹，得到当前时刻的预测航迹，返回步骤4；步骤10，输出步骤9得到的当前时刻预测航迹中的置信度状态为成熟且重要的航迹。本发明的航迹管理方法的可靠性提高，误跟踪率降低。
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公开(公告)号：CN109781431A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811494519.4
申请日：2018-12-07
Applicant: 山东省科学院自动化研究所 , 清华大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了基于混合现实的自动驾驶测试方法及系统，虚拟测试车将虚拟环境下的测试数据通过云服务器传输给真实测试车的车载终端，从而真实测试车将虚拟环境测试数据与真实环境的数据进行融合，真实测试车根据融合后的数据选择行驶方案；真实测试车将车载传感器的实时数据同步上传给控制中心的云服务器，测试场的路面传感器将路面的实时数据同步上传给控制中心的云服务器，云服务器将所接收的数据发送给控制中心计算平台，控制中心计算平台根据云服务器提供的数据对虚拟环境进行更新，同时对虚拟测试车的行驶速度和行驶路线进行调整；控制中心计算平台将真实测试车在受虚拟测试环境影响下的行驶参数进行保存。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109684702A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811541720.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的行车风险辨识方法，该方法包括以下步骤：S1，实时获取GPS信息，生成参考轨迹；S2，根据参考轨迹和GPS信息，结合车辆动力学模型和控制约束条件，生成动态且连接参考轨迹初始端和终端的可行轨迹集以及可行轨迹集中的每一条可行轨迹对应的速度；S3，优化可行轨迹及其对应的速度；S4，根据优化的可行轨迹和速度，结合车辆动力学模型以及设定的约束条件，利用代价函数计算可行轨迹的代价值，形成自车在每条可行轨迹上行驶的概率分布图，从而绘制出可行轨迹分布图；代价函数根据最小作用量原理和等效力方法获得；S5，根据可行轨迹分布图，利用车辆动力学模型和轨迹转向概率，计算相对等效力，以根据相对等效力辨识行车过程中的动态风险范围。本发明综合考虑人、车、路各要素之间耦合关系，能适用于行车风险范围的准确识别，并为驾驶决策提供支持。
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公开(公告)号：CN106448194B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610973318.7
申请日：2016-10-28
Applicant: 清华大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种交叉路口交通信号和车辆协同控制方法及装置、车辆，该方法包括：步骤1，根据道路平均车流量计算交通信号灯周期；步骤2，根据车辆定位信息和路口停止线信息计算信号绿信比和各车到达路口停止线时间；步骤3，根据交通信号灯周期和信号绿信比，控制交叉路口的交通信号灯相位切换；步骤4，判断各车辆是否通过交叉路口，若否进入步骤5；反之进入步骤6；步骤5，将各车到达路口停止线时间和交通信号灯周期发送到各相应车辆，各车计算自车的期望加速度；步骤6，检测交通信号灯周期是否结束，若结束，则返回步骤2；反之，则返回步骤4。本发明能够优化交叉路口的配时以及车辆通过交叉路口的速度或加速度轨迹，并对交叉路口交通信号和驶向交叉路口的各车加速度进行控制。
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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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