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公开(公告)号：CN112466119A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011345833.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种利用车路协同数据的汽车跟车车速预测方法及系统，方法包括：获取跟车场景数据；对跟车场景数据进行回归分析，建立回归模型；根据跟车场景数据对给定的时间窗口内和驾驶区域内行驶的跟车队列的车速、车头间距和前车宽度进行统计概率分析，建立参数概率分布模型；利用训练数据集，对回归模型的参数进行辨识；将模型参数辨识结果带回所述回归模型，获得给定前车速度、车头间距和车宽条件下，受到驾驶员个性和车辆的性能差异因素的影响的当前车速的预测值，计算预测值和实测值之间的误差，并建立误差概率分布模型；综合考虑参数的随机性和误差的随机性，构建跟车车速预测模型，并得到跟车车速预测结果。
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公开(公告)号：CN111311947B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010136062.0
申请日：2020-03-02
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q10/06 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下考虑驾驶人意图的行车风险评估方法和装置，该方法包括：S1，采集环境信息和自车信息；S2，根据环境信息中的驾驶场景、他车的位置和速度信息、以及的自车的位置和速度信息，枚举出他车和自车的所有行为，由相应的收益函数计算出所有行为的收益值，通过混合策略博弈的纳什均衡求解方法计算他车和自车的所有行为组合的概率；S3，根据枚举的所有行为，分别计算他车行为和自车行为的不同行为组合的风险；S4，根据他车行为和自车行为的不同行为组合的风险及概率，将概率作为权重，叠加计算出不同行为组合的风险；S5，判断车辆是否为处于工作状态，循环运行切换方法直至车辆停止运行时再停止切换机制。本发明能够通过道路环境信息、他车信息和自车信息，判断周围驾驶员的行车意图，并对风险加以识别，实现了风险的提前感知。
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公开(公告)号：CN110949407B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201911358599.5
申请日：2019-12-25
Applicant: 清华大学
IPC: B60W50/08
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员实时风险响应的动态人机共驾驾驶权分配方法，该方法包括：S210，采集环境信息和自车信息；S220，根据所述环境信息和自车信息，获取周围车辆对自车的综合风险作用强度；S230，根据所受综合风险作用强度、以及自车的控制量，实时判断驾驶员的驾驶状态，并计算驾驶权重分配因子；S240，根据所述环境信息以自车信息，计算辅助驾驶系统的控制量；S250，根据所述控制量以及所述驾驶权重分配因子，计算实际控制量，并输出实际控制量，控制车辆运动。本发明能够通过综合实时评估驾驶员对环境风险的响应程度，判断驾驶员的实时驾驶技能，达到驾驶权柔性切换的人机共驾。
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公开(公告)号：CN111985386A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010824900.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计划行为理论的行人违章穿行行为辨识方法，该方法包括：步骤1，采集当前交通场景中的相关感知信息；步骤2，根据所述相关感知信息中的行人个体特性，识别行人的激进程度；步骤3，根据所述相关感知信息中的行人群体特性，识别行人的从众效应；步骤4，根据与当前交通场景类似或相同交通场景的历史违章穿行行人数据，获知行人违章穿行行为的主要影响因素；步骤5，通过计划行为理论，将步骤2、步骤3和步骤4获得的结果进行融合，获得行人的违章穿行意图，进而辨识行人的违章穿行行为，并输出辨识结果。本发明能够实时准确识别行人违章穿行意图，并有效辨识行人违章穿行行为，进而支持驾驶决策。
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公开(公告)号：CN109889564B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811470487.4
申请日：2018-12-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种网联汽车的集中式群体协同控制方法，属于智能网联汽车控制技术领域。本发明方法包括并行计算节点的拓扑设计，每个智能网联汽车将信息发送给云平台，在云端平台将协同控制问题的集中式建模，引入一致性变量将问题构建为一致性优化问题，利用交替方向乘子法解耦该问题，并行的更新一致性变量、原始变量以及对偶变量直至满足设定的终止条件，之后将计算所得的控制变量发送给智能网联汽车进行执行。本方法采用交替方向乘子法将集中式控制问题进行解耦，实现并行计算，利用计算节点可以极大提高计算效率，同时本方法在较少的迭代步数下可以达到较高的精度，从而达到较好的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111542113A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010388493.6
申请日：2020-05-09
Applicant: 清华大学 , 英博超算(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种定位方法，应用于移动终端，所述方法包括以下步骤：所述移动终端与覆盖所处小区的基站进行信令交互；所述移动终端获得所处小区的Cell-ID以获取所述移动终端的大致位置信息；所述移动终端结合所述大致位置信息并结合SLAM进行定位。本发明尽可能地防止了在高度相似的场景时出现定位错误的情况，定位更加精确。
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公开(公告)号：CN111325967A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010127808.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于协同指派的智能网联汽车编队控制方法和装置，该方法包括：S1，采集各车辆的横向和纵向位置信息；S2，按照车车通信距离和该路侧计算单元所覆盖的通信范围，判断各车辆所属的编队；S3，生成期望队形；S4，计算多车编队内部各车辆到各目标位置的距离，并以各车辆到各目标位置的距离之和最小为原则进行车辆与目标位置的一一匹配；S5，将步骤S4获得的匹配结果发送给相应的车辆；S6，车辆根据接收到的目标位置，进行自车的轨迹规划，并进行轨迹跟踪的控制，使车辆到达期望的目标位置，进而形成稳定的多车编队。本发明能够提升交通效率和车辆燃油经济性以及减少因被动避让带来的加减速。
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公开(公告)号：CN111310574A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010054709.5
申请日：2020-01-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种车载视觉实时多目标多任务联合感知方法和装置。所述方法包括下述步骤：步骤S1，利用深度卷积网络特征提取器(4)对车载单目相机采集的单帧图像(5)进行图像特征提取；步骤S2，基于步骤S1提取的图像特征，预测各目标的类别及其在图像坐标系中的二维位置；步骤S3，基于步骤S1提取的图像特征以及步骤S2的检测结果，估计对于各目标进行三维重建所需要的三维位置、观测朝向和尺寸信息，包括估计各目标三维中心在世界坐标系中的纵向距离、目标三维中心在图像平面的投影位置、目标的观测角度值及目标真实三维尺寸偏差值；步骤S4，道路分割：基于步骤S1提取的图像特征，输出所述单帧图像的场景中的道路分割结果。
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公开(公告)号：CN110068464B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910356942.6
申请日：2019-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种用于智能网联车测试的交通对象模拟装置，交通对象模拟装置包括：全地形机器人；支撑台架，具有L型连接架和外接平台总成，外接平台总成包括平台面板；交通对象模型，其支设在平台面板的上方，交通对象模型包括身高可调人偶模型和动物模型；第一交通对象姿态调整机构，用于控制身高可调人偶模型的左右肩关节、左右膝关节进行周期性活动，以模拟行人步态；第二交通对象姿态调整机构，用于控制动物模型的四肢关节进行周期性活动，以模拟动物步态。本实施例提供的测试平台可以变换参与对象以及环境，为测试任意交通场景的模拟提供了便利条件，实现了低成本、零风险、多交通对象和多场景的测试功能。
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公开(公告)号：CN110427682B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910684034.X
申请日：2019-07-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实的交通场景模拟平台和方法。所述交通场景模拟平台包括：所述仿真场景控制模块(1)、人机交互机制决策模块(2)、网络通信仿真模块(3)和操纵输入接口(4)，所述仿真场景控制模块(1)、网络通信仿真模块(3)、操纵输入接口(4)与所述人机交互机制决策模块(2)连接，在所述人机交互机制决策模块(2)中具有预先封装好的虚拟驾驶人特性；所述人机交互机制决策模块(2)模拟真实驾驶人或虚拟驾驶人以及其他交通要素对于各种场景的行为决策，并进行人‑车‑路联合运行虚拟仿真，基于真实环境车辆具备的动力学属性、在虚拟环境下控制虚拟车辆进行加速、减速、刹车、超车和/或换道。
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