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公开(公告)号：CN114818484A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210401858.3
申请日：2022-04-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种驾驶环境模型的训练方法及装置、驾驶环境信息的预测方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：构建初始环境模型，初始环境模型包含多个单体模型；获取各单体模型对应的训练样本集，并通过各训练样本集训练对应的单体模型，得到训练后的环境模型；将测试样本输入至训练后的环境模型，得到各训练后的单体模型对应的下一时刻的驾驶环境预测信息；测试样本包含当前时刻的驾驶环境样本信息和当前决策动作样本信息；计算各下一时刻的驾驶环境预测信息的差异度，并在差异度小于预设阈值的情况下，将训练后的环境模型确定为驾驶环境模型。采用本方法能够节约训练驾驶环境模型的过程中真实驾驶数据的使用量。
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公开(公告)号：CN111897344B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202010818080.7
申请日：2020-08-14
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开一种兼顾稳定性的自动驾驶汽车路径跟踪控制方法，具体包括以下步骤:步骤1、自动驾驶车辆启动路径跟踪功能，其期望路径为一条坐标已知的曲线；步骤2、开启车辆横向状态监测装置，实时监测横摆角速度当摆角速度超过安全阈值时，即其中为常数，表示安全阈值，执行兼顾稳定性的鲁棒路径跟踪控制模式，直到稳定性达到要求，即检测到后，切换为鲁棒路径跟踪控制模式；当摆角速度未超过安全阈值时，即执行鲁棒路径跟踪控制模式；步骤3、根据步骤2的结果，自动驾驶汽车实施相应的控制策略，直至路径跟踪功能结束。本发明设计了相应的鲁棒前轮转角控制律，能有效抑制曲率半径变化对跟踪性能的影响。
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公开(公告)号：CN113591278A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110791001.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及一种车辆参数辨识方法、装置、计算机设备和存储介质，适用于车辆技术领域。所述方法包括：利用安装在目标车辆上的传感器测得目标车辆的运动参数；根据运动参数计算目标车辆的质心横向加速度；根据运动参数计算目标车辆的质心纵向速度；根据运动参数、质心纵向速度、质心横向加速度以及预先设定的目标车辆的二自由度车辆模型，计算目标车辆的状态参数，状态参数包括前轴距、后轴距、前轮侧偏刚度、后轮侧偏刚度以及横摆转动惯量。采用本方法能够提高车辆参数辨识的效率。
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公开(公告)号：CN113255555A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110628945.8
申请日：2021-06-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种中国交通标志牌识别方法、系统、处理设备及存储介质，方法包括以下步骤：对交通标志牌图像数据集采用交通标志牌的二维包围框信息以及标志牌的类别信息进行数据集标注；将标注后的数据集分类，获得大类和小类的训练集和测试集；设计检测网络和分类网络；根据获取的训练数据，训练检测网络和分类网络，用于进行中国交通标志牌识别。本发明基于深度神经网络，为提高识别检测精度，本发明可以广泛应用于中国复杂道路场景下的交通标志牌识别。
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公开(公告)号：CN113029185A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110239166.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种众包式高精度地图更新中道路标线变化检测方法及系统，其包括：根据车载摄像机获得原始图像序列或视频之后，确定路段，得到道路路段的车道标记占用值；将检测到的道路标线中心点由像素坐标转换为世界坐标，对车道标记分类；跟踪车道标志位置，计算车道标志置信度；过滤置信度，并更新置信度，完成检测。本发明检测过程效率较高，可以广泛在高精度地图数据更新技术领域中应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112848923A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110213814.3
申请日：2021-02-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法包括以下步骤：步骤S1：通过感知设备获取前车行驶信息；步骤S2：通过传感器获得当前车辆行驶信息并计算各车轮滑移率；步骤S3：通过所述前车行驶信息和各车轮滑移率计算各电机最优的输入转矩；步骤S4：电动菱形汽车依据所述各电机最优的输入转矩，驱动车辆进行跟车行为。本发明所提出的转矩分配策略可提升电动菱形汽车在跟车工况下的经济性；并充分考虑了菱形的车轮布置形式，让每个轮胎都能充分利用其路面附着系数。
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公开(公告)号：CN112848822A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110214758.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 清华大学
IPC: B60D1/24
Abstract: 本发明涉及一种测量挂车车头与货箱夹角的拉线装置及其测量方法，拉线装置包括车头牵引座、第一拉线电机、第二拉线电机、货箱固定座及大梁、货箱连接支架、控制器；第一拉线电机和第二拉线电机左右对称安装在车头牵引座尾部；货箱固定座及大梁前部中心与牵引座轴心相连接；两个货箱连接支架对称布置，其上方与货箱固定座及大梁后部相连接；两个货箱连接支架下部对称设有拉线点，与第一拉线电机和第二拉线电机伸出的拉线分别连接；第一拉线电机和第二拉线电机上拉线长度传感器测量并向控制器传输相应拉线电机的拉线长度变化量，控制器根据几何关系计算挂车车头与货箱的夹角。本发明可以单独测量挂车车头与货箱的水平夹角且可避免货箱俯仰角度干扰。
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公开(公告)号：CN111413974B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010236474.1
申请日：2020-03-30
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于学习采样式的汽车自动驾驶运动规划方法及系统，其包括：建立车辆运动学模型；初始化Open表和Closed表；计算每条前向仿真轨迹的评价值，选取评价值最高的轨迹作为规则最优轨迹；对前向仿真轨迹进行Q值函数估计，选择Q值最大的轨迹作为强化学习轨迹；从规则最优轨迹和强化学习轨迹中选取初段最优轨迹，并存入Closed表中；利用碰撞检测方法筛选不碰撞前向仿真轨迹，将不碰撞的前向仿真轨迹存入Open表中；计算每条前向仿真轨迹的评价值，选取评价值最高的前向仿真轨迹作为候选最优轨迹，并存入Closed表中；候选最优轨迹终点在运动规划所需求的终点范围内时结束运动规划过程；将Closed表格中的初段最优轨迹和候选最优轨迹连接，形成最终规划轨迹。
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公开(公告)号：CN111881802A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010710972.5
申请日：2020-07-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双分支时空图卷积网络的交警手势识别方法，其包括步骤：1)对交警手势视频采用深度卷积网络对交警关节点以及骨架进行提取；2)使用信息表征方法来双路表征时空图卷积网络的输入信息，对交警关节点时空特征与骨架物理特征进行充分利用以及统一表达，从交警关节点以及交警骨架两个层次来完成交警动作分析；3)根据人体的自然骨架结构以及时间序列构建双分支时空图卷积网络，交警关节点信息与交警骨架信息分别输入到双分支时空图卷积网络中，实现交警手势识别。本发明可以克服由于交警的身高、衣着，交通场景光照以及复杂度等因素的影响，有效提升交警手势检测精度，同时保证识别算法的实时性，以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN108877269B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810947573.3
申请日：2018-08-20
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种交叉路口车辆状态检测及V2X广播方法，属于智能交通技术领域。包括：搭建系统平台后对系统进行初始化及图像标定；然后，通过车牌号识别和跟踪相结合的方法，分别对各个摄像机采集的图像进行处理，得到单摄像机图像中车辆的车牌号、坐标、速度、时间；接着，在交叉路口车辆全局信息列表中，更新摄像机n第i帧的信息，同时采用卡尔曼滤波算法估计并更新其它摄像机中车辆的状态，从而得到交叉路口所有车辆在同一时刻的车牌号、坐标、速度、时间；最后，通过V2X路侧设备，将车辆全局信息广播给交叉路口范围内的车辆。本发明实现了可视条件下的交叉路口车辆状态检测及V2X广播，为交叉路口智能车辆的通行决策提供数据支撑。
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