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公开(公告)号：CN111208839B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010329502.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种实时感知信息与自动驾驶地图的融合方法及系统，其包括：确定障碍物与地图中道路的关系；可行驶区域融合与边界状态分析；将障碍物与地图中道路的关系、可行驶区域融合与边界状态分析结果与地图本身的静态环境信息相结合，实现感知结果的集成输出。本发明过滤掉了道路外的障碍物，并明确了道路内的障碍物所在的车道以及其与该车道的位置角度关系，为运动预测提供了依据；根据地图信息剔除了感知得到的可行驶区域中不合理的部分，并得到了边界的语义类别与速度。至此，各种环境元素在地图平台上得到了联系和整合。
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公开(公告)号：CN111401188A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010161666.0
申请日：2020-03-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人体关键点特征的交警手势识别方法，其包括以下步骤：获取车载相机采集的原始图像中的交警边界框和关键点坐标；构造关键点特征向量；识别交警手势：采用事先训练好的手势识别模型，输入当前时刻及其之前连续多帧的关键点特征向量，输出当前时刻的手势识别结果。本发明能避免大量真实交通场景交警指挥图像的采集需求，同时利用深度学习方法取得较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111260956A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010042022.X
申请日：2020-01-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法。模型预测控制适用于解决多约束多目标的优化问题，可以同步实现换道轨迹规划与控制。本发明将换道运动规划表达为一个模型预测控制问题，采用车辆动力学模型描述换道运动，将车辆动力学极限和无碰撞安全车间距离作为优化问题的强制约束，将跟车距离作为优化问题的非强制约束，将换道轨迹的平滑性和快速性作为优化目标，从而实现了最优换道运动规划。本发明提出的方法简化了换道规划算法复杂度，联合使用软硬约束在保证换道安全的同时提高了换道规划求解效率。
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公开(公告)号：CN110745140A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911030362.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于连续图像约束位姿估计的车辆换道预警方法，包括：建立目标车辆车身坐标系、自车车身坐标系和像素坐标系；目标车辆图像采集与处理及自车状态测量；利用连续N帧图像建立目标车辆三维边界框与二维边界框的投影约束；利用连续多帧图像建立同一目标车辆位置运动约束；联立各约束，求解目标车辆在自车车身坐标系中的位置和方位，即确定目标车辆的三维边界框；根据确定的三维边界框，确定目标车辆与自车的横纵向相对位置关系；评估目标车辆对自车换道的碰撞风险。本发明使用相机采集连续多帧侧后方车辆图像，高精度地估计他车位姿，从而更精确的计算他车与自车的横纵向距离，进行车辆换道预警。
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公开(公告)号：CN110444015A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910608855.5
申请日：2019-07-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明是一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法，适用于V2X环境下的无信号十字路口的多车速度决策问题。本发明包括以下步骤：1)十字路口分区，分为三类区域；2)设定参数，包括车辆等待时间阈值；3)不同区域通行速度设定；4)同车道车辆防撞车速设定。本发明同一时刻只允许一个平行方向的车辆通行，避免了建立复杂的冲突点数学建模，也无需考虑复杂路径规划和优化方程求解；通过设定单方向等待时间阈值，避免了长时间单方向车辆滞留；通过将十字路口分区，可以根据实际交通情况在各分区内进行计算；本发明鲁棒性高、操作简单、可直接运行于低成本路侧计算平台。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109727470A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910015069.4
申请日：2019-01-08
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出的一种分布式智能网联汽车交叉路口复杂场景通行决策方法，属于智能交通技术领域。与传统基于规则或强化学习的无信号灯交叉路口决策方法不同，本发明引入了车辆违反交通规则检测机制，实现了规则与强化学习方法的融合。首先采用隐式曲线族的车辆违章检测算法判断交叉路口是否有车辆违反交通规则；当车辆都遵守交通规则时，采用规则方法进行交叉路口车辆通行决策；反之则采用基于强化学习的方法进行交叉路口车辆通行决策。本发明实现了遵守与违反交通规则混杂的复杂交通场景下的无信号灯交叉路口智能网联汽车自主通行决策，为提高复杂环境下的交通安全和交叉路口通行效率提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN109204458A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811113713.3
申请日：2018-09-25
Applicant: 清华大学
IPC: B62D15/02
Abstract: 本发明提出了一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法，属于智能交通技术领域。本方法根据获得的自动驾驶汽车的方向盘转向角测量值和方向盘转向角外部指令计算EPS转向力矩指令Mc_k，Mc_k由离散化的反馈控制器算法力矩Mfeedback_k和基于扩张干扰观测的前馈补偿器算法力矩Mfeedforward_k之差得到，Mfeedforward_k用于补偿包括EPS未知特性在内的各类干扰对自动驾驶汽车前轮转动系统的影响，Mfeedback_k用于对自动驾驶汽车方向盘转角期望值进行跟踪，然后将Mc_k作为EPS的转向力矩输入。本发明以转向力矩作为线控输入接口，将整个EPS系统视为执行机构，可有效抑制EPS特性未知、道路坑洼、风阻、自动驾驶汽车前轮转动模型参数不确定性、斜坡重力横向分量等干扰对自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪精度的影响。
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公开(公告)号：CN108106627A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711384246.3
申请日：2017-12-20
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3446 , G01C21/3407
Abstract: 本发明涉及一种基于特征点在线动态标定的单目视觉车辆定位方法，其步骤：搭载相机的车辆为后车，在相机的图像中发现欲定位的车辆即为前车；为定位前车，连续采集前车图像序列，建立空间模型及坐标系；在平直道路上，首先对每一帧图像进行分析，识别前车特征点并记录其特征属性，同时初步估计这些特征点在空间中的位置；根据连续多个时刻获取的车辆特征点匹配与分析，获得其中用于标定的特征点库；获得标定特征点库后，需要获得其中每个特征点的标定后空间位置；完成特征点标定后，将标定信息用于颠簸道路与坡道的前车定位，建立空间关系，完成在颠簸路面与坡道上的车辆定位。本发明实现在多种复杂路况下的高精度、高适应性车辆位置估计。
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公开(公告)号：CN107340772A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710559890.3
申请日：2017-07-11
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种面向无人驾驶的拟人化参考轨迹规划方法，包括以下步骤：建立车辆转向模型，根据车辆基本参数，生成车辆转向时的动力学约束；根据车辆上层决策获取道路的地图信息，根据地图信息得到参考轨迹的起终点约束信息；根据车辆转向时的动力学约束和参考轨迹的起终点约束信息，生成若干条基本满足车辆转向的几何学和动力学约束且符合人的驾驶习惯和转向规律的转弯轨迹曲线，形成基本可行轨迹簇；以横向加速度对时间的积分为指标，从基本可行轨迹簇中选择最为舒适的一条作为最终生成的最佳路口内参考行驶轨迹。本发明方法考虑人的驾驶特性，模拟人的驾驶规律，生成的参考行驶轨迹符合人的驾驶习惯。
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公开(公告)号：CN119659667A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411713207.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 清华大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶BEV安全行驶空间构建方法，所述方法，包括：S1，获取汽车对环境的环境目标感知信息，识别汽车的可行驶边界，并根据环境目标信息进行可行驶边界上的边界式风险评估；S2，根据环境目标感知信息中的感知不确定性，对边界式风险评估的风险评估结果进行修正，得到修正后的风险评估结果；S3，根据所述感知不确定性和修正后的风险评估结果，划定自适应安全裕量，并根据自适应安全雨量，构建汽车可安全行驶的安全行驶空间。
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