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公开(公告)号：CN111079834B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201911294101.3
申请日：2019-12-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑多车交互的智能车辆安全态势评估方法，该方法包括：步骤1，通过长短时记忆网络建立意图识别模块；步骤2，根据车辆的历史轨迹信息，通过所述意图识别模块，定义基于概率最大分类的逻辑判断，计算出被预测车辆的周围车辆的驾驶意图概率；步骤3，通过分析驾驶人、车辆和道路之间的相互作用，采用基于行车安全场的风险评估模块输出潜在风险；步骤4，结合风险评估模块和意图识别模块计算得到的被预测车辆的周围车辆的驾驶意图，建立综合态势评估模型，通过所述综合态势评估模型输出动态交通场景下考虑多车交互的动态潜在风险图；本发明能够输出考虑多车交互的动态潜在风险图，计算出的风险图允许智能车辆利用实时风险值来评估其驾驶状态进行提前预警和采取合适措施。
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公开(公告)号：CN110531740B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201910843325.9
申请日：2019-09-06
Applicant: 清华大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种智能车智能化程度量化测评方法，该方法包括：S1，按照自主驾驶功能，对智能车的智能化程度进行层次划分；S2，搭建智能车智能化程度评测环境；S3，设定智能车评测方案，该方案包括测试环境、测试任务、评价对象和评价指标；S4，选取智能化测评指标，并通过分析表征评价智能车行车过程的关键参数，构建适合的评价指标体系；S5，获取被测智能车在不同测试任务场景下的多组量化评价依据数据；S6，求取实现最高等级无人驾驶时对应的智能化程度，并以此为基准对被测智能车的被测自动驾驶系统的智能化程度进行评价。本发明能够完整真实地对驾驶辅助系统及智能车测评其所处的不同智能化程度。
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公开(公告)号：CN110851948A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910796959.3
申请日：2019-08-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种非结构化道路条件下的行车环境态势评估方法及相应的评估装置。所述方法包括下述的步骤：步骤S1、获取行车环境要素信息，所述行车环境要素信息包括行车环境威胁要素信息和任务吸引要素信息；步骤S2、采用势能场和速度场方法，建立量化的行车环境要素态势模型；以及步骤S3、评估行车环境态势，其中，所述行车环境要素态势模型以行车环境威胁态势场Up来反映行车环境威胁要素对自车的威胁，Up＝Upf+Upv(1)。
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公开(公告)号：CN110531740A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910843325.9
申请日：2019-09-06
Applicant: 清华大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种智能车智能化程度量化测评方法，该方法包括：S1，按照自主驾驶功能，对智能车的智能化程度进行层次划分；S2，搭建智能车智能化程度评测环境；S3，设定智能车评测方案，该方案包括测试环境、测试任务、评价对象和评价指标；S4，选取智能化测评指标，并通过分析表征评价智能车行车过程的关键参数，构建适合的评价指标体系；S5，获取被测智能车在不同测试任务场景下的多组量化评价依据数据；S6，求取实现最高等级无人驾驶时对应的智能化程度，并以此为基准对被测智能车的被测自动驾驶系统的智能化程度进行评价。本发明能够完整真实地对驾驶辅助系统及智能车测评其所处的不同智能化程度。
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公开(公告)号：CN110488802A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910774762.X
申请日：2019-08-21
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下的自动驾驶车辆动态行为决策方法。所述方法包括：步骤S1，自车在V2X网联环境下，周围道路使用者获取周边环境信息；以及以自车质心为中心，以不同的半径进行区域划分，预估风险区域；步骤S2，基于周围道路使用者周边环境信息及预估风险区域，进行第一阶段行为决策，确定为保证自车行车安全能够采取的可行动作集合；步骤S3，进行第二阶段行为决策：考虑非安全性约束条件，从所述可行动作集合中，优化选择最终执行的动作，进行驾驶行为决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110427682A
公开(公告)日：2019-11-08
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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公开(公告)号：CN108648447B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201810433464.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行车安全场的车辆智能安全决策方法，方法包括：步骤1，在自车的电子控制单元中或在智能交通管理系统的中央计算机系统中预先设置行车安全场模型和行车风险辨识模型；其中，行车安全场模型用于反映交通风险随时间空间的变化，是通过分析人‑车‑路系统各因素对交通系统的影响而构建得到；步骤2，通过行车安全场模型，获取交通系统处于稳态时当前行车最优速度和车辆与该车辆之外的物体之间的安全行驶距离；步骤3，根据当前行车最优速度和安全行驶距离，通过获取行车风险辨识模型的作用量的最小值，进而得到车辆当前的行车风险等级值。本发明能够达到对道路交通系统进行安全调控，有利于降低道路碰撞交通事故发生率。
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公开(公告)号：CN108573357B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810433436.8
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于等效力的行车风险实时评估方法及其装置，所述方法包括：S1，采集待评估区域内道路环境中的交通环境信息和各类交通环境使用对象信息；S2，将S1中获取的所述交通环境使用对象信息和环境信息输入至车辆的电子控制单元中，所述电子控制单元中预先设置有基于等效力分布的道路风险评估模型；S3，通过所述基于等效力分布的道路风险评估模型，获得车辆i在不同交通环境下的道路交通风险E和车辆i与物体j之间的等效力分布Fij，物体j表示各类交通环境使用对象信息中车辆i之外的其它任何交通要素。本发明能够在各类交通环境下的交通安全管理、道路建设、行车辅助及信息交互等提供服务。
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公开(公告)号：CN108648447A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810433464.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行车安全场的车辆智能安全决策方法，方法包括：步骤1，在自车的电子控制单元中或在智能交通管理系统的中央计算机系统中预先设置行车安全场模型和行车风险辨识模型；其中，行车安全场模型用于反映交通风险随时间空间的变化，是通过分析人-车-路系统各因素对交通系统的影响而构建得到；步骤2，通过行车安全场模型，获取交通系统处于稳态时当前行车最优速度和车辆与该车辆之外的物体之间的安全行驶距离；步骤3，根据当前行车最优速度和安全行驶距离，通过获取行车风险辨识模型的作用量的最小值，进而得到车辆当前的行车风险等级值。本发明能够达到对道路交通系统进行安全调控，有利于降低道路碰撞交通事故发生率。
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公开(公告)号：CN108573357A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810433436.8
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于等效力的行车风险实时评估方法及其装置，所述方法包括：S1，采集待评估区域内道路环境中的交通环境信息和各类交通环境使用对象信息；S2，将S1中获取的所述交通环境使用对象信息和环境信息输入至车辆的电子控制单元中，所述电子控制单元中预先设置有基于等效力分布的道路风险评估模型；S3，通过所述基于等效力分布的道路风险评估模型，获得车辆i在不同交通环境下的道路交通风险E和车辆i与物体j之间的等效力分布Fij，物体j表示各类交通环境使用对象信息中车辆i之外的其它任何交通要素。本发明能够在各类交通环境下的交通安全管理、道路建设、行车辅助及信息交互等提供服务。
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