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公开(公告)号：CN118505816B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410632935.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及智能驾驶与车路协同技术领域，公开了一种视觉标定及参数修正方法与系统，其方法包括以下步骤：步骤1，获取摄像头的初始标定图像A和实时检测图像B；并保留初始标定图像A与UTM坐标系对应的单应性矩阵HAC；步骤2，采用SuperPoint网络提取图像A和图像B的特征点及描述符；步骤3，根据图像A和图像B的特征点，求解得到单应性矩阵HAB；步骤4，结合HAC和HAB，求解得到图像B与UTM坐标系对应的单应性矩阵HBC；步骤5，使用HBC替换HAC，完成对摄像头的图像标定修正。本发明能够实现摄像头的自动化标定与修正，且修正精准度较高。
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公开(公告)号：CN114132341B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111341114.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种车联网环境下自动驾驶车辆上匝道轨迹规划模型，装载在自动驾驶车辆上，模型的工作过程包括：步骤一，判断是否驶入匝道，若是则转到步骤二；步骤二，在预设步长时间内，采集主线车道上预测范围内的车辆数据，车辆数据包括车辆间隙；步骤三，对主线车道上的车辆间隙进行筛选，得到可汇入间隙；步骤四，对各可汇入间隙分别进行轨迹规划，得到对应的行驶轨迹；步骤五，按照预设的规则，从各行驶轨迹中挑选出当前最优行驶轨迹；步骤六，按照当前最优行驶轨迹进行驾驶，并返回步骤二。本申请可以让汇入车辆高效、准确、安全的汇入主线车道。
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公开(公告)号：CN118672898A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410664257.0
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了基于公开道路的车载单元报警功能测试方法，包括：S100，配置反向匹配条件；S200，采集公开道路上目标车载单元上报的V2X报警消息，以报警消息构建报警事件，以预设方式聚合该报警事件的原始数据切片；S300，利用该报警事件的原始数据切片反向匹配工况；匹配到目标工况后，路由到目标工况关联的测试场景与测评规则；S400，根据关联的测评规则和原始数据切片，对该报警事件进行功能测评，输出并显示测评结果；本方案巧妙地利用了常规要避免的公开道路上场景数据的随机性和不可预测性，不用主动构建测试场景，更适合公开道路的测试模式，实现了测试场景、工况、数据的完全真实性，符合自动驾驶真实应用场景中的测试需求。
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公开(公告)号：CN118571047A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410640030.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了基于车端和路侧数据聚合的自动驾驶危险场景生成方法，以接管事件的类型和区域特性为参考，进行感知区域的划分；实时采集当前车辆输出的车端数据以及从路侧融合感知网联路口系统中的交换得到的路侧感知数据；根据车端数据判断接管事件的发生位置；以接管事件的发生位置确定保留该接管事件或进行数据清洗；聚合目标接管事件相应的车端数据集，按预设聚合方式聚合相应的路侧感知数据集，以车端数据集和路侧数据集形成该目标接管事件相对应的危险场景数据。本方案生成的危险场景维度更广、信息更丰富、数据更真实，更有助于对自动驾驶功能的优化，场景生成过程高效便捷、成本低。
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公开(公告)号：CN115547047B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211210700.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及车辆跟驰技术领域，具体涉及一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型，数据获取模块，用于获取历史车辆跟驰数据，所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息；模型构建模块，用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，利用神经网络算法，构建BP神经网络模型；还用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，构建Gipps跟驰模型；线性组合模块，用于根据构建好的BP神经网络模型和Gipps跟驰模型，进行线性组合，生成对应的线性组合预测模型；速度预测模块，用于利用线性组合模型，根据上一时刻下的车辆跟驰数据，对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测。本方案能够在确保跟驰车辆安全的前提下，实现对跟驰车辆的跟驰速度的真实预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118430282A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410699661.1
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆科技大学
Abstract: 本发明涉及交通拥堵的互联网安全服务领域，具体涉及一种预测由大型车辆异常驾驶引发的交通拥堵方法，包括利用摄像头和雷达设备实时采集道路交通的图片信息和点云信息；对图片信息和点云信息进行处理，得到各个目标的目标信息，再经过摄像头和雷达设备的特征级融合，并对目标进行跟踪和识别；基于道路交通信息，进行正面预测检测大型车辆异常驾驶行为，大型车辆异常驾驶行为包括大型车辆违规驶入快速车道导致快速车道整体车速受限和大型车辆在主干道上抛锚造成拥堵；当检测到大型车辆异常行为时，将交通信息特征输入经过深度学习训练的正向预测模型进行计算，得到交通拥堵预测结果。本发明在发生拥堵后及早的提供有效减少交通问题的发生。
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公开(公告)号：CN115547047A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211210700.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆跟驰技术领域，具体涉及一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型，数据获取模块，用于获取历史车辆跟驰数据，所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息；模型构建模块，用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，利用神经网络算法，构建BP神经网络模型；还用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，构建Gipps跟驰模型；线性组合模块，用于根据构建好的BP神经网络模型和Gipps跟驰模型，进行线性组合，生成对应的线性组合预测模型；速度预测模块，用于利用线性组合模型，根据上一时刻下的车辆跟驰数据，对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测。本方案能够在确保跟驰车辆安全的前提下，实现对跟驰车辆的跟驰速度的真实预测。
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公开(公告)号：CN115144827A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210769453.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆协同的多传感器融合领域，具体公开了一种车路协同条件下多传感器融合感知标定方法，包括以下步骤：根据对应的道路交通安全因素，选定车路协同路口；根据该选定的车路协同路口，判断该车路协同路口的路口类型，并确定该车路协同路口对应的路口感知范围；根据路口类型，确定对应标定方式，并对该车路协同路口进行标定，获取对应的标定数据；根据获取到的标定数据，在当前时刻匹配出上一时刻标定数据，根据上一时刻标定数据利用标定算法，生成对应的当前时刻的标定结果；将对应的当前时刻的标定结果与真实结果进行比对，若两者一致，则完成本次标定，进行下一时刻的标定。本方案能够实现不同传感器检测目标的时空位置的统一，同时得到的标定结果的准确性也更高。
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公开(公告)号：CN114640964A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210343946.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车路协同设备部署领域，具体公开了一种基于最优RSU部署位置的车路协同设备部署方法，包括以下步骤：对部署区域的部署需求进行采集，生成对应的部署需求信息；对需要部署区域的现场进行踏勘，生成对应的现场踏勘信息；根据现场踏勘信息和部署需求信息，利用动态规划算法，进行最佳RSU部署位置的求解；根据求解出来的最佳RSU部署位置进行最优路侧设备部署的选择，生成对应的部署方案。本方案能够快速的找到对应的最佳RSU部署位置，并在有限的条件下找到满足覆盖范围的RSU部署方案，即实现在确保部署方案的经济性的同时确保部署方案的最优性。
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公开(公告)号：CN115144827B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210769453.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆协同的多传感器融合领域，具体公开了一种车路协同条件下多传感器融合感知标定方法，包括以下步骤：根据对应的道路交通安全因素，选定车路协同路口；根据该选定的车路协同路口，判断该车路协同路口的路口类型，并确定该车路协同路口对应的路口感知范围；根据路口类型，确定对应标定方式，并对该车路协同路口进行标定，获取对应的标定数据；根据获取到的标定数据，在当前时刻匹配出上一时刻标定数据，根据上一时刻标定数据利用标定算法，生成对应的当前时刻的标定结果；将对应的当前时刻的标定结果与真实结果进行比对，若两者一致，则完成本次标定，进行下一时刻的标定。本方案能够实现不同传感器检测目标的时空位置的统一，同时得到的标定结果的准确性也更高。
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