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公开(公告)号：CN118722847A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410635182.3
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B62D6/00 , B62D5/04 , B62D119/00 , B62D137/00
Abstract: 本申请涉及汽车技术领域，特别涉及一种横向控制方法、装置、车辆、介质及产品，其中，方法包括：获取车辆的车身姿态数据、驾驶员手力矩和前方路况图像信息；提取前方路况图像信息中目标车道的车道中心线；计算车辆的车身中心线与车道中心线的偏移距，根据偏移距、车身姿态数据和驾驶员手力矩计算电动助力转向系统需要提供的目标辅助力矩；基于目标辅助力矩辅助车辆进行横向控制。由此，解决了相关技术中通常无法计算出车道保持所需目标合力矩，并无法对驾驶员手力矩和辅助力矩进行合理分配，从而降低了车道保持辅助的灵活性和驾驶员驾驶车辆的安全性，增加了人机冲突，降低了驾驶员的驾驶舒适性等问题。
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公开(公告)号：CN118722640A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410635521.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及智能驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的纵向运动控制方法及装置，其中，方法包括：在检测到车辆进入纵向运动控制工况的情况下，获取车辆的期望行驶路线，以确认车辆在当前时刻的至少一个动力舒适性指标参数，基于预设单神经元网络的性能指标函数，由至少一个动力舒适性指标参数得到目标速度变化量，并根据目标速度变化量生成车辆的期望速纵向速度，利用期望速纵向速度控制车辆进行纵向运动。本申请实施例可以基于根据车辆的动力舒适性指标参数和车辆乘坐舒适性评价指标函数，由单神经元网络输出理想位置下的期望速度，从而减少了纵向控制对车辆动力学模型的依赖，提高了车辆纵向速度运动控制系统的鲁棒性和自适应性，更加准确。
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公开(公告)号：CN118618402A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410850838.3
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的智能领航控制方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：在检测到车辆处于智能领航模式的情况下，根据目标行驶工况对应的目标行驶参数确定驾驶人员的舒适性数据，并判断舒适性数据是否满足舒适条件；若舒适性数据未满足舒适条件，则调整目标行驶参数，使得调整后的行驶参数满足舒适条件，以利用调整后的行驶参数对车辆进行智能领航控制。本申请实施例可以在检测到车辆处于智能领航模式时，根据目标行驶参数确定驾驶人员的舒适性数据，并在舒适性数据未满足舒适条件时调整目标行驶参数，以利用调整后的行驶参数对车辆进行智能领航控制，有效的满足不同用户的驾驶需求，提升用户驾乘的舒适性。
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公开(公告)号：CN118618366A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410780406.X
申请日：2024-06-17
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60W30/12 , B60W40/105 , B60W40/00
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车道保持方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆所处车道的车道线参数和车辆的纵向行驶速度；根据车道线参数确定车辆所处车道的车道线方程，根据纵向行驶速度确定预瞄距离，根据车道线方程和预瞄距离确定预瞄点与车辆的横向偏差；根据横向偏差和预瞄距离确定车辆的目标方向盘转角，根据目标方向盘转角控制车辆行驶。由此，解决驾驶员容易在疲劳状况下造成的车道偏离的问题，实现车辆车道保持辅助居中行驶，提高驾驶安全性和车道保持辅助系统的灵活性。
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公开(公告)号：CN118485826A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410458025.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V10/26 , B60W60/00 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取待分割图像，将待分割图像输入到预先训练的自适应网络模型中，得到待分割图像的分割结果，根据分割结果确定车辆的当前驾驶策略，并基于当前驾驶策略对车辆进行控制。由此，解决了现有技术中卷积神经网络对小目标的图像分割效果较差等问题，网络模型具有更好地泛化性和鲁棒性，对于小目标的物体图像分割具有较好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118323155A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410598087.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: B60W40/112 , B60W30/12 , B60W30/045 , B62D6/00 , B62D113/00 , B62D131/00
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的横向控制方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集车辆所处道路的路况图像、车辆的车身姿态数据和方向盘转角；根据车辆所处道路的路况图像计算车辆的车身偏移量，并基于预设的模型控制器和车身姿态数据计算车辆的辅助转角；根据方向盘转角、辅助转角和车身偏移量确定权重系数，并根据权重系数、方向盘转角和辅助转角确定总目标控制转角，并基于总目标控制转角对车辆进行横向控制。由此，解决采用转向控制进行车道偏离辅助时会存在驾驶员和辅助系统之间的相互干扰问题，通过权重系数合理分配方向盘转角和EPS辅助转角，提高车道保持辅助的灵活性及驾驶员的驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN118270045A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410533001.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆运动轨迹动态规划方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取当前车辆在上一周期内换道时的初始状态和多个终点状态；基于初始状态和多个终点状态，利用预设换道轨迹公式计算当前车辆在当前周期内的多个候选轨迹簇；利用预设的评价函数确定每一条候选轨迹簇的评价结果，并基于评价结果确定当前周期内的目标换道轨迹，以基于目标换道轨迹控制当前车辆。由此，解决了传统的路径规划算法仅适用于特定、动态程度较低的场景，当面临新场景时难以有效应对，并且在现有技术中，通过强化学习等人工智能算法实现智能路径规划的方法难以分析和理解，安全性难以保障，难以在量产车型中实现应用等问题。
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公开(公告)号：CN118243130A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410621903.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的轨迹生成方法、装置、车辆及存储介质，方法包括：根据第一侧边界线方程和第二侧边界线方程生成道路网格点的坐标集合，并基于当前位置的纵坐标从道路网格点的坐标集合中确定新的坐标集合，且对新的坐标集合中每个子网格对应的坐标点信息进行评分得到每个子网格的评分结果；基于每个子网格的评分结果，确定粗轨迹点的坐标集合，并根据当前位置和多个历史时刻位置确定车辆的历史轨迹方程，且根据粗轨迹点的坐标集合和历史轨迹方程生成车辆的目标规划轨迹，并根据目标规划轨迹对车辆进行轨迹控制。由此，解决轨迹规划难以适用于复杂场景的问题，通过网格点的生成与智能评分，对驾驶轨迹进行精准规划。
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公开(公告)号：CN118205555A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410251506.3
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车辆循迹倒车的方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：在检测到车辆处于预设循迹倒车工况的情况下，识别车辆所处环境的目标障碍物，以获取车辆与目标障碍物之间的实际距离；基于实际距离进行目标数据融合，以根据数据融合结果得到车辆的目标行驶轨迹，并在车辆满足预设循迹倒车条件的情况下，将目标行驶轨迹进行逆向处理，得到循迹目标轨迹，以根据循迹目标轨迹和车辆的目标前轮转角控制车辆执行循迹倒车动作。本申请实施例可基于数据融合结果所得到车辆的目标行驶轨迹进行逆向处理，得到循迹目标轨迹，并与车辆的目标前轮转角控制车辆进行循迹倒车，有效的提升车辆循迹倒车的灵活性，满足用户对各种特殊场景的使用需求。
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公开(公告)号：CN117333873A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311403813.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种实例分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取待分割图像，并根据图像特征提取分支提取待分割图像对应的第一特征图；根据分类回归分支确定第一特征图中的感兴趣区域；确定第一特征图经双三次插值法以及池化操作处理后的第二特征图；确定第一特征图对应感兴趣区域的掩码矩阵；根据掩码矩阵和目标类别提取第二特征图中的目标实例。本发明实施例通过采用双三次插值法替换传统的量化操作，有效降低了现有实例分割方法在模型推理过程中产生的量化误差问题，提高了自动驾驶场景下图像实例分割的精确度和实时性。
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