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公开(公告)号：CN118521984A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410740229.2
申请日：2024-06-07
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
Abstract: 本申请提供一种车道中心线确定方法、装置、设备及存储介质，涉及智能交通技术领域。该方法包括：获取目标车辆的运动轨迹数据；根据目标车辆的运动轨迹数据，获取目标车辆中每个车辆各自的运动特征信息，运动特征信息包括多个特征维度对应的运动特征元素；对每个车辆各自的运动特征信息进行聚类处理，获得若干个车辆簇，每个车辆簇中包括若干个彼此之间运动特征信息最接近的车辆；对每个车辆簇中车辆的运动轨迹数据进行曲线拟合处理，确定每个车辆簇对应的车道中心线方程。本申请的方法，无需获取道路的车道线标识即可对车道中心线进行计算，同时，在计算车道中心线时有较高的精度，计算复杂度低，计算效率高。
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公开(公告)号：CN118395380A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410585957.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于车辆的信息融合方法、装置、设备及存储介质，涉及车辆信息处理技术领域。该方法包括：根据特征信息的特征类别，量化特征信息，获取待融合障碍物的特征量化信息；并根据航迹信息和特征量化信息，获取待融合障碍物和已存储障碍物的特征差异信息，以及根据特征差异信息，获取待融合障碍物对应的特征概率信息；根据采集待融合障碍物的传感器，并根据特征概率信息和匹配距离计算规则，获取待融合障碍物和已存储障碍物的匹配距离；实现对待融合障碍物的特征信息和已存储障碍物的航迹信息的信息融合。本申请通过将特征信息进行量化、差异计算和特征概率分布，提高障碍物识别准确性和匹配准确性。进而实现更准确的信息融合。
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公开(公告)号：CN118387136A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410585941.X
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请提供一种基于混合策略的轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法包括：在被控车辆的周围行驶有多个障碍车辆时，获取轨迹第一集合；每个预测轨迹均是指对应的障碍车辆居中行驶、向左行驶或向右行驶时的轨迹；根据轨迹第一集合，得到多个轨迹第二集合；根据每个障碍车辆在各自的每个预测轨迹行驶时的行驶概率和行驶成本，得到每个轨迹第二集合的集合成本；从多个轨迹第二集合中，将集合成本最低的轨迹第二集合作为轨迹第三集合，并根据轨迹第三集合，得到对应的障碍车辆的拟合预测轨迹。本申请的方法解决了考虑驾驶安全性的前提下，又考虑障碍物之间的交互情况，提高轨迹预测的准确性的问题。
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公开(公告)号：CN117475260A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311502653.5
申请日：2023-11-10
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/762 , G06V20/56 , G06V10/40
Abstract: 本申请实施例提供一种数据集构建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。方法包括：获取车辆的行驶数据和行驶数据对应的环境信息，根据环境信息和车辆的类型对行驶数据进行分类，得到多个初始数据集；对初始数据集以预设长度进行切片处理，将初始数据集划分为多个大小相同的切片数据集；对切片数据集进行聚类处理，得到聚类结果；对聚类簇中的目标切片数据集进行可视化分析，得到聚类簇对应的车辆行驶场景；根据聚类簇中切片数据集的数量，对聚类簇中的切片数据集进行数量均衡处理，得到构建完成的数据集；可以提升数据集对应的场景的划分的准确性，保证各行驶场景中样本数量相对一致。
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公开(公告)号：CN115848412A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211620127.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请提供一种感知融合方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取所述多个传感器的状态信息、所述多个传感器采集的传感器数据、以及所述车辆所在环境的环境信息；根据所述多个传感器的状态信息、所述多个传感器数据、以及所述环境信息，在所述多个传感器中确定M个目标传感器，所述M为大于或等于1的整数；根据所述M个目标传感器采集的M种传感器数据，确定对所述车辆周围的障碍物进行感知的感知结果；根据所述M个目标传感器和所述感知结果对所述车辆进行控制。本申请的方法，解决了现有技术在保证车辆的高级驾驶辅助系统的鲁棒性方面有所欠缺的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115807709A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211711632.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
Abstract: 本发明提供一种发动机冷却系统，包括冷却装置、散热器和阀门装置，冷却装置包括第一冷却器和第二冷却器，第一冷却器被构造为形成发动机的中冷器，第二冷却器被构造为对发动机的EGR装置进行散热；阀门装置包括第一阀门和第二阀门，第一阀门用于分别调节流出第一冷却器和第二冷却器的冷却介质流量，以改变进入发动机的气缸内的增压空气和低压废气的温度；第二阀门的第一进液口和第二进液口的连通状态均可调，以改变流出第一阀门的冷却介质的温度。本发明提供的发动机冷却系统，可以提供更低的废气温度，提高发动机在低转速时的功率和扭矩。
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公开(公告)号：CN114435358A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210288850.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于巡航的预见性空挡滑行控制系统及方法，所述的系统包括：驾驶辅助地图控制器、发动机控制器、自动变速器控制器、变速执行机构，驾驶辅助地图控制器连接所述的自动变速器控制器，自动变速器控制器连接所述的发动机控制器和变速执行机构；自动变速器控制器内集成设置有预见性空挡滑行模块；预见性空挡滑行模块从驾驶辅助地图控制器获取前方道路数据信息，预见性空挡滑行模块从发动机控制器获取实时车速信号数据、巡航激活状态数据、巡航设定车速数据，预见性空挡滑行模块从自动变速器控制器获取整车质量数据和挡位信号数据。
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公开(公告)号：CN119760998A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411822329.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G16C10/00 , G16C20/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于车辆动力技术领域，具体涉及一种基于离散化坐标数据的燃烧系统三维仿真模型建立方法、终端及存储介质，包括将构成燃烧室的活塞碗型线基于弦高进行离散化处理并获取离散坐标数据；基于实际压缩比将离散坐标数据及数据库中预存的发动机参数导入预设仿真工具中创建带补偿容积的燃烧系统三维仿真模型；本发明通过离散化处理燃烧室几何形状，简化了传统三维几何实体模型的建模过程；针对ECU提供的燃油喷射数据有限且受喷油器电磁响应特性影响的问题，本发明引入了预设修正工具，通过综合考虑喷油器加电时刻、开启响应时间、发动机转速等多个因素，对喷油时刻和喷油持续期进行精确修正。
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公开(公告)号：CN118289030A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410433034.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W30/09 , B60W30/095
Abstract: 本公开提供了一种自动驾驶车辆的轨迹平滑方法、装置及电子设备，根据被控车辆参考线信息对应的参考位置向量，以被控车辆对应目标位置向量为求解目标，构建包括被控车辆的速度向量与对应参考速度向量，以及被控车辆的加速度向量与对应参考加速度向量的目标函数；通过伪逆矩阵求解目标函数，确定对应的目标位置向量为初步平滑轨迹；确定被控车辆是否存在碰撞风险，若存在，则根据最短距离更新参考位置向量，并根据更新后的参考位置向量重构目标函数，求解重构后的目标函数，确定对应的优化平滑轨迹。可以通过较低的计算复杂度提升实时响应能力，高效、安全地实现自动驾驶车辆在复杂交通环境中的一维运动规划。
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公开(公告)号：CN117826818A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311873455.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/248 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本申请提供一种重型车行驶规划模型的训练方法、规划方法、设备和介质。该方法包括：获取所述汽车的原始数据，其中，所述原始数据包括第一道路信息、第一速度和第一绝对位置，所述第一道路信息为视频信息；根据所述第一道路信息、所述第一速度和所述第一绝对位置的时间戳，对所述原始数据进行时间同步，得到同步数据，并调整所述同步数据的尺寸，得到初始样本；将所述初始样本中的第二绝对位置转换为第二相对位置，得到样本集；将所述样本集中的第二道路信息、所述样本集中的第二速度和第二相对位置，输入端到端网络模型进行训练，得到行驶规划模型。本申请的方法可以精确完成重型车行驶规划。
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