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公开(公告)号：CN119646553A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411779131.4
申请日：2024-12-05
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 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶车辆拟人化评价方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，方法包括：获取人类行驶特征参数；对特征参数进行聚类，得到多组驾驶数据；对多组数据分析得到多个驾驶风格；对智能驾驶车辆数据进行驾驶风格进行归类；计算得到智能驾驶车辆的拟人化得分。本发明通过主成分分析法和K‑means++算法将人类驾驶员的在目标场景时的行驶数据聚类并进行驾驶风格分类，再通过K‑means++算法对智能驾驶数据进行聚类，将聚类结果匹配至驾驶风格，根据驾驶风格的分类和行驶中违法违规情况得到最终的拟人化得分，拟人化评价精确规范性高，不易受主观因素干扰。
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公开(公告)号：CN119206900A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411255807.X
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种智能驾驶车辆的驾驶行为评估方法、装置及电子设备。该方法包括通过对获取的多组历史测试数据进行拟人化评估指标值计算，得到对应安全性指标值、效率性指标值和舒适性指标值，再接着将其各拟人化评估指标值通过权重决策算法进行整合，得到各组历史测试数据对应的关联强度指标值。进一步的，对全部关联强度指标值进行聚类处理，得到目标驾驶场景对应的驾驶行为评估规则。最后，将实时获取的目标测试数据基于驾驶行为评估规则，得到该目标驾驶行为的评估结果。通过以上评估步骤，计算了安全性、效率性和舒适性指标值，满足了多维度拟人化评估要求，以便后续智能驾驶车辆的参数调试，提升了智能驾驶车辆的后续用车体验。
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公开(公告)号：CN118692245A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410699896.0
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
Abstract: 本发明涉及过街预警方法领域，具体涉及一种基于多源信息融合的行人过街预警方法及系统，方法包括识别信号机的车道级信号灯通行信息，采集过街目标的雷达定位数据和图像定位数据；采用RTK高精度定位分别与雷达定位数据和图像定位数据进行联合标定，将雷达定位数据和图像定位数据映射定位至大地坐标系中；进行参数化配置修正，将雷达定位数据和图像定位数据进行精准定位匹配、类型匹配融合，基于融合目标状态信息连续跟踪过街目标；对过街目标和车辆按照预警策略进行分级预警，系统包括工控机、雷达、高分辨相机、RTK、信号机、RSU、OBU和行人过街预警数字演化设备。本发明能够对实际的过街情况进行精准、及时地预警提示，提高过街和行车安全性。
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公开(公告)号：CN118612688A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410701249.9
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
Abstract: 本发明涉及车辆无线通信技术领域，公开了一种用于路侧设备的自动化车路协同部署方法及其系统，获取路口数据，生成道路的结构化数据；录入车路协同路侧设备的性能参数；设定影响传感器感知精度的阈值及权重；配置特殊服务能力：根据路口规划的特殊服务能力，设置的限定条件；构建感知能力评分模型：根据天气情况、结构化道路场景、目标姿态、RTK定位精度、预安装位置维度构建感知能力评分模型，对满足S3和S4要求的车路协同路侧设备和路口的部署方案作为可选部署分案，将可选部署方案代入到感知能力评分模型中进行评分；将评分最高的可选部署方案最为最佳部署方案输出。本发明能够有效解决自动部署资源浪费且检测效果不达预期的问题。
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公开(公告)号：CN118573570A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410655506.X
申请日：2024-05-24
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: H04L41/0866 , H04W4/44
Abstract: 本发明涉及车路协同设备校验技术领域，公开了基于车路协同工程路侧设备安装校验方法及系统，包括步骤1，获取项目施工规划内容，提取设施设备的安装部署信息；步骤2，获取施工时路口或路段设置的二维码信息，通过二维码信息获取对应路口或路段的安装部署信息；步骤3，将设施设备按照设备类型划分为可见设备和不可见设备；按照设备类型获取路口或路段设施设备安装后的报验数据；步骤4，按照验证模式将报验数据与安装部署信息进行比对验证，得到验证结果。本发明通过系统智能化验证，实现更精细化校验过程，降低验证难度，减少验证误差和错误，准确率更高，现场校验速度更快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118506573A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410584197.1
申请日：2024-05-11
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: 本发明涉及智能网联汽车与基础设施之间的通信技术领域，公开了一种用于复杂道路的车路协同数据验证方法，包括：步骤一，获取目标路口/路段上道路基础设施预设的全量真值数据；步骤二，构建精简采集模型，并针对所有路口/路段进行精简采集模型分类，每类精简采集模型具有对应的精简优化采集规则；步骤三，按照目标路口/路段的地理特征选择对应分类的精简采集模型，对目标路口/路段的全量真值数据按照精简优化采集规则，筛选得到精简真值数据；步骤四，按照精简优化采集规则选定的目标路口通过方向，形成精简测试数据；自动比对精简测试数据和精简真值数据，生成并输出巡检报告。本发明能够在保证验证准确性的前提下有效提升验证效率。
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公开(公告)号：CN118505816A
公开(公告)日：2024-08-16
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：CN118629205B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410699925.3
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
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种基于车路协同的车辆协作汇入通行优化模型及其方法，包括以下步骤：步骤1，判断当前汇入场景的二阶段通信能力，并确定汇入场景中具有协同行驶能力的车辆；步骤2，当最大等待时间未超过时间阈值时，则引导汇入车辆等待或通行；当最大等待时间超过时间阈值时，则引导主干路车辆进行同向车道变道；步骤3，当车流量未超过拥堵阈值时，则进行主干路车辆中处于最内侧车道的车辆与汇入车辆的协作汇入引导；当车流量超过拥堵阈值时，则进行主干路车辆中同向车道的变道引导。本发明能够充分利用V2X二阶段通信功能，引导完成匝道车辆的高效、安全汇入，有助于缓解匝道拥堵问题、提高汇入效率、降低汇入风险。
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公开(公告)号：CN118506573B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410584197.1
申请日：2024-05-11
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: 本发明涉及智能网联汽车与基础设施之间的通信技术领域，公开了一种用于复杂道路的车路协同数据验证方法，包括：步骤一，获取目标路口/路段上道路基础设施预设的全量真值数据；步骤二，构建精简采集模型，并针对所有路口/路段进行精简采集模型分类，每类精简采集模型具有对应的精简优化采集规则；步骤三，按照目标路口/路段的地理特征选择对应分类的精简采集模型，对目标路口/路段的全量真值数据按照精简优化采集规则，筛选得到精简真值数据；步骤四，按照精简优化采集规则选定的目标路口通过方向，形成精简测试数据；自动比对精简测试数据和精简真值数据，生成并输出巡检报告。本发明能够在保证验证准确性的前提下有效提升验证效率。
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公开(公告)号：CN118571047B
公开(公告)日：2025-03-04
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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