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公开(公告)号：CN116186336B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310187644.5
申请日：2023-03-01
IPC: G06F16/901 , B60W40/00 , B60W40/08 , G06F18/15
Abstract: 本申请提供一种驾驶数据采集与标定方法、装置及存储介质。所述方法包括：在车辆处于自然驾驶状态的情况下，实时采集驾驶数据；将所采集的驾驶数据进行按照时序进行对齐，并将对齐后的所述驾驶数据组织为树状结构；对所述驾驶数据进行人车路数据耦合标定，形成标定后的所述驾驶数据。本申请实施例通过对车辆处于自然驾驶状态下的驾驶数据进行耦合标定，形成人车路在环一体化数据标定后所述驾驶数据，而且这些驾驶数据具有统一的数据结构，具备兼容性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN116186336A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310187644.5
申请日：2023-03-01
IPC: G06F16/901 , B60W40/00 , B60W40/08 , G06F18/15
Abstract: 本申请提供一种驾驶数据采集与标定方法、装置及存储介质。所述方法包括：在车辆处于自然驾驶状态的情况下，实时采集驾驶数据；将所采集的驾驶数据进行按照时序进行对齐，并将对齐后的所述驾驶数据组织为树状结构；对所述驾驶数据进行人车路数据耦合标定，形成标定后的所述驾驶数据。本申请实施例通过对车辆处于自然驾驶状态下的驾驶数据进行耦合标定，形成人车路在环一体化数据标定后所述驾驶数据，而且这些驾驶数据具有统一的数据结构，具备兼容性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN116009549B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310019950.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请涉及一种非联网汇入车辆的车辆队列动态重组方法及装置，其中，方法包括：获取至少一个汇入车辆的速度信息、位置信息和航向角信息；根据速度信息、位置信息和航向角信息预测至少一个汇入车辆的汇入轨迹；基于汇入轨迹，构建车辆汇入过程中的时序堆积换道风险损失函数，并求解时序堆积换道风险损失函数；将求解结果输入至下位控制器中，生成目标控制动作，以对车辆队列进行控制。本申请实施例可以构建并求解车辆汇入过程中的时序堆积换道风险损失函数，将求解结果输入至下位控制器中，以实现对车辆队列的控制，从而保证车辆汇入的安全性，提高车辆汇入的成功率，保证车队不出现非必要的急加速、急减速行为，优化匝道口全过程的通行效率。
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公开(公告)号：CN116245183B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310184279.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的交通场景泛化理解方法及装置，其中，方法包括：获取原始交通场景智能体信息；基于原始交通场景智能体信息，构建子图节点和对应的特征向量并编码，生成经过编码的节点特征向量；利用经过编码的节点特征向量，构建动态有向图，并通过图卷积神经网络训练得到节点之间边的参数向量，以体现交通场景中各智能体以及环境之间的相互作用，形成场景理解图。由此，解决了相关技术中，基于物理规则指标的方法评价标准过于单一，无法处理复杂交互场景，基于大数据分布的统计方法时效性差，应对突发的交通事件无法做出实时评估，基于交互物理模型的方法需要针对特定场景进行参数调优与设计，不具备场景泛化性等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115384549A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211063167.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种实现紧急靠边停车的运动规划方法，包括，获取交通态势评估结果，根据交通态势评估结果建立行车风险场并计算行车风险场中各点的风险场强；根据车辆所处的行车风险场的风险场强识别目标车辆意图，根据目标车辆意图决策执行靠边停车运动规划方法；根据车辆运动学模型和车辆的机械结构参数对车辆的可执行路径进行构建；基于PID控制算法规划车辆的速度；通过路径规划算法循环中修改目标点坐标，对可执行路径和速度进行修正。本文提出的实现紧急靠边停车的运动规划方法，提高了运动规划效率，而且实现了对自车停靠姿态的调整，使安全性得以提升，更增强了运动规划过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116009549A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310019950.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请涉及一种非联网汇入车辆的车辆队列动态重组方法及装置，其中，方法包括：获取至少一个汇入车辆的速度信息、位置信息和航向角信息；根据速度信息、位置信息和航向角信息预测至少一个汇入车辆的汇入轨迹；基于汇入轨迹，构建车辆汇入过程中的时序堆积换道风险损失函数，并求解时序堆积换道风险损失函数；将求解结果输入至下位控制器中，生成目标控制动作，以对车辆队列进行控制。本申请实施例可以构建并求解车辆汇入过程中的时序堆积换道风险损失函数，将求解结果输入至下位控制器中，以实现对车辆队列的控制，从而保证车辆汇入的安全性，提高车辆汇入的成功率，保证车队不出现非必要的急加速、急减速行为，优化匝道口全过程的通行效率。
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公开(公告)号：CN115158302A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210992821.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种车辆避险的应急风险场构建方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：检测车辆的周围障碍物信息；根据车辆的实际车速和周围障碍物信息构建应急风险场的障碍风险场、目标风险场和道路边界风险场；分别计算车辆受到应急风险场的障碍风险场、目标风险场和道路边界风险场的场力，得到车辆的总场力，并基于总场力生成车辆的安全急停路径。由此，解决了相关技术无法准确量化紧急状况下行车风险，难以在紧急状况下实现高效地车辆避险等问题。
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公开(公告)号：CN116245183A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310184279.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的交通场景泛化理解方法及装置，其中，方法包括：获取原始交通场景智能体信息；基于原始交通场景智能体信息，构建子图节点和对应的特征向量并编码，生成经过编码的节点特征向量；利用经过编码的节点特征向量，构建动态有向图，并通过图卷积神经网络训练得到节点之间边的参数向量，以体现交通场景中各智能体以及环境之间的相互作用，形成场景理解图。由此，解决了相关技术中，基于物理规则指标的方法评价标准过于单一，无法处理复杂交互场景，基于大数据分布的统计方法时效性差，应对突发的交通事件无法做出实时评估，基于交互物理模型的方法需要针对特定场景进行参数调优与设计，不具备场景泛化性等问题。
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公开(公告)号：CN115140099A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210960832.2
申请日：2022-08-11
Applicant: 清华大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请公开了一种实现紧急靠边停车的运动规划方法及装置，其中，方法包括：根据感知信息评估当前交通态势，并建立行车风险场，计算各点风险场强大小和方向；基于各点风险场强大小和方向得到自车处风险场强，并评估他车意图，以根据他车意图决策是否执行紧急靠边停车的运动规划策略；以及在执行紧急靠边停车的运动规划策略时，基于由车辆运动学约束和自车的机械结构得到的约束条件进行约束的同时，基于PID规划自车的速度，直至完成紧急靠边停车。由此，解决了相关技术中，运动规划无法与自主决策相适应，从而难以保证在司机失能情况下，控制车辆紧急靠边停车的安全性和高效性的技术问题。
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