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公开(公告)号：CN115862383B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310061477.X
申请日：2023-01-20
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性的车辆盲区潜在风险量化方法，包括步骤：步骤一，获取自车及可观测交通参与者的原始数据；步骤二，将所述自车及可观测交通参与者的原始数据进行处理，获得风险权重值，包括：信息不确定性权重值，盲区不确定性权重值，可观测交通参与者异常加、减速度权重值，自车行驶区域路网车流量权重值；步骤三，根据所述风险权重值计算盲区潜在风险值；步骤四，根据盲区潜在风险值进行可视化风险提示。该方法无需增加新的传感器即可实现传统意义的视角补盲，减少成本开销；基于盲区面积的信息不确定性、周围车辆的异常加减速度和路网中车流量来预判车辆周围环境危险程度，极大提高行驶过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN118018951A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410251371.0
申请日：2024-03-05
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W4/02 , G06F18/2431 , H04W4/40 , H04B17/309 , G06F18/22
Abstract: 本发明提出了一种基于信道状态信息的车辆无线非接触感知方法和系统，使用分米波作为无线感知的信号源，不受周围光线的影响，非接触式感知周围的环境感知精度高，经分窗计算移动能量值确定障碍物再判断其置信度以确认目标物体，并通过构建相互垂直的菲涅尔区的边界交点实现目标物体的精确定位，易于实现及应用，并有效地减少了自动驾驶汽车感知的误识别，能够无线非接触感知识别及定位，感知精度高，具有巨大的应用前景。
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公开(公告)号：CN114818707A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210201601.3
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06N20/00
Abstract: 一种基于知识图谱的自动驾驶决策系统，包括知识图谱库和决策强化学习模块。知识图谱库将互联网上的驾驶知识映射成三元组的形式，利用驾驶知识图谱进行知识表达与推理，既能分类管理海量的知识，又能减少传统的规则‑案例匹配过程所花费的时间，使得知识检索的实时性提高。所述知识图谱库获取驾驶场景并通过其内存储的驾驶场景经验样本为决策强化学习模块提供专家经验，进而向决策模块输出高置信度的驾驶策略，引导决策模块适应复杂多变的交通环境，保证车辆的安全性，同时通过知识图谱的知识图实现自动驾驶决策信息的可解释性，增加自动驾驶决策系统的可信度，提升乘客对于自动驾驶车辆的信任度。
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公开(公告)号：CN115862383A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310061477.X
申请日：2023-01-20
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性的车辆盲区潜在风险量化方法，包括步骤：步骤一，获取自车及可观测交通参与者的原始数据；步骤二，将所述自车及可观测交通参与者的原始数据进行处理，获得风险权重值，包括：信息不确定性权重值，盲区不确定性权重值，可观测交通参与者异常加、减速度权重值，自车行驶区域路网车流量权重值；步骤三，根据所述风险权重值计算盲区潜在风险值；步骤四，根据盲区潜在风险值进行可视化风险提示。该方法无需增加新的传感器即可实现传统意义的视角补盲，减少成本开销；基于盲区面积的信息不确定性、周围车辆的异常加减速度和路网中车流量来预判车辆周围环境危险程度，极大提高行驶过程中的安全性。
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