面向逻辑场景全参数空间的自动驾驶系统性能评估方法

    公开(公告)号:CN114896754A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210285067.9

    申请日:2022-03-22

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于自动驾驶汽车测试评价技术领域,具体的说是一种面向逻辑场景全参数空间的自动驾驶汽车性能评估方法。该性能评估方法在给定自动驾驶系统的测试逻辑场景及其匹配的参数空间之后,将被测自动驾驶系统放入该逻辑场景中进行测试,获取各个具体测试工况下的行驶数据,在获得被测自动驾驶系统在整个被测逻辑场景参数空间中测试过程的行驶轨迹场之后,首先根据理想车辆运动曲线将逻辑场景分区,分为安全区和危险区两部分;随后确定两个分区中的评估重点及评价指标;根据测试结果计算整个参数空间中的整体表现,从而得到整个全参数空间的性能评估结果。

    挡位直线排列式自动驾驶汽车自动换挡操纵机构

    公开(公告)号:CN110103707A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910485447.5

    申请日:2019-06-05

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提供了一种挡位直线排列式自动驾驶汽车自动换挡操纵机构,将挡把的圆弧运动轨迹分解为沿挡把方向的直线运动与沿前后换挡方向的水平直线运动,直线模组总成通过丝杆将伺服电机的转动转化为螺母的水平移动,同时将电机转矩转化为螺栓型滚轮滚针轴承对挡把支撑块右侧滑槽的水平作用力,螺栓型滚轮滚针轴承在随螺母沿水平方向直线运动的同时,挡把支撑块右侧滑槽相对于螺栓型滚轮滚针轴承往复运动,从而完成换挡动作;本机构与挡把紧密贴合,可高度模拟换挡动作;螺栓型滚轮滚针轴承的使用不仅提高了整套机构的承载能力,同时减少了摩擦损失;高度调节支架可以根据驾驶室空间进行调整,以便适应大部分驾驶室,且不需要改装驾驶室。

    一种智能汽车车辆在环毫米波雷达测试台架

    公开(公告)号:CN109946660A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910256054.7

    申请日:2019-04-01

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种智能汽车车辆在环毫米波雷达测试台架,包括有底座、多自由度升降平台、毫米波吸波暗箱、电动滑轨车、收发变频器和PXI数据处理器,其中多自由度升降平台通过滑轨连接在底座上面的支撑架的滑道上,多自由度升降平台能够在支撑架的滑道上进行上下移动,多自由度升降平台由下部的电动推杆带动进行滑动,毫米波吸波暗箱装配在多自由度升降平台的前部,电动滑轨车装配在多自由度升降平台后部的弧形滑道上,收发变频器设在电动滑轨车的顶部,PXI数据处理器装配在底座上,电动推杆、电动滑轨车和收发变频器均与PXI数据处理器相连接。有益效果:体积小、结构简单、成本较低,并且便于移动,具有较强的推广性。

    一种用于自动驾驶汽车踏板操纵的机械腿

    公开(公告)号:CN110082132B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN201910485442.2

    申请日:2019-06-05

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提供了一种用于自动驾驶汽车踏板操纵的机械腿,可以模仿人类对车辆踏板进行踩踏动作,以电动推杆作为动力源,调节摇杆基座相对于底座竖直板的位置以及摇杆前端与机械腿大腿中部不同的摇杆连接通孔的铰接,可以实现机械腿大腿初始位姿的调整;调整机械腿小腿下部与机械腿小腿上部嵌套配合的长度,可以改变机械腿小腿的总长度;除此之外,机械腿可以相对底座横向移动,实现机械腿在汽车横向位置的调整;矩形板与踏板表面的配合有效的保证了机构使用过程中的线性度进而实现对车速的精确控制;本发明可以适用于大部分车型驾驶室空间,可以兼容不同车型踏板布置位置的区别,通用性强;安装拆卸方便,无需对车辆进行任何的改装。

    基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法

    公开(公告)号:CN116092325A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310047683.5

    申请日:2023-01-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了基于主观认知的混合交通智能车辆动态博弈交互决策方法,包括:感知获取并交换混合交通中各个车辆的行驶信息;根据态势风险评估判断K瞬时博弈系统是否启动;若启动,则参与博弈的各个车辆首先均基于其自身的主观认知展开决策,直至各个车辆的主观认知达成一致;分别建立并优化参与博弈的各个车辆个性化嵌入的期望效用动态方程,基于此决策输出自身在K瞬时的加速度并执行;在K+1瞬时同步更新混合交通中各个车辆的行驶信息和特征量化指数;重复执行上述步骤,直至通过持续性交互决策完全化解潜在的混合交通冲突。该方法充分模拟人类决策逻辑,提高了决策的智能性、交互性、持续性和一体性,实现智能车辆个性化行驶、类人化决策。

    一种基于对抗生成网络的智能汽车测试场景库构建方法

    公开(公告)号:CN115691134A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211342209.7

    申请日:2022-10-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于对抗生成网络的智能汽车测试场景库构建方法,包括车辆轨迹数据采集、车辆轨迹特征提取、数据预处理、建立轨迹特征数学模型和对抗生成网络训练等步骤,本发明利用对抗生成网络进行智能汽车测试场景生成,在隐空间进行变量的生成学习弱化了生成网络训练难度,削减网络较长的时序记忆能力以便生成更加真实的车辆轨迹测试场景库。本发明方法为解决实际动态交通流中车辆运动轨迹场景数量较少无法满足智能汽车测试需求的难题提出创新的解决方案。本发明适用复杂多变的十字路口、交叉路口等道路交通环境,同样适用于快速路、高速公路等其他路段轨迹生成。

    一种基于势场法和信息熵的自动驾驶安全性评价方法

    公开(公告)号:CN113377662B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202110703878.1

    申请日:2021-06-24

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明是一种基于势场法和信息熵的自动驾驶安全性评价方法。包括以下步骤:一、收集被测逻辑场景的相对发生概率;二、将被测算法的危险指标分为具体场景固有风险指标、具体场景失效风险指标、具体场景危险度、单逻辑场景危险度和多逻辑场景危险度;三、计算具体场景固有风险指标;四、计算被测算法在不同具体场景失效风险指标;五、计算被测算法在不同具体场景危险度;六、计算被测算法在单逻辑场景中的危险度;七、计算被测算法在多逻辑场景中的危险度。本方法可以用于自动驾驶汽车的测试流程体系中,并可应用于各类自动驾驶测试比赛之中,可以推动自动驾驶汽车的验证流程,具有广泛的应用前景。

    一种用于车载相机边缘场景检测的在环测试系统

    公开(公告)号:CN114979624A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210540790.7

    申请日:2022-05-17

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种车载相机测试平台及方法,特别涉及一种用于车载相机边缘场景检测的在环测试系统,包括测试平台、六自由度运动平台、显示器以及气象模拟系统,所述的气象模拟系统包括分级式雨量模拟系统、光照模拟系统和雾气模拟系统;测试实验步骤共分为3部分即测试平台标定、边缘场景测试和测试数据采集。本发明能够同时模拟多种气象条件,为车载相机提供更丰富的测试场景,通过5个不同的测试等级对车载相机进行边缘场景测试,提高相机测试的精准度和可靠性。本发明平台通过获得的功能参数为车载相机功能开发者提供更加准确、丰富的数据信息,进而更新智能汽车车载相机功能和功能对应的边缘场景以满足实际智能汽车感知要求。

    一种考虑效率和覆盖度的自动驾驶加速测试方法

    公开(公告)号:CN114090404A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111398403.2

    申请日:2021-11-24

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于自动驾驶汽车技术领域,具体的说是一种考虑效率和覆盖度的自动驾驶加速测试方法。包括:步骤一、定义场景测试优先度;步骤二、区域分割;步骤三、区域内部搜索;步骤四、场景测试优先度更新;步骤五、迭代试验;本发明在选定好需要测试的自动驾驶功能并设定好车辆运行区域参数之后,形成场景生成范围;通过将该生成范围分区处理并设定前期自动驾驶探索自由度提高测试场景的覆盖率,通过不断提高测试过程中的危险场景生成概率提高测试过程的效率,从而保证生成的测试场景兼顾测试效率及测试覆盖率。

    一种针对自动驾驶仿真的并行加速测试方法

    公开(公告)号:CN113514254A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110478572.0

    申请日:2021-04-30

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种针对自动驾驶仿真的并行加速测试方法。包括以下步骤:步骤一、确定并行加速测试架构,划分试验区域,确定各层级任务;步骤二、调配不同小区域底层执行数量,保证整个参数空间的测试效果;步骤三、确定小区域内底层执行者试验参数,保证小区域内测试效果;步骤四、定义试验结果对应的底层执行产生;步骤五、设定试验终止条件,及时中断试验进程。使用并行测试手段可充分利用多个计算平台的运行能力,同时,算法中整体区域及小区域内部的优化算法可以进一步强化危险场景的生成,加速自动驾驶被测算法在逻辑场景中的测试流程。该方法可以满足自动驾驶测试领域对并行、加速测试过程的需求,具有广泛的应用前景。

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