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公开(公告)号：CN117217314A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311226047.5
申请日：2023-09-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元数据驱动与因果分析理论的驾驶情境推理方法，其方法为：第一步、整合多源感知元数据；第二步、分析人机协同系统驾驶情境因果认知机理；第三步、构建驾驶情境推理模型；第四步、构建人机协同情境演化评估体系；有益效果：有助于数据的管理和组织；提高了数据检索的效率；使人机协同驾驶系统决策具有可解释性；降低了计算的复杂度；使得自动驾驶系统能够做出更全面和合理的决策；使自动驾驶系统能够灵活地调整和适应不同的驾驶情境，适应动态和不确定的环境条件。
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公开(公告)号：CN115743137A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211340369.8
申请日：2022-10-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人机增强感知的驾驶情境理解方法，其方法包括的步骤为：第一步、整合多源人机感知数据；第二步、分析驾驶人驾驶属性；第三步、构建人机增强感知模型；第四步、构建驾驶情境理解模型；有益效果：构建个性化驾驶习性计算模型，使自动驾驶感知系统更具人性化及个性化。实现根据当前时刻驾驶人习性类型，驾驶人感知模式和感知逻辑进行自主感知，实现对当前驾驶情境的人机融合感知语义推断。为智能车辆决策提供准确、全面的感知信息。能够实时计算驾驶情境复杂度和危险度，评估交通态势。
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公开(公告)号：CN114675742B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210477360.5
申请日：2022-05-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F3/01 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/70 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向高度自动驾驶的人机决策逻辑在线校验方法，其方法为：第一步、数据及信息流输入；第二步、在线评估周期进行计算，具体步骤为：步骤一、建立混杂态势评估模型；步骤二、进行混杂态势在线评估；步骤三、进行在线评估周期计算；第三步、对人机混合决策模型进行综合评价，具体步骤为：步骤一、进行人机混合决策模型可解释性评价；步骤二、进行时域决策结果预测；步骤三、进行已用知识库评价；步骤四、进行人机混合决策模型及知识库更新情况判断；步骤五、进行人机混合决策模型综合评价。有益效果：避免人机混合决策过程存在的算法局限及故障隐患，提高了人机混合决策的安全性及可信性。
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公开(公告)号：CN119323881A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411433329.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 中汽智联技术有限公司 , 天津大学 , 中汽数据(天津)有限公司 , 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于交叉口场景空间的未知关键场景识别方法及系统，涉及智能交通技术领域，该方法包括如下步骤：基于不同类型的交叉口场景的拓扑结构，构建路网模型，路网模型包括交叉口场景空间；在交叉口场景空间内进行场景采样，以获得若干个已知关键场景，已知关键场景包括至少一种已知风险因素；构建若干个关键场景子空间，确定第一中心，每个关键场景子空间包括至少一个已知关键场景；计算关键场景子空间的正交基，以第一中心为中心，沿正交基的方向在关键场景子空间内提取未知关键场景空间，在未知关键场景空间中进行采样，以获得未知关键测试场景集合。该方案识别到的未知关键场景用于自动驾驶技术的测试中，可提升测试全面性。
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公开(公告)号：CN114987495B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210561202.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种面向高度自动驾驶的人机混合决策方法，其方法包括的步骤为：步骤一、自动驾驶系统获取环境感知信息；步骤二、人机共驾车辆自动驾驶系统对感知数据的融合与处理；步骤三、驾驶员决策模型建立；步骤四、自动驾驶系统决策模型建立；步骤五、人机混合决策模型建立；步骤六、人机混合决策结果输出；步骤七、人机混合决策模型结果输出。有益效果：增强决策结果的安全性和可靠性。构建了基于人机混合决策方法的框架，把人机混合智能应用于人机共驾车辆决策系统中，使得决策更精准，效率更高，为自动驾驶车辆行为决策提供方法和依据。本发明符合人机共驾技术的发展趋势，具有广泛的应用前景和可行性。
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公开(公告)号：CN115909733A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211409400.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于跨域感知与心智理论的驾驶意图预测方法，其方法为：第一步、整合多模态感知数据；第二步、构建跨域感知理论；第三步、构建基于心智理论的驾驶员认知结构模型；第四步、构建人机协同驾驶意图模型；有益效果：为系统更好地协同驾驶员完成驾驶任务提供了信息支持；降低人机共驾系统的使用难度，从而提升其实用性；极大地提升驾驶意图预测的通用性和有效性；能够显著提升人机共驾系统的可解释性；能够提高人机共驾系统的驾驶员接受度和信任度；使得整体系统对于普通驾驶员具有良好的普适性，同时也由于其迭代更新的特性易于进行个性化再训练。
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公开(公告)号：CN114987495A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210561202.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种面向高度自动驾驶的人机混合决策方法，其方法包括的步骤为：步骤一、自动驾驶系统获取环境感知信息；步骤二、人机共驾车辆自动驾驶系统对感知数据的融合与处理；步骤三、驾驶员决策模型建立；步骤四、自动驾驶系统决策模型建立；步骤五、人机混合决策模型建立；步骤六、人机混合决策结果输出；步骤七、人机混合决策模型结果输出。有益效果：增强决策结果的安全性和可靠性。构建了基于人机混合决策方法的框架，把人机混合智能应用于人机共驾车辆决策系统中，使得决策更精准，效率更高，为自动驾驶车辆行为决策提供方法和依据。本发明符合人机共驾技术的发展趋势，具有广泛的应用前景和可行性。
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公开(公告)号：CN114675742A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210477360.5
申请日：2022-05-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F3/01 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/70 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向高度自动驾驶的人机决策逻辑在线校验方法，其方法为：第一步、数据及信息流输入；第二步、在线评估周期进行计算，具体步骤为：步骤一、建立混杂态势评估模型；步骤二、进行混杂态势在线评估；步骤三、进行在线评估周期计算；第三步、对人机混合决策模型进行综合评价，具体步骤为：步骤一、进行人机混合决策模型可解释性评价；步骤二、进行时域决策结果预测；步骤三、进行已用知识库评价；步骤四、进行人机混合决策模型及知识库更新情况判断；步骤五、进行人机混合决策模型综合评价。有益效果：避免人机混合决策过程存在的算法局限及故障隐患，提高了人机混合决策的安全性及可信性。
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公开(公告)号：CN115909733B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202211409400.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于跨域感知与心智理论的驾驶意图预测方法，其方法为：第一步、整合多模态感知数据；第二步、构建跨域感知理论；第三步、构建基于心智理论的驾驶员认知结构模型；第四步、构建人机协同驾驶意图模型；有益效果：为系统更好地协同驾驶员完成驾驶任务提供了信息支持；降低人机共驾系统的使用难度，从而提升其实用性；极大地提升驾驶意图预测的通用性和有效性；能够显著提升人机共驾系统的可解释性；能够提高人机共驾系统的驾驶员接受度和信任度；使得整体系统对于普通驾驶员具有良好的普适性，同时也由于其迭代更新的特性易于进行个性化再训练。
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公开(公告)号：CN117290997A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311019998.5
申请日：2023-08-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生模式的人机共驾决策系统测评方法，其方法为：第一步、构建多传感器虚拟模型；第二步、构建多级复杂场景评估体系；第三步、评估人机共驾决策系统拟人度；第四步、评估人机共驾决策系统性能。有益效果：提升人机共驾决策系统的测试效率，加速人机共驾决策系统的迭代和优化；为决策层提供了综合、可靠的感知信息集合；确保测试所覆盖的驾驶场景的全面性和有效性；实现了不同驾驶风格、不同场景复杂度下的人机共驾决策系统的拟人度评价与测试；通过安全性、舒适性、效率性评价指标分析危险场景下人机共驾决策系统的性能。
