目标物识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112162275A

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011057323.6

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域,公开了一种目标物识别方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:在获取到目标物识别指令时,获取初始目标物信息,提取所述初始目标物信息的预设距离信息,根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别,得到目标物信息,提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息,对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合,得到融合后的目标物信息。通过对所述初始目标物信息进行识别得到目标物信息,再对目标物信息进行提取和融合,从而有解决在雷达探测范围较宽时,将前方静止目标及非靠近本车横向移动行人误识别为危险目标的问题,提高目标物识别的准确性。

    一种ADAS自动化测试系统和方法

    公开(公告)号:CN109614704A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811513441.6

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 一种ADAS自动化测试系统和方法,其ADAS系统和试验管理软件由自动化测试管理单元统一管理,模拟仿真场景软件与ADAS系统之间通过硬件板卡相连并包括:CarMaker软件和Simulink模型;通过CarMaker软件提供虚拟车辆动力学模型、虚拟传感器和虚拟场景,并将相关数据发送给Simulink模型,Simulink模型通过硬件板卡将相关数据直接发送给ADAS系统,其增加的ADAS自动化测试管理单元实现对测试场景和测试动力学软件进行统一管理,并通过Simulink软件实现连接,实时交互、便捷操作。

    真值对比策略的设计方法

    公开(公告)号:CN113673105A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110961443.7

    申请日:2021-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种真值对比策略的设计方法,包括:获取通过基准传感器所采集的第一数据和通过待测试传感器所采集的第二数据;以第一数据为基准,对第二数据进行时间配准和空间配准;在第一数据和进行时间配准和空间配准后的第二数据中,筛选出针对同一探测目标的数据对;将筛选出的针对同一探测目标的数据对进行数据对比,以根据数据比对结果确定待测试传感器的可靠度。本发明提供的真值对比策略的设计方法,以基准传感器为真值来对比其他传感器数据的可靠度,对比其他传感器的识别精度,从而选择合适的传感器,给自动驾驶仿真验证数据回灌提供合适的环境传感器,能够在做自动驾驶仿真测试的数据回灌中提供精度较高的环境信息。

    一种车辆前方目标物检测方法及系统

    公开(公告)号:CN108614262A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810692477.9

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明实施例提供一种车辆前方目标物检测方法及系统,涉及车辆安全行驶技术领域,该方法包括:获取当前的第一类目标物信息和第二类目标物信息;确定第一类目标物信息对应的第一加权系数和第二类目标物信息对应的第二加权系数;根据第一加权系数和第二加权系数,对第一类目标物信息和第二类目标物信息进行加权求和,实现对车辆前方目标物的检测。本发明实施例提供的目标物检测方案中,将雷达检测方式和图像识别方式集成于一体,实现了两种方式在功能上的优势互补,使得利用本发明实施例提供的方案进行当前车辆前方目标物的检测时,同时具有了对天气不敏感和识别更加准确的优点,提高了车辆前方目标物检测的准确性,从而提高了车辆行驶的安全性。

    AEB功能优化再验证方法
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113671937B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202110961446.0

    申请日:2021-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种AEB功能优化再验证方法,包括:采集车辆的原始数据,原始数据至少包括通过AEB传感器获取的感知数据和整车总线数据;对感知数据和整车总线数据进行时间同步化,并将同步化后的感知数据和整车总线数据注入AEB控制器中;将AEB控制器的控制指令,输入基于原始数据构建的虚拟场景模型中,以模拟AEB功能;根据AEB功能的模拟结果,调整AEB控制策略,直至测试结果符合要求。本发明提供的AEB功能优化再验证方法,通过将感知数据和整车总线数据注入AEB控制器,能够复现AEB测试场景,并建立虚拟场景模型,模拟AEB启动后的控制行为,AEB控制器和虚拟场景模型二者结合实现闭环调试控制策略,不断优化控制策略,以便针对AEB功能优化后再度验证。

    AEB功能优化再验证方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113671937A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110961446.0

    申请日:2021-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种AEB功能优化再验证方法,包括:采集车辆的原始数据,原始数据至少包括通过AEB传感器获取的感知数据和整车总线数据;对感知数据和整车总线数据进行时间同步化,并将同步化后的感知数据和整车总线数据注入AEB控制器中;将AEB控制器的控制指令,输入基于原始数据构建的虚拟场景模型中,以模拟AEB功能;根据AEB功能的模拟结果,调整AEB控制策略,直至测试结果符合要求。本发明提供的AEB功能优化再验证方法,通过将感知数据和整车总线数据注入AEB控制器,能够复现AEB测试场景,并建立虚拟场景模型,模拟AEB启动后的控制行为,AEB控制器和虚拟场景模型二者结合实现闭环调试控制策略,不断优化控制策略,以便针对AEB功能优化后再度验证。

    车辆场景模型构建方法、设备、存储介质及装置

    公开(公告)号:CN112363947A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011355232.0

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种车辆场景模型构建方法、设备、存储介质及装置,该方法包括:在接收到场景模型构建指令时,根据场景模型构建指令确定待测试车辆以及测试项目,控制待测试车辆执行测试项目,并接收待测试车辆执行测试项目过程中上传的测试数据,根据测试项目对测试数据进行数据提取,获得场景数据,并根据场景数据构建车辆场景模型;相较于现有的根据各控制器的相关国际或国家标准进行车辆场景模型构建的方式,本发明中,通过接收待测试车辆执行测试项目过程中上传的测试数据,根据测试数据构建车辆场景模型,克服了现有技术中的无法满足各种自动驾驶测试需求缺陷,从而能够自动生成车辆场景模型,以满足复杂自动驾驶测试需求。

    一种自动驾驶时域构建方法、设备、存储介质及装置

    公开(公告)号:CN112180927A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011047169.4

    申请日:2020-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶时域构建方法、设备、存储介质及装置,首先在检测到目标车辆退出自动驾驶模式时,通过预设定性判断模型从当前采集的驾驶信息中获取定性判断结果,其次通过预设定量判断模型从驾驶环境信息中确定临界参数集合并获取对应的临界值集合,获取各临界参数在预设时段内的参数值集合,获取定量判断结果,根据定性判断结果和定量判断结果构建自动驾驶时域。在现有技术中没有明确的自动驾驶时域构建方法,而本发明通过获取定性判断结果和定量判断结果,并根据获得到的定性判断结果和定量判断结果构建自动驾驶时域。

    一种车辆道路虚拟场景的仿真方法及系统

    公开(公告)号:CN109657355A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811564188.7

    申请日:2018-12-20

    Abstract: 本发明提供一种车辆道路虚拟场景的仿真方法及系统,包括:通过采集设备对实际道路的车道线、车道标识、交通信号、行人和交通车辆进行采集,并形成不同驾驶路线的场景信息。根据所述场景信息提取数据流和视频流的场景库用例,并将所述场景库用例进行数据处理以生成设定数据格式的场景数据和车辆动态数据。根据所述场景数据建立行驶环境仿真模型以仿真车辆行驶的道路信息,所述行驶环境仿真模型包括:道路模型、交通环境模型和天气模型。本发明能提高车辆智能驾驶的功能测试的效率和准确性。

    辅助驾驶系统的场景管理方法

    公开(公告)号:CN109657344A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811545034.3

    申请日:2018-12-17

    Abstract: 本发明公开了一种辅助驾驶系统的场景管理方法,包括:分别基于标准法规、自然驾驶、场地测试、V2X、事故现场搭建多个场景数据库;从多个场景数据库中选择数据搭建多个场景模块;将所述多个场景模块导入测试平台,对测试结果进行定义后,输出测试结果。本发明提供的辅助驾驶系统的场景管理方法通过建立场景数据库,再从场景数据库中选择数据搭建场景模块,将场景模块导入测试平台来得到测试结果,与现有技术相比,极大地提升了自动化测试速度,能够有效地识别测试中的问题点,提高了测试效率以及灵活性。

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