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公开(公告)号：CN113401139B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110687935.1
申请日：2021-06-21
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种串联式自动驾驶系统，本发明的构思在于更高一级的自动驾驶系统复用低一级别系统的感知结果，并自主计算和处理自身额外增加的传感数据，同时在低一级自动驾驶域控制器的信号传输模块中增加仲裁机制，并且低一级的信号传输模块与高一级的信号传输模块信号连接，这样可由低一级的信号传输模块检测应执行的具体控制指令并将该指令传输至与其连接的底层执行器。本发明提供的串联系统架构，实现了感知结果的共享，避免重复开发，解决了两个级别的控制信号的执行问题，此外还可以同步进行不同等级的自动驾驶功能开发，在互不影响功能开发的同时，可提前规划更高级别的自动驾驶功能开发，且独立的域控制器也有利于提升整体系统的安全性。
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公开(公告)号：CN111619561B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202010452228.X
申请日：2020-05-22
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W60/00 , B60R21/01
Abstract: 本发明属于自动驾驶汽车技术领域，公开了一种自动驾驶汽车的逃逸救生方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取车辆感知数据以及车身姿态数据；根据车辆感知数据以及车身姿态数据对当前行车环境进行极端事故评估，以获得评估结果；根据评估结果生成当前危险级别，并判断当前危险级别是否为预设危险级别；在当前危险级别为预设危险级别时，执行预设危险规避操作。通过上述方式，采集车辆感知数据以及车身姿态数据对极端事故进行实时评估，能够在侦测到自动驾驶汽车发生极端事故时以乘客的生命安全为最高优先级执行逃逸救生操作，保障乘客的生命安全，从而解决了现有自动驾驶汽车面对复杂交通情况时存在危险的技术问题。
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公开(公告)号：CN112455459A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011421279.2
申请日：2020-12-04
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: B60W50/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种触发事件的建模方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设风险集中点，将所述预设风险集中点作为第一建模条件，根据预设划分策略对自动驾驶系统进行划分，获得对应的分层，将所述对应的分层作为第二建模条件，对所述第一建模条件与所述第二建模条件进行组合分析，获得触发事件，对所述自动驾驶系统进行分析和细化，获得对应的流程节点，根据所述对应的流程节点对所述触发事件进行分析，获得目标触发事件，并根据所述目标触发事件进行建模。本发明是通过对预设风险集中点与分层进行组合分析，获得触发事件并进行建模，能够有效对触发事件进行建模，从而提高驾驶员的安全性。
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公开(公告)号：CN112418711A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011426069.2
申请日：2020-12-07
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种车辆预期功能危害评估方法、设备、存储介质及装置，本发明通过获取待评估车辆的车辆安全信息并根据预期安全触发条件进行分析，获得预期功能安全触发事件并通过预设危害事件识别评估模型进行分析，获得车辆危害信息；根据汽车安全完整性等级对车辆危害信息进行分类确定所述车辆危害信息的危害等级。由于是通过预设危害事件识别评估模型对预期功能安全触发事件进行分析，获得车辆危害信息；根据汽车安全完整性等级对车辆危害信息进行分类；根据分类结果确定所述车辆危害信息的危害等级，相对于现有技术对于预期功能建模方式单一从而导致数据准确差，本发明实现了对自动驾驶预期功能科学建模，从而提高评估准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113232655B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110723703.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种紧急场景下自动驾驶行驶模式决策方法，具体地，预设至少三种可能会导致本车发生换道行为的被动紧急场景，并利用本车与其他车辆的行驶信息实时判定处于何种被动场景，然后针对所处的紧急场景，根据碰撞风险评估模型、与本车相关的周边其他车辆相对于本车的距离，尤其是结合了换道行为本身附加的风险系数，分别得到保持车道行驶方案以及变换车道行驶方案的预估风险值，再由优先级以及风险对比机制决策最终的驾驶行为。本发明对于被动场景下自动驾驶车辆是采用相对安全的车道保持行驶模式还是选择存在相对风险的车道变换行驶模式提供了可靠的决策依据，因而可以降低交通事故的发生概率。
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公开(公告)号：CN113920183A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111232087.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于单目视觉的车前障碍物测距方法，利用目标检测算法识别车辆前方图像中的障碍物，并获得障碍物的图像级坐标，再利用预先构建的图像位置信息与实际位置信息的映射关系矩阵，得到障碍物在真实世界的坐标，即可以得到该障碍物与车辆的距离数据。其中对于映射关系矩阵的构造，进一步可以设置并采集障碍物的图像数据集，利用目标检测算法提取障碍物图像坐标，并实地测量以车后轴中心点为原点的世界坐标系下障碍物的坐标，构造二者映射矩阵并经拟合优化，得到该映射关系矩阵。本发明有效解决了视觉测距成本高、结构复杂、实时性差及精确度低的问题，在高效且准确地检测出目标距离信息的同时，也避免了多目测距的匹配问题。
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公开(公告)号：CN113819920A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111178600.3
申请日：2021-10-10
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对拥堵路段的自动驾驶非自主导航方法，针对易发生拥堵的路段，将自动驾驶车辆的决策任务进行统筹规划，使自动驾驶车辆跳过自主导航过程，其只需接收统一定制的导航结果，然后按照导航结果行驶。具体地，利用道路的基础设施构建针对拥堵路段的感知网络，并通过两套参数定期构建大环境高精度地图以及实时更新小范围路面地图，从而减小了服务器的数据处理压力，也避免了基建导致的地图变化。接着通过对比高精度地图中车辆与标志物的相对偏移实现车辆精确定位，再根据车型、位置、车速及前述生成的地图信息，定制出各个参与车辆的个性化导航信息，从而解决了自动驾驶汽车在拥堵路段决策不统一的问题，有效减轻了交通拥堵负担。
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公开(公告)号：CN113077630A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110493920.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种基于深度学习的红绿灯检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集在预设路段上的红绿灯图像信息和道路场景信息，根据红绿灯图像信息和道路场景信息生成对应的样本数据集；根据所述预设深度学习算法对样本数据集和当前红绿灯数据集进行训练；根据预设转换策略对训练得到的目标权重模型进行转换，得到OM模型；根据预设深度学习推理模型库对OM模型进行推理，得到对应的推理结果，通过预设深度学习推理模型库对转换得到的OM模型进行推理，基于推理结果实现对红绿灯信号的检测，相较于现有技术通过安装路侧单元设备和车载单元设备对红绿灯信号的检测，能够有效提高检测的准确性及降低检测成本。
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公开(公告)号：CN111090242B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201911180325.1
申请日：2019-11-26
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种自动驾驶测试系统精度验证方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取自动驾驶测试系统的测试模型、物理设备及自动驾驶试验数据，根据测试模型获得数字校核值、数字验证值、仿真校核值及仿真验证值，根据物理设备获得设备校验值及设备验证值，根据自动驾驶试验数据获得数据分析值，将这些数值作为子指标，根据子指标计算自动驾驶测试系统的可信度数值，根据可信度数值对自动驾驶测试系统进行精度验证，从而通过对自动驾驶测试系统各模块分别进行验证，将得到的数值作为子指标，根据子指标计算自动驾驶测试系统的可信度数值来进行精度验证，解决了如何对自动驾驶仿真测试系进行精度验证的技术问题。
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