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公开(公告)号：CN113188556A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110459321.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请公开了一种基于行车安全场的智能网联汽车轨迹规划方法及装置，其中，方法包括：基于行车安全场计算交通环境对智能网联汽车自车造成的风险；根据汽车的周边道路交通环境、汽车的自车车速与预测时域生成稀疏的可搜索区域；基于风险在可搜索区域生成车道选择轨迹，并在车道选择轨迹的基础上将稀疏的搜索区域进行细化，以得到初始规划路径和规划速度，最后在预测时域内进行推演，解决轨迹跟踪最优化问题，得到智能网联汽车在预测时域内最终规划轨迹。本申请实施例的轨迹规划方法可以提高轨迹规划的准确性、有效性和实时性，有效保证行车安全，更加智能化。
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公开(公告)号：CN112084937B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010935148.X
申请日：2020-09-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/00 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种动态车辆检测方法，该方法包括：步骤421，根据动态车辆的位姿初值，查看是否有关联动态目标，设置有关联动态目标和无关联动态目标时的粒子群初始化参数；步骤422，计算粒子的适应度函数值；步骤423，将粒子位置对应适应度函数值与上一次循环结果进行比较，将更大适应度函数值及粒子位置赋值为该粒子个体最大适应值及最佳位置，选取最大适应度函数值对应位置为全局最佳位置；步骤424，利用粒子个体和全局最佳位置，更新粒子速度和位置；步骤425，返回步骤422，直到满足最大循环次数或最佳位置变化小于预设阈值，输出全局最佳粒子即为优化后的位姿估计结果。本发明方法能够提升检测性能，提高正确检测数量，并能有效降低检测虚警数量。
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公开(公告)号：CN111542113A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010388493.6
申请日：2020-05-09
Applicant: 清华大学 , 英博超算(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种定位方法，应用于移动终端，所述方法包括以下步骤：所述移动终端与覆盖所处小区的基站进行信令交互；所述移动终端获得所处小区的Cell-ID以获取所述移动终端的大致位置信息；所述移动终端结合所述大致位置信息并结合SLAM进行定位。本发明尽可能地防止了在高度相似的场景时出现定位错误的情况，定位更加精确。
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公开(公告)号：CN115249223A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110381828.6
申请日：2021-04-09
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06V10/762
Abstract: 一种动态目标检测方法及装置、存储介质、终端，所述动态目标检测方法包括：将获取的本车周围环境中的三维点云数据投影至极坐标网格，得到二维投影点云，所述三维点云数据为激光雷达采集的，所述极坐标网格是以所述激光雷达的中心为坐标原点，在水平面上构建的；根据所述二维投影点云在所述极坐标网格上的位置，对所述二维投影点云进行点云聚类，得到点云聚类结果；根据所述点云聚类结果，进行动态目标检测。上述方案能够提高动态目标检测结果的准确度，故当动态目标为动态车辆时，提高动态车辆检测的准确度是可以预期的。
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公开(公告)号：CN112084937A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010935148.X
申请日：2020-09-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/00 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种动态车辆检测方法，该方法包括：步骤421，根据动态车辆的位姿初值，查看是否有关联动态目标，设置有关联动态目标和无关联动态目标时的粒子群初始化参数；步骤422，计算粒子的适应度函数值；步骤423，将粒子位置对应适应度函数值与上一次循环结果进行比较，将更大适应度函数值及粒子位置赋值为该粒子个体最大适应值及最佳位置，选取最大适应度函数值对应位置为全局最佳位置；步骤424，利用粒子个体和全局最佳位置，更新粒子速度和位置；步骤425，返回步骤422，直到满足最大循环次数或最佳位置变化小于预设阈值，输出全局最佳粒子即为优化后的位姿估计结果。本发明方法能够提升检测性能，提高正确检测数量，并能有效降低检测虚警数量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111634333A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010543034.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 清华大学
IPC: B62D21/00 , B62D63/02 , B62D63/04 , B60R16/023 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于自动驾驶的电动车底盘及具有其的电控系统和车辆，电动车底盘包括底盘框架和设于底盘框架的四个电动轮总成，相邻的两个电动轮总成的转向中心连接互相垂直且长度相等；每一电动轮总成包括车轮、轮速控制单元、以及转向控制单元，其中，轮速控制单元设置于轮胎中，组成车轮，用于控制相应车轮的行驶速度；转向控制单元设于车轮与底盘框架之间，转向控制单元包括驱动设备、齿轮传动设备、以及导向悬架，其中，导向悬架连接到车轮，驱动设备通过齿轮传动设备驱动连接导向悬架，以通过驱动导向悬架转动而控制相应车轮的转向角。本发明提供的电动车底盘的结构模块化程度高，便于根据不同需求定制、改造或维修。
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公开(公告)号：CN113188556B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110459321.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请公开了一种基于行车安全场的智能网联汽车轨迹规划方法及装置，其中，方法包括：基于行车安全场计算交通环境对智能网联汽车自车造成的风险；根据汽车的周边道路交通环境、汽车的自车车速与预测时域生成稀疏的可搜索区域；基于风险在可搜索区域生成车道选择轨迹，并在车道选择轨迹的基础上将稀疏的搜索区域进行细化，以得到初始规划路径和规划速度，最后在预测时域内进行推演，解决轨迹跟踪最优化问题，得到智能网联汽车在预测时域内最终规划轨迹。本申请实施例的轨迹规划方法可以提高轨迹规划的准确性、有效性和实时性，有效保证行车安全，更加智能化。
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公开(公告)号：CN112346103A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011179628.4
申请日：2020-10-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X的智能网联汽车动态协同定位方法与装置，所述方法包括：步骤1，通过本车采集本车在大地坐标系中的绝对位置坐标环境车辆于本车的相对位置坐标，通过车车通讯方式采集环境车辆在大地坐标系中的绝对位置坐标；步骤2，滤波处理步骤3，找出每一环境车辆在本车的车辆局部坐标系中的相对位置坐标Mi；步骤4，根据Mi，计算通过车车通讯方式获得的本车在大地坐标系中的绝对位置估计值。步骤5，融合本车相关位置信息，得到本车的定位信息。本发明能够提高自动驾驶车辆的定位精度，降低定位误差波动，并适用于通信条件不稳定的运行工况，可为进一步实现复杂的多车协同决策与控制奠定基础。
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