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公开(公告)号：CN109753623B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811501765.8
申请日：2018-12-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆多测试场景分析与数目化简方法，包括：确定需要测试的一组场景，对每一场景参数化，完成具体场景下测试轨迹分析，得到未完成任务的轨迹；在上述轨迹的基础上，分析与自动驾驶能力相关的参数，定义为场景特性参数；在完成多个场景的分析后，得到多场景特性参数组，在组中去掉被重叠或包含的参数组，即对应去掉该场景。本发明的自动驾驶车辆多测试场景分析与数目化简方法能够用于减少现有各种自动驾驶车辆测试测评过程中需要进行测试的场景数目，从而减少测试量，降低了测试成本，有助于推进自动驾驶技术的发展。
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公开(公告)号：CN115047782B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210610490.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 清华大学
IPC: G05B17/02 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车技术领域，尤其涉及一种联合仿真系统。本发明提供了一种联合仿真系统，包括硬件在环仿真平台上位机、硬件在环仿真平台下位机、传感器测试仿真平台、车辆动力学仿真平台、数据分发交换机和数据接收交换机，还包括跨平台数据中转分析模块和跨系统数据传输层。本发明提供的联合仿真系统包括的跨平台数据中转分析模块突破了不同仿真平台的交互屏障，可以使不同仿真平台优势互补、实时交互，充分利用不同仿真平台的优势模块。跨平台数据中转分析模块与所有仿真平台之间的通讯传输方式均采用跨系统数据传输层通讯连接，能够增加仿真测试的真实性、可信度、结果可靠性，而且可以无障碍接入智能网联汽车实车系统。
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公开(公告)号：CN111724602B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010616991.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种城市非信控多交叉路口环境下的多车协同控制方法，包括：步骤1，获取各交叉路口子区域间的宏观交通网络运行态势预测状态信息和短时交通网络边界控制状态预测信息；步骤2，构建各交叉路口子区域网络内部及边界交通流的引导及协作控制方法；步骤3，在步骤1和2的基础上，设计一种综合考虑宏观交通状态与微观多车系统协同控制的多交叉路口多车系统协同行驶的多目标优化控制方法。本发明能够节省计算资源，提高多交叉路口通行效率及改善车辆性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110553853A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910720260.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 清华大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开一种基于场地下较差场景搜索的自动驾驶功能测试测评方法，包括如下过程：S1：自动驾驶功能应用场景分析；S2：测试场地条件确定；S3：测试场景的参数化；S4：场景优劣度定义；S5：初始高效聚类测试场景分析与确定；S6：基于测试场景下较差场景搜索的自动驾驶功能测试。本发明应用实际测试场地对待测自动驾驶功能进行测试，使得测试结论更接近于真实状况；在不断搜索较差测试场景的基础上进行自动驾驶功能测试，对自动驾驶功能的完善程度能够直接提出改进建议。
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公开(公告)号：CN115047782A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210610490.1
申请日：2022-05-31
Applicant: 清华大学
IPC: G05B17/02 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车技术领域，尤其涉及一种联合仿真系统架构。本发明提供了一种联合仿真系统架构，包括硬件在环仿真平台上位机、硬件在环仿真平台下位机、传感器测试仿真平台、车辆动力学仿真平台、数据分发交换机和数据接收交换机，还包括跨平台数据中转分析模块和跨系统数据传输层。本发明提供的联合仿真系统架构包括的跨平台数据中转分析模块突破了不同仿真平台的交互屏障，可以使不同仿真平台优势互补、实时交互，充分利用不同仿真平台的优势模块。跨平台数据中转分析模块与所有仿真平台之间的通讯传输方式均采用跨系统数据传输层通讯连接，能够增加仿真测试的真实性、可信度、结果可靠性，而且可以无障碍接入智能网联汽车实车系统。
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公开(公告)号：CN110553853B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910720260.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 清华大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开一种基于场地下较差场景搜索的自动驾驶功能测试测评方法，包括如下过程：S1：自动驾驶功能应用场景分析；S2：测试场地条件确定；S3：测试场景的参数化；S4：场景优劣度定义；S5：初始高效聚类测试场景分析与确定；S6：基于测试场景下较差场景搜索的自动驾驶功能测试。本发明应用实际测试场地对待测自动驾驶功能进行测试，使得测试结论更接近于真实状况；在不断搜索较差测试场景的基础上进行自动驾驶功能测试，对自动驾驶功能的完善程度能够直接提出改进建议。
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公开(公告)号：CN111724602A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010616991.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种城市非信控多交叉路口环境下的多车协同控制方法，包括：步骤1，获取各交叉路口子区域间的宏观交通网络运行态势预测状态信息和短时交通网络边界控制状态预测信息；步骤2，构建各交叉路口子区域网络内部及边界交通流的引导及协作控制方法；步骤3，在步骤1和2的基础上，设计一种综合考虑宏观交通状态与微观多车系统协同控制的多交叉路口多车系统协同行驶的多目标优化控制方法。本发明能够节省计算资源，提高多交叉路口通行效率及改善车辆性能。
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公开(公告)号：CN109753623A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811501765.8
申请日：2018-12-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆多测试场景分析与数目化简方法，包括：确定需要测试的一组场景，对每一场景参数化，完成具体场景下测试轨迹分析，得到未完成任务的轨迹；在上述轨迹的基础上，分析与自动驾驶能力相关的参数，定义为场景特性参数；在完成多个场景的分析后，得到多场景特性参数组，在组中去掉被重叠或包含的参数组，即对应去掉该场景。本发明的自动驾驶车辆多测试场景分析与数目化简方法能够用于减少现有各种自动驾驶车辆测试测评过程中需要进行测试的场景数目，从而减少测试量，降低了测试成本，有助于推进自动驾驶技术的发展。
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