车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114872718B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202210374183.8

    申请日:2022-04-11

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:获取目标车辆的历史轨迹信息和各周围车辆的历史轨迹信息;历史轨迹信息为车辆在历史时段各时刻的轨迹信息;将目标车辆在当前时刻的轨迹信息和各周围车辆的历史轨迹信息,输入轨迹预测模型,得到目标车辆的初始预测轨迹向量;根据目标车辆在每个时刻的空间位置信息、各周围车辆在每个时刻的空间位置信息、以及影响特征提取策略,确定目标车辆与各周围车辆之间的各影响特征向量;根据目标车辆的初始预测轨迹向量、以及目标车辆与各周围车辆之间的各影响特征向量,确定目标车辆的预测轨迹。采用本方法能够提升预测的目标车辆行驶轨迹的精确度。

    一种多车协同运输系统的层级式建模与约束跟随控制方法

    公开(公告)号:CN116009536A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211580823.7

    申请日:2022-12-09

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种多车协同运输系统的层级式建模与约束跟随控制方法。方法包括:获取每个车辆与目标货物的位置关系、每个车辆与目标货物的作用力数据、目的地的空间位置信息、以及目标货物的期望运输轨迹;构建运输系统的外部约束信息和内部约束信息;根据运输系统的外部约束信息,生成目标货物的跟踪控制律表达式,并根据运输系统的内部约束信息,生成每个车辆的跟随控制律表达式;基于目标货物和每个车辆的控制律表达式,根据每个车辆与目标货物的作用力数据,建立每个车辆的实际控制律表达式;根据每个车辆的实际控制律表达式,确定并输出各所述车辆对应的控制指令。采用本方法能够提升目标货物的协同运输的效率。

    基于模糊规则与稳定性推理控制的帕累托前沿解优选方法

    公开(公告)号:CN116701830B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202310463135.0

    申请日:2023-04-26

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请基于模糊规则与稳定性推理控制的帕累托前沿解优选方法。上述方法包括:通过分别获取第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值,然后根据第一目标函数的函数值和第二目标函数的函数值确定稳态解,最后根据预先获取到的第一目标函数和第二目标函数的可行解解集和稳态解确定目标函数,本申请可实现帕累托最优解的自动选取,且选取出的帕累托最优解准确,可广泛应用于生成帕累托前沿解集的多目标优化问题中,提升推理决策智能化与计算效率。

    基于自动驾驶功能的感知系统设计需求的建模方法

    公开(公告)号:CN116415353A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310260439.7

    申请日:2023-03-13

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于自动驾驶功能的感知系统设计需求的建模方法。所述方法包括:根据车辆的属性信息和传感器在车辆上的候选安装位姿,构建车辆参数模型,根据传感器的属性信息构建传感器模型,根据传感器的第一理想感知区域、理想探测高度、理想探测距离,构建感知系统的感知空间模型,根据传感器的性能参数模型,构建感知系统的感知精度模型,根据传感器的成本模型确定感知系统的系统成本模型;根据传感器的使用寿命和可靠度,确定感知系统的可靠度模型,根据车辆参数模型、传感器模型、感知空间模型、感知精度模型、系统成本模型、可靠度模型,构建感知系统的系统模型,提高了感知系统的设计效率。

    基于自动驾驶功能的感知系统设计需求的建模方法

    公开(公告)号:CN116415353B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202310260439.7

    申请日:2023-03-13

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于自动驾驶功能的感知系统设计需求的建模方法。所述方法包括:根据车辆的属性信息和传感器在车辆上的候选安装位姿,构建车辆参数模型,根据传感器的属性信息构建传感器模型,根据传感器的第一理想感知区域、理想探测高度、理想探测距离,构建感知系统的感知空间模型,根据传感器的性能参数模型,构建感知系统的感知精度模型,根据传感器的成本模型确定感知系统的系统成本模型;根据传感器的使用寿命和可靠度,确定感知系统的可靠度模型,根据车辆参数模型、传感器模型、感知空间模型、感知精度模型、系统成本模型、可靠度模型,构建感知系统的系统模型,提高了感知系统的设计效率。

    束角协同防抱死制动稳定性控制方法

    公开(公告)号:CN117922511A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311858249.1

    申请日:2023-12-29

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种束角协同防抱死制动稳定性控制方法,通过在车辆处于临近抱死状态的情况下,根据预设制动策略确定目标束角,然后根据目标束角对应的制动力对车辆进行控制。其中,预设制动策略为车辆的束角模块基于目标束角产生的制动力大于车辆的电机产生的制动力。上述方法中,通过将电机与束角模块结合起来,实现了对车辆的灵活控制,相比传统的仅使用机械制动系统来控制车辆制动,该方法可以提高车辆制动的准确性。

    车辆的通信计算系统确定方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116366685A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310188714.9

    申请日:2023-02-21

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种车辆的通信计算系统确定方法,对车辆的电子电气架构进行划分,以确定车辆各个域中的组成部件,根据车辆的实际机械结构和域的通信信息,确定各域中第二组成部件的属性信息,进一步根据各域中组成部件的属性信息和域中通信线束的总线类型,确定车辆的通信需求系统;根据各域的功能确定车辆的计算需求系统,根据通信需求系统和计算需求系统,确定车辆的通信计算系统。本申请能够为电子电气架构下的通信计算系统的确定提供基本的需求边界与约束边界,使得确定的通信计算系统更具合理性,并为进一步应用智能优化设计算法、人工智能设计算法等实现通信计算系统的智能优化设计、端到端自动设计提供基础。

    一种分布式智能网联汽车交叉路口复杂场景通行决策方法

    公开(公告)号:CN109727470A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201910015069.4

    申请日:2019-01-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提出的一种分布式智能网联汽车交叉路口复杂场景通行决策方法,属于智能交通技术领域。与传统基于规则或强化学习的无信号灯交叉路口决策方法不同,本发明引入了车辆违反交通规则检测机制,实现了规则与强化学习方法的融合。首先采用隐式曲线族的车辆违章检测算法判断交叉路口是否有车辆违反交通规则;当车辆都遵守交通规则时,采用规则方法进行交叉路口车辆通行决策;反之则采用基于强化学习的方法进行交叉路口车辆通行决策。本发明实现了遵守与违反交通规则混杂的复杂交通场景下的无信号灯交叉路口智能网联汽车自主通行决策,为提高复杂环境下的交通安全和交叉路口通行效率提供技术支撑。

    车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114348019B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202111564726.4

    申请日:2021-12-20

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种车辆轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:采集周围车辆的行驶轨迹信息;根据采集到的行驶轨迹信息和轨迹预测模型,确定周围车辆的预测轨迹信息,并继续采集周围车辆的行驶轨迹信息,作为真实轨迹信息;根据目标预测轨迹信息以及目标预测时段的真实轨迹信息,确定轨迹偏差值;在轨迹偏差值大于预设阈值的情况下,确定预测轨迹信息为无效信息,并更新行驶轨迹信息,返回根据采集到的行驶轨迹信息和轨迹预测模型,确定周围车辆的预测轨迹信息的步骤,直到偏差值小于预设阈值时,确定预测轨迹信息为周围车辆预测轨迹信息。采用本方法能够提高自动驾驶车辆的预测轨迹信息的精确度。

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