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公开(公告)号：CN115158308A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110362645.X
申请日：2021-04-02
IPC: B60W30/095 , B60W30/18 , B60T7/22
Abstract: 一种智能车辆主动避障控制方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取本车的状态信息以及本车周围的各交通参与者的状态信息；根据本车的状态信息以及各交通参与者的状态信息，估算各交通参与者对本车产生的风险；根据各交通参与者对本车产生的风险，判断在预设行车风险范围内当前车道的前方是否存在前方障碍物；当存在前方障碍物时，根据各交通参与者对本车产生的风险与制动避障风险阈值以及与换道避障风险阈值之间的关系，确定避障策略，并执行与所确定的避障策略对应的避障操作，制动避障风险阈值以及换道避障风险阈值均与本车以及各交通参与者的状态信息相关。上述方案能够提高车辆主动避障策略确定的高效性及提高行车安全。
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公开(公告)号：CN114913710A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110174450.2
申请日：2021-02-07
Abstract: 一种人车交互决策方法及装置、存储介质、终端，所述人车交互决策方法包括：在当前车辆行驶过程中获取行人激进度，所述行人激进度表征行人风险程度；将所述行人激进度与其他输入信息输入至智能驾驶员模型或有限状态机模型；获取所述智能驾驶员模型或有限状态机模型输出的加速度并进行输出，以使所述当前车辆按照所述加速度继续行驶。本发明技术方案能够在人车混行场景下在保证安全驾驶的基础上提升车辆的通行效率。
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公开(公告)号：CN118991920A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310562881.5
申请日：2023-05-18
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
Abstract: 本申请公开了一种智能车辆的控制方法、装置及电子设备，该方法应用于目标车辆，目标车辆的车轮包括：一个前轮、一个后轮和相对设置的两个侧轮，方法包括：确定目标车辆的行驶速度对应的速度范围；基于速度范围以及目标车辆的两个非相邻车轮的轮距半径，确定目标车辆的等效轴距；基于等效轴距以及确定的运动学特征，确定目标车辆对应的空间状态约束集；在将空间状态约束集作为约束条件的情况下，基于模型预测控制策略，确定前轮对应的前轮转向角；基于前轮转向角、等效轴距和轮距半径，利用阿克曼转向控制方式，确定后轮对应的后轮转向角，以及每个侧轮各自对应的侧轮转向角。该方法对各个车轮进行控制，提高了对目标车辆的控制准确度。
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公开(公告)号：CN116186336B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310187644.5
申请日：2023-03-01
IPC: G06F16/901 , B60W40/00 , B60W40/08 , G06F18/15
Abstract: 本申请提供一种驾驶数据采集与标定方法、装置及存储介质。所述方法包括：在车辆处于自然驾驶状态的情况下，实时采集驾驶数据；将所采集的驾驶数据进行按照时序进行对齐，并将对齐后的所述驾驶数据组织为树状结构；对所述驾驶数据进行人车路数据耦合标定，形成标定后的所述驾驶数据。本申请实施例通过对车辆处于自然驾驶状态下的驾驶数据进行耦合标定，形成人车路在环一体化数据标定后所述驾驶数据，而且这些驾驶数据具有统一的数据结构，具备兼容性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN117485337A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210877502.7
申请日：2022-07-25
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶汽车协同型编队控制方法、装置及存储介质，方法包括：在预设地理范围内，确定目标车辆的车辆行驶信息；基于车辆行驶信息，以及获取到的预设地理范围内的静态环境信息，确定目标车辆的参考行驶信息，其中静态环境信息包括多条车道的道路信息，参考行驶信息包括目标车辆的至少一个候选路径；基于获取到的目标车辆的周围车辆的周车行驶信息，利用参考行驶信息，确定各个候选路径上的目标车辆对应的跟驰前车；针对候选路径以及跟驰前车，实时构建有限时域最优控制问题，以利用有限时域最优控制问题，确定目标车辆对应的目标行驶轨迹以及相应的目标跟驰前车。该方法实现多车协同型编队决策控制的自动驾驶功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117521838A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210879625.4
申请日：2022-07-25
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶决策功能训练方法、系统及存储介质，上述方法包括：获取自动驾驶数据集，并在自动驾驶数据集中随机采样得到训练数据集；根据训练数据集以及设定的策略更新步数和策略参数计算得到随机梯度，并利用随机梯度计算得到无偏差的共轭动量；根据无偏差的共轭动量以及设定的策略参数学习率和速度因子，计算得到与策略参数对应的自适应学习率；基于无偏差的共轭动量和自适应学习率对所述策略参数进行更新；对所述策略更新步数进行迭代计算，在达到设定的最大策略更新步数的情况下，得到优化后的策略参数，以使自动驾驶决策功能训练系统采用优化后的策略参数进行自动驾驶决策，从而有效保障自动驾驶决策功能的智能性。
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公开(公告)号：CN116186336A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310187644.5
申请日：2023-03-01
IPC: G06F16/901 , B60W40/00 , B60W40/08 , G06F18/15
Abstract: 本申请提供一种驾驶数据采集与标定方法、装置及存储介质。所述方法包括：在车辆处于自然驾驶状态的情况下，实时采集驾驶数据；将所采集的驾驶数据进行按照时序进行对齐，并将对齐后的所述驾驶数据组织为树状结构；对所述驾驶数据进行人车路数据耦合标定，形成标定后的所述驾驶数据。本申请实施例通过对车辆处于自然驾驶状态下的驾驶数据进行耦合标定，形成人车路在环一体化数据标定后所述驾驶数据，而且这些驾驶数据具有统一的数据结构，具备兼容性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN114913710B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110174450.2
申请日：2021-02-07
Abstract: 一种人车交互决策方法及装置、存储介质、终端，所述人车交互决策方法包括：在当前车辆行驶过程中获取行人激进度，所述行人激进度表征行人风险程度；将所述行人激进度与其他输入信息输入至智能驾驶员模型或有限状态机模型；获取所述智能驾驶员模型或有限状态机模型输出的加速度并进行输出，以使所述当前车辆按照所述加速度继续行驶。本发明技术方案能够在人车混行场景下在保证安全驾驶的基础上提升车辆的通行效率。
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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：CN119888661A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411972933.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及自动驾驶控制技术领域，特别涉及一种基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法，方法包括：在检测到目标车辆处于自动驾驶工况的情况下，采集目标车辆的所处环境的多视角图像数据，并将多视角图像数据转化为鸟瞰视图表示，以生成所处环境的鸟瞰视图特征图，并将鸟瞰视图特征图中每个像素进行分类，以获得所处环境的语义分割图；将鸟瞰视图特征图和语义分割图输入至目标深度强化学习网络中，以输出目标车辆的自动驾驶控制信号，从而控制目标车辆行驶。由此，解决了相关技术中的自动驾驶控制系统的计算复杂度较高，系统适应复杂环境的能力较低、可解释性不足，降低了系统的整体性能，无法满足用户的驾乘需求的问题。
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