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

Applicant: 清华大学 ,  丰田自动车株式会社

Inventor： 刘科 ,  王建强 ,  丁峰 ,  黄荷叶 ,  聂士达 ,  许庆

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。

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

Applicant: 清华大学 ,  丰田自动车株式会社

Inventor： 王裕宁 ,  黄荷叶 ,  许庆 ,  王建强

IPC: G08G1/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N7/00

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。

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

Applicant: 清华大学 ,  丰田自动车株式会社

Inventor： 王裕宁 ,  黄荷叶 ,  许庆 ,  王建强

IPC: G08G1/16 ,  B60W60/00 ,  G06N7/01

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。

公开(公告)号：CN113561974B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202110983185.2

申请日：2021-08-25

Applicant: 清华大学

Inventor： 王建强 ,  崔明阳 ,  杨路 ,  黄荷叶 ,  林学武 ,  许庆

IPC: B60W30/095 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/30 ,  G06N7/01

Abstract: 本申请公开了一种基于车辆行为交互与道路结构耦合的碰撞风险预测方法及装置，基于道路结构分类与潜在双车冲突辨识，并投影至两类基本交互式冲突场景模型；针对车‑车冲突，建立基于动态贝叶斯网络的意图辨识模型，描述车辆通行意图与环境态势、驾驶行为的条件概率关系；基于可观测信息，对环境态势和行为语义进行概率推断；采用EM算法，基于自然驾驶数据训练和优化动态贝叶斯网络的模型参数。基于通行意图辨识结果，使用高斯过程回归算法对车辆运行轨迹及其时空分布进行预测，并评估两车碰撞风险。由此实现匝道汇入、路口通行等复杂交通场景下，考虑多车行为交互耦合的碰撞风险预测，并能够泛化应用于种冲突场景，提升智能车辆的驾驶安全性。

公开(公告)号：CN116572993A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310788233.1

申请日：2023-06-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 黄荷叶 ,  王建强 ,  崔明阳 ,  刘艺璁 ,  韩泽宇 ,  许庆 ,  李克强

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本申请涉及一种智能车辆风险敏感型序贯行为决策方法、装置及设备，方法包括：获取预设交通环境下交通参与者的行驶状态信息，构建动态目标函数，基于动态目标函数确定车辆单步行为决策策略，确定决策过程中纵向和横向的动态安全裕度，基于单步行为决策策略，识别周围车辆的行车意图，计算车辆采取不同行为决策策略的代价值，以匹配车辆的最佳策略，重复上述步骤，直至风险敏感型序贯决策策略与车辆在当前时刻的动作一致，根据风险敏感型序贯决策策略输出最优轨迹。由此，解决了智能车辆决策方法在训练数据样本容量和质量方面有一定要求，难以应用于实际复杂动态场景等问题，在复杂场景下实现智能车辆动态多目标协同和多阶段稳定决策。

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

Inventor： 丁峰 ,  王建强 ,  刘科 ,  刘凯琪 ,  黄荷叶 ,  田洪清 ,  许庆

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。

公开(公告)号：CN114987498A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210657706.X

申请日：2022-06-10

Applicant: 清华大学

Inventor： 王建强 ,  谢杉杉 ,  黄荷叶 ,  杨路

IPC: B60W40/02 ,  B60W40/06 ,  B60W40/064 ,  B60W40/072 ,  B60W40/10 ,  B60W50/00 ,  B60W60/00

Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的拟人化轨迹规划方法、装置、车辆及介质，其中，方法包括：获取自动驾驶车辆的自车运动状态和周围环境信息；在根据自车运动状态和周围环境信息识别到目标障碍物时，预测目标障碍物的移动轨迹，并根据目标障碍物的移动轨迹得到自动驾驶车辆的至少一个候选避险区域，计算每个候选避险区域的实际避险价值；将最高的实际避险价值对应的候选避险区域作为最优避险区域，并基于自车的当前位置和最优避险区域生成自车的规划轨迹，利用规划轨迹控制自车执行避险动作。由此，本申请实施例能够同时考虑碰撞风险、失稳风险以及多方面因素对风险感知结果的影响，具有良好的可解释性。

公开(公告)号：CN114492059A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210115962.6

申请日：2022-02-07

Applicant: 清华大学

Inventor： 王建强 ,  姜竣凯 ,  王裕宁 ,  黄荷叶 ,  王嘉昊 ,  刘艺璁

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请公开了一种基于场能的多智能体对抗场景态势评估方法及装置，其中，方法包括：在多智能体对抗场景下，判断多智能体对抗是否开始；如果开始多智能体对抗，则利用预设的威胁能量场与安全能量场模型，获取威胁态势与安全态势量化结果；基于威胁态势与安全态势量化结果进行态势分析，得到对抗场景关键信息，并根据抗场景关键信息获取更新各类态势理解信息的数值，并在结束更新后，结束多智能体对抗，得到多智能体对抗场景的态势评估结果。由此，解决了相关技术多为经验应用，缺乏客观物理规律建模，主观性较强，缺乏可解释性，且实时性和实用性较低，无法直接反映对抗场景所处局势，导致无法支撑后续对抗场景的决策控制等问题。

公开(公告)号：CN112829744B

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202110179370.6

申请日：2021-02-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 罗禹贡 ,  刘金鑫 ,  钟志华 ,  李克强 ,  黄荷叶 ,  王庭晗 ,  石佳 ,  李鹏飞

IPC: B60W30/095 ,  B60W40/105 ,  B60W50/00 ,  B60W60/00 ,  G06V20/58 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种基于纵横向耦合的车辆长时域轨迹预测方法，其中该方法包括：根据第一位置序列和第一速度序列，确定被测车辆在第一时间段内的第二位置序列和第二速度序列，第一位置序列表征被测车辆在历史时间段内的纵向位置和横向位置，第二位置序列表征被测车辆在第一时间段内的纵向位置和横向位置；根据第一速度序列和第二速度序列，确定被测车辆在第二时间段内的第三速度序列，根据第三速度序列、第一位置序列和第二位置序列，确定被测车辆在第二时间段内的第三位置序列，第三位置序列表纵向位置和横向位置；对第二位置序列和第三位置序列进行线性叠加处理，得到被测车辆的预测轨迹。得到长时域内的预测轨迹，提高长时域内的轨迹预测精准性。

公开(公告)号：CN111967760B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202010819311.6

申请日：2020-08-14

Applicant: 清华大学

Inventor： 王建强 ,  黄荷叶 ,  崔明阳 ,  许庆 ,  李克强 ,  杨奕彬 ,  谷子青 ,  高博麟 ,  郑四发

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于多维网络熵的道路交通安全评估方法，其包括：步骤1，构建系统网络，系统网络具有节点和将节点连接起来的耦合边，节点对应为交通要素；步骤2，将系统网络进行模块划分；步骤3，根据节点和耦合边的属性，对各节点和耦合边赋予权重，描述模块中的节点度；步骤4，构建道路交通系统态势安全模型S(t)；步骤5，计算安全威胁对系统网络造成的影响程度ΔEH；步骤6，计算三维网络熵势变化量ΔS；步骤7，根据影响程度ΔEH和三维网络熵势变化量ΔS，输出实时风险评估结果，ΔEH越大，则道路交通系统的风险等级越高，ΔS越大，则道路交通系统的潜在风险越高。本发明能够考虑多要素之间的耦合作用，输出所覆盖的道路交通系统范围内的安全态势水平。