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公开(公告)号:CN116486612A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310436282.9
申请日:2023-04-21
申请人: 清华大学 , 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
IPC分类号: G08G1/01
摘要: 本申请涉及一种基于车路云协同的混合交通队列稳定性评价方法及装置,其中,方法包括:采集实际混合交通场景中每个车辆的实际运动信息,并根据实际运动信息对相应车辆进行系统辨识,以利用辨识结果建立对应的车辆动力学模型;以每个车辆对应的车辆动力学模型辨识结果与云端预设的车辆等级分类标准为参照,从预设云端数据库中匹配到每个车辆对应的标准动力学模型;基于每个车辆对应的标准动力学模型进行云端虚拟仿真测试,并根据测试结果对混合交通系统进行综合评价,生成混合交通队列稳定性评价结果。由此,解决了现有的交通评价测试方法信息获取范围不足、无法适用于智能交通系统下的混合交通场景等问题。
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公开(公告)号:CN116486612B
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202310436282.9
申请日:2023-04-21
申请人: 清华大学 , 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
IPC分类号: G08G1/01
摘要: 本申请涉及一种基于车路云协同的混合交通队列稳定性评价方法及装置,其中,方法包括:采集实际混合交通场景中每个车辆的实际运动信息,并根据实际运动信息对相应车辆进行系统辨识,以利用辨识结果建立对应的车辆动力学模型;以每个车辆对应的车辆动力学模型辨识结果与云端预设的车辆等级分类标准为参照,从预设云端数据库中匹配到每个车辆对应的标准动力学模型;基于每个车辆对应的标准动力学模型进行云端虚拟仿真测试,并根据测试结果对混合交通系统进行综合评价,生成混合交通队列稳定性评价结果。由此,解决了现有的交通评价测试方法信息获取范围不足、无法适用于智能交通系统下的混合交通场景等问题。
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公开(公告)号:CN115204455A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210589496.5
申请日:2022-05-26
申请人: 清华大学
摘要: 本申请涉及车辆技术领域,特别涉及一种适用于高速与环路交通场景的长时域驾驶行为决策方法,包括:获取自车的全局规划路径、自车的当前运动状态和区域内所有周围车辆的当前运动状态;根据全局规划路径、自车的当前运动状态和区域内所有周围车辆的当前运动状态生成自车的最优驾驶行为序列;基于最优驾驶行为序列的第一个驾驶行为规划自车的行驶轨迹,并在控制自车基于行驶轨迹执行第一个驾驶行为之后,重新生成最优驾驶行为序列,直到完成全局规划路径。由此,本申请实施例可以实现换道间隙选择与变道超越等驾驶行为的多步决策,具有前瞻性;同时基于可行性判别,给出对长时域驾驶行为序列规划的最优解,兼顾安全与高效,满足一般驾驶的需要。
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公开(公告)号:CN116714601A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310603635.X
申请日:2023-05-25
申请人: 清华大学
IPC分类号: B60W60/00 , B60W30/095
摘要: 本申请涉及一种基于有限状态机的冰雪道路的自动驾驶车辆轨迹规划方法,其中,方法包括:基于自车周围环境碰撞风险场,确定当前自车的周围环境的风险值,根据风险值和预设风险阈值识别当前冰雪道路的碰撞风险状态;采集当前自车的轮胎的运行状态,根据运行状态确定当前自车的实际工况;基于碰撞风险状态和当前自车的实际工况构建有限状态机,利用有限状态机转换当前自车的实际工况,并根据实际工况的转换结果匹配最佳的轨迹规划算法,以按照最佳的轨迹规划算法规划在当前冰雪道路上的车辆行驶轨迹。由此,解决了相关技术难以进行可靠的冰雪道路风险评估,无法对冰雪道路的碰撞风险等级进行底层轨迹规划算法的选择等问题。
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