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公开(公告)号：CN116959256A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311011878.0
申请日：2023-08-11
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
Abstract: 本发明公开了一种交叉口车辆右转引导方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：确定目标车辆的目标行驶信息和参考车辆的参考行驶信息，所述行驶信息至少包括位置信息、速度信息和加速度信息；参考车辆为第一参考车辆或第二参考车辆，第一参考车辆为在预设分流冲突区域且在目标车辆前方的车辆，第二参考车辆为在与第一车道垂直的车道上、且向预设合流冲突区域行驶的车辆，第一车道为目标车辆所在的右转车道；根据目标行驶信息和参考行驶信息引导目标车辆右转。本申请通过将目标车辆目标行驶信息和参考车辆的参考行驶信息进行关联分析，从而准确的进行目标车辆的右转引导，提高交叉口右转车辆的舒适性、安全性和效率性。
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公开(公告)号：CN117423092A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311564912.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城) , 苏州观瑞汽车技术有限公司
IPC: G06V20/58
Abstract: 本发明公开了一种路面状态检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取用于描述目标车辆行驶前方道路路面的目标激光点云数据和目标图像数据；基于目标激光点云数据确定第一路面异常状态，基于目标图像数据确定第二路面异常状态，第一路面异常状态和第二路面异常状态均是对路面进行凹凸状态监测所得；确定第一路面异常状态的第一异常数据和第二路面异常状态的第二异常数据，并基于第一异常数据和第二异常数据确定目标车辆行驶前方道路路面的目标路面异常状态。本申请结合第一异常数据和第二异常数据进行比对从而更加精确的确定路面异常状态，解决在确定路面状态过程中处理数据复杂性的问题，提高检测的精度，实现路面状态的准确确定。
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公开(公告)号：CN117315956A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311303574.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城) , 苏州大学 , 苏州观瑞汽车技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种快速路合流区的通行控制方法、装置、设备及介质。其中，该方法根据目标快速路合流区的实际道路结构和历史交通数据，建立目标快速路合流区的微观仿真环境；构建状态空间、联合动作空间和奖赏函数；基于微观仿真环境，根据状态空间、联合动作空间和奖赏函数，对目标快速路合流区的初始协同控制模型进行强化学习，确定目标协同控制模型；基于目标协同控制模型，根据所获取的目标快速路合流区的实时交通流密度、智能网联车实时渗透率以及目标权重系数，确定可变限速区的目标限速值和入口匝道的信号灯周期内目标通行时长。本技术方案，通过对可变限速与匝道进行控制，降低快速路合流区的交通压力，提高快速路合流区的通行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117907970A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410311817.4
申请日：2024-03-19
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G01S7/48 , G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种激光雷达的目标检测模型的生成、目标检测方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取已标注的第一数据集，基于第一数据集训练目标检测模型#imgabs0#；获取未标注的第二数据集，使用目标检测模型#imgabs1#对第二数据集进行推理，得到第二数据集的标注；使用N个已训练目标检测模型分别对第二数据集进行推理，生成基于点云的目标检测模型#imgabs2#，目标检测模型#imgabs3#用于激光雷达的目标检测；基于第一数据集训练目标检测模型#imgabs4#，最终的目标检测模型为所述目标检测模型#imgabs5#。该生成方法能够生成一种激光雷达的目标检测模型。
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公开(公告)号：CN117974991B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410386901.2
申请日：2024-04-01
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/58 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提供一种目标检测模型的生成方法、目标检测方法及其装置，该生成方法包括：获取用于交通信号灯检测的第一数据集，以及用于车辆检测的第二数据集；生成基于YOLO模型的第一教师模型和第二教师模型，并使用第一、第二数据集分别对第一、第二教师模型进行训练，并生成学生模型；之后，对第一教师模型和第二教师模型B的信息融合；之后，加入一个自编码器来实现特征图压缩的功能，从而实现保留关键信息的同时缩减模型体积，也缩减了模型的参数规模；之后，使用知识蒸馏将第一、第二教师模型蒸馏到学生模型中。从而实现了一个能够识别交通信号灯和车辆的模型，而且，在保证检测准确的前提下，缩小模型规模以提高运行效率。
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公开(公告)号：CN117557186A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311569884.8
申请日：2023-11-23
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城) , 苏州大学 , 苏州观瑞汽车技术有限公司
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了基于时间窗的两阶段电动车辆路径规划方法及装置。输入车场数据、需求节点数据、充电站节点数据以及电动车辆数据；根据预设的总运输成本，将需求节点插入不同车场之间的路径中，生成初始解；设置最大迭代次数，将所述初始解作为当前解，对所述当前解进行迭代，根据预设的破坏和修复操作的权重集合得到临时解；根据所述临时解与所述当前解的对比关系得到最优解，其中，所述最优解表征不同车场之间的最优路径方案。本发明的方案解决了电动车辆在路径规划中需要考虑访问充电站的问题，提出了求解两阶段电动汽车路径规划的方式，针对时间窗和多次插入充电站机制设计了相应的求解算子和流程，以得到路径规划的最佳方案。
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公开(公告)号：CN117907970B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410311817.4
申请日：2024-03-19
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G01S7/48 , G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种激光雷达的目标检测模型的生成、目标检测方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取已标注的第一数据集，基于第一数据集训练目标检测模型#imgabs0#；获取未标注的第二数据集，使用目标检测模型#imgabs1#对第二数据集进行推理，得到第二数据集的标注；使用N个已训练目标检测模型分别对第二数据集进行推理，生成基于点云的目标检测模型#imgabs2#，目标检测模型#imgabs3#用于激光雷达的目标检测；基于第一数据集训练目标检测模型#imgabs4#，最终的目标检测模型为所述目标检测模型#imgabs5#。该生成方法能够生成一种激光雷达的目标检测模型。
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公开(公告)号：CN117974991A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410386901.2
申请日：2024-04-01
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/58 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提供一种目标检测模型的生成方法、目标检测方法及其装置，该生成方法包括：获取用于交通信号灯检测的第一数据集，以及用于车辆检测的第二数据集；生成基于YOLO模型的第一教师模型和第二教师模型，并使用第一、第二数据集分别对第一、第二教师模型进行训练，并生成学生模型；之后，对第一教师模型和第二教师模型B的信息融合；之后，加入一个自编码器来实现特征图压缩的功能，从而实现保留关键信息的同时缩减模型体积，也缩减了模型的参数规模；之后，使用知识蒸馏将第一、第二教师模型蒸馏到学生模型中。从而实现了一个能够识别交通信号灯和车辆的模型，而且，在保证检测准确的前提下，缩小模型规模以提高运行效率。
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