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公开(公告)号：CN118046925A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410395294.6
申请日：2024-04-02
申请人： 重庆大学
IPC分类号： B60W60/00 , B60W30/095 , B60W30/09 , B60W30/18
摘要： 本发明公开了一种自动驾驶车辆会车避让方法和装置，该方法包括步骤：1、在路口转弯时的路径分为第一区域，第二区域和第三区域；2、对动态障碍车辆和自动驾驶车辆进行路径碰撞检验，如检验后无碰撞风险，则自动驾驶车辆正常行驶；如有碰撞风险，则执行步骤3、根据自动驾驶车辆位于步骤S1划分的区域，以及动态障碍车辆的预测轨迹，决策避让动作；4、根据决策得到的避让动作，调用相应的规划器并执行。该装置包括弯道处理模块、碰撞检测模块、避让动作决策模块和行车规划模块。本发明技术效果是：在车库环境下的路口会车场景中，通过倒车、挪动方向盘前向调整姿态等操作，实现避让，提高自动驾驶的流畅性和安全性。
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公开(公告)号：CN111079541A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911137093.1
申请日：2019-11-19
申请人： 重庆大学
摘要： 发明提供一种基于单目视觉的道路停止线检测方法。该检测方法包括道路图像信息灰度化处理、高斯滤波平滑处理、设置ROI、得出梯度有效点灰度图、得到区域生长源图、得出有效点的区域生长结果图、筛选初始目标直线和确定停止线最终位置等步骤。该检测方法能够实时、正确地识别道路中的停止线，并得到停止线在图片中的位置信息，结合坐标转换技术可以实时得到停止线在实际道路中的位置。
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公开(公告)号：CN118046926A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410395361.4
申请日：2024-04-02
申请人： 重庆大学
IPC分类号： B60W60/00 , B60W30/095 , B60W50/00
摘要： 本发明公开了一种用于自动驾驶系统的车辆行驶轨迹预测方法，它包括步骤1、确定周围静态障碍的位置和边界；2、通过长短期记忆网络方法对感兴趣的动态障碍物进行轨迹预测；3、利用动态规划优化方法规划出无碰撞的局部路径；4、根据车辆自身当前定位与速度，计算合适的预瞄距离，确定局部路径上相应的预瞄点；5、根据车辆航向与预瞄点航向的差值，计算到达预瞄点所需的车轮偏角；6、根据车辆运动学推算下一步的车辆自身位置；7、判定预瞄点的索引值是否超出局部路径终点索引值，若是，则输出最终结果为无碰撞的预测轨迹；否则，返回步骤4。本发明的技术效果是，自动驾驶车辆在没有车道线的道路上能够准确预测行驶轨迹，减小算力，避免发生碰撞事故。
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公开(公告)号：CN111145552B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010011237.5
申请日：2020-01-06
申请人： 重庆大学
摘要： 一种基于5G网络的车辆动态换道轨迹的规划方法，包括以下步骤：1)通过优秀驾驶员在实际道路环境中进行换道试验，得到连续的周围车辆的行驶轨迹点作为原始数据集；2)构建出多个GRU网络模型，组成用于预测周围车辆的行驶轨迹的GRU网络结构图；3)将步骤1)得到的原始数据集分为训练集和测试集；3‑1)利用训练集确定各GRU网络模型的权重参数和偏置向量，得到基于GRU网络模型的轨迹预测模型；3‑2)利用测试集对基于GRU网络模型的轨迹预测模型进行预测结果的可靠性验证测试；4)建立换道场景模型；5)计算出换道车辆的换道规划轨迹；6)根据实时交通流情况重复步骤2)到步骤5)，进行滚动计算得到实时响应周围交通流变化的换道车辆的动态换道轨迹。
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公开(公告)号：CN111145552A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010011237.5
申请日：2020-01-06
申请人： 重庆大学
摘要： 一种基于5G网络的车辆动态换道轨迹的规划方法，包括以下步骤：1)通过优秀驾驶员在实际道路环境中进行换道试验，得到连续的周围车辆的行驶轨迹点作为原始数据集；2)构建出多个GRU网络模型，组成用于预测周围车辆的行驶轨迹的GRU网络结构图；3)将步骤1)得到的原始数据集分为训练集和测试集；3-1)利用训练集确定各GRU网络模型的权重参数和偏置向量，得到基于GRU网络模型的轨迹预测模型；3-2)利用测试集对基于GRU网络模型的轨迹预测模型进行预测结果的可靠性验证测试；4)建立换道场景模型；5)计算出换道车辆的换道规划轨迹；6)根据实时交通流情况重复步骤2)到步骤5)，进行滚动计算得到实时响应周围交通流变化的换道车辆的动态换道轨迹。
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公开(公告)号：CN111079541B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201911137093.1
申请日：2019-11-19
申请人： 重庆大学
摘要： 发明提供一种基于单目视觉的道路停止线检测方法。该检测方法包括道路图像信息灰度化处理、高斯滤波平滑处理、设置ROI、得出梯度有效点灰度图、得到区域生长源图、得出有效点的区域生长结果图、筛选初始目标直线和确定停止线最终位置等步骤。该检测方法能够实时、正确地识别道路中的停止线，并得到停止线在图片中的位置信息，结合坐标转换技术可以实时得到停止线在实际道路中的位置。
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