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公开(公告)号：CN111746539B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010633606.4
申请日：2020-07-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种智能网联汽车严格安全换道入队控制方法，具体包括以下步骤：步骤1；当有匝道车辆申请换道入队时，主车道现有车队的领航车接收该申请，并获取换道入队车辆当前行驶状态信息，信息包括该车当前位置、速度、加速度；步骤2；领航车判定申请入队车辆的汇入位置；步骤3；对车间距误差建立双边约束，并对车间距误差做状态变换；步骤4；建立非线性纵向动力学模型，并考虑实际场景下的参数摄动，在此条件下设计鲁棒控制律；步骤5、当申请换道入队的车辆完成换道后全过程结束，各车辆切换至自适应巡航控制，该方法能确保换道过程中入队车辆与其插入位置前后车车间距始终保持在合理范围内，从而实现换道合流的严格安全。
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公开(公告)号：CN111413974B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010236474.1
申请日：2020-03-30
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于学习采样式的汽车自动驾驶运动规划方法及系统，其包括：建立车辆运动学模型；初始化Open表和Closed表；计算每条前向仿真轨迹的评价值，选取评价值最高的轨迹作为规则最优轨迹；对前向仿真轨迹进行Q值函数估计，选择Q值最大的轨迹作为强化学习轨迹；从规则最优轨迹和强化学习轨迹中选取初段最优轨迹，并存入Closed表中；利用碰撞检测方法筛选不碰撞前向仿真轨迹，将不碰撞的前向仿真轨迹存入Open表中；计算每条前向仿真轨迹的评价值，选取评价值最高的前向仿真轨迹作为候选最优轨迹，并存入Closed表中；候选最优轨迹终点在运动规划所需求的终点范围内时结束运动规划过程；将Closed表格中的初段最优轨迹和候选最优轨迹连接，形成最终规划轨迹。
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公开(公告)号：CN111881802A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010710972.5
申请日：2020-07-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双分支时空图卷积网络的交警手势识别方法，其包括步骤：1)对交警手势视频采用深度卷积网络对交警关节点以及骨架进行提取；2)使用信息表征方法来双路表征时空图卷积网络的输入信息，对交警关节点时空特征与骨架物理特征进行充分利用以及统一表达，从交警关节点以及交警骨架两个层次来完成交警动作分析；3)根据人体的自然骨架结构以及时间序列构建双分支时空图卷积网络，交警关节点信息与交警骨架信息分别输入到双分支时空图卷积网络中，实现交警手势识别。本发明可以克服由于交警的身高、衣着，交通场景光照以及复杂度等因素的影响，有效提升交警手势检测精度，同时保证识别算法的实时性，以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN108877269B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810947573.3
申请日：2018-08-20
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种交叉路口车辆状态检测及V2X广播方法，属于智能交通技术领域。包括：搭建系统平台后对系统进行初始化及图像标定；然后，通过车牌号识别和跟踪相结合的方法，分别对各个摄像机采集的图像进行处理，得到单摄像机图像中车辆的车牌号、坐标、速度、时间；接着，在交叉路口车辆全局信息列表中，更新摄像机n第i帧的信息，同时采用卡尔曼滤波算法估计并更新其它摄像机中车辆的状态，从而得到交叉路口所有车辆在同一时刻的车牌号、坐标、速度、时间；最后，通过V2X路侧设备，将车辆全局信息广播给交叉路口范围内的车辆。本发明实现了可视条件下的交叉路口车辆状态检测及V2X广播，为交叉路口智能车辆的通行决策提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN111208839B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010329502.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种实时感知信息与自动驾驶地图的融合方法及系统，其包括：确定障碍物与地图中道路的关系；可行驶区域融合与边界状态分析；将障碍物与地图中道路的关系、可行驶区域融合与边界状态分析结果与地图本身的静态环境信息相结合，实现感知结果的集成输出。本发明过滤掉了道路外的障碍物，并明确了道路内的障碍物所在的车道以及其与该车道的位置角度关系，为运动预测提供了依据；根据地图信息剔除了感知得到的可行驶区域中不合理的部分，并得到了边界的语义类别与速度。至此，各种环境元素在地图平台上得到了联系和整合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401188A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010161666.0
申请日：2020-03-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人体关键点特征的交警手势识别方法，其包括以下步骤：获取车载相机采集的原始图像中的交警边界框和关键点坐标；构造关键点特征向量；识别交警手势：采用事先训练好的手势识别模型，输入当前时刻及其之前连续多帧的关键点特征向量，输出当前时刻的手势识别结果。本发明能避免大量真实交通场景交警指挥图像的采集需求，同时利用深度学习方法取得较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111260956A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010042022.X
申请日：2020-01-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于模型预测控制的车辆自动换道规划与控制方法。模型预测控制适用于解决多约束多目标的优化问题，可以同步实现换道轨迹规划与控制。本发明将换道运动规划表达为一个模型预测控制问题，采用车辆动力学模型描述换道运动，将车辆动力学极限和无碰撞安全车间距离作为优化问题的强制约束，将跟车距离作为优化问题的非强制约束，将换道轨迹的平滑性和快速性作为优化目标，从而实现了最优换道运动规划。本发明提出的方法简化了换道规划算法复杂度，联合使用软硬约束在保证换道安全的同时提高了换道规划求解效率。
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公开(公告)号：CN107273520B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201710481130.5
申请日：2017-06-22
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06F16/28 , G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法，包括货车监测数据的清洗与修复、停车点判别、轨迹抽稀、折返角度阈值确定、车辆载重变化判别，最终识别出真正的装卸货停车点；可以从海量数据中挖掘货物场站位置，实现数据的自动采集，可有效构建场站数据库；通过分析驾驶员行为，为驾驶员推送配货信息，实现智能化配货。
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公开(公告)号：CN110745140A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911030362.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于连续图像约束位姿估计的车辆换道预警方法，包括：建立目标车辆车身坐标系、自车车身坐标系和像素坐标系；目标车辆图像采集与处理及自车状态测量；利用连续N帧图像建立目标车辆三维边界框与二维边界框的投影约束；利用连续多帧图像建立同一目标车辆位置运动约束；联立各约束，求解目标车辆在自车车身坐标系中的位置和方位，即确定目标车辆的三维边界框；根据确定的三维边界框，确定目标车辆与自车的横纵向相对位置关系；评估目标车辆对自车换道的碰撞风险。本发明使用相机采集连续多帧侧后方车辆图像，高精度地估计他车位姿，从而更精确的计算他车与自车的横纵向距离，进行车辆换道预警。
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公开(公告)号：CN109177974B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201810988401.0
申请日：2018-08-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种智能汽车的人机共驾型车道保持辅助方法，属于智能汽车的驾驶辅助技术领域。本发明适用于具有线控转向或主动转向装置的智能车辆平台，将驾驶员的方向盘转角输入和控制器的期望转向输入以线性加权的形式进行融合，实现了一种人机共驾模式的车道保持辅助功能。该发明中，控制器的期望转向输入通过对参考轨迹的跟踪控制算法计算得到。考虑到驾驶员在动态交通环境中的期望轨迹存在时变特性，该发明中的系统参考轨迹可在满足安全约束的条件下，根据驾驶员的方向盘操作进行实时调节，有效提升了车道保持辅助系统的舒适性和安全性。
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