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公开(公告)号：CN116244291A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310175191.4
申请日：2023-02-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F18/25
Abstract: 本申请一种运动目标数据的合理性检测方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：采集当前道路的图像数据和环境数据；识别运动目标数据的合理性检测策略，在合理性检测策略为单传感检测策略时，根据图像数据或环境数据得到运动目标的运动目标数据，在合理性检测策略为多传感检测策略时，根据图像数据和环境数据得到运动目标数据；基于运动目标历史数据和运动目标运动特性分析运动目标数据的合理性，输出运动目标数据的合理性分析结果。由此，解决了因大部分运动目标传感数据来源于高精度地图数据库或者道路图像检测，导致部分场景匹配效果不佳，获取的位置不准确或者图像提取点参数拟合误差大的问题，能够更有效地使用运动目标数据。
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公开(公告)号：CN116152762A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310002830.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质，包括：将聚类输出的检测目标和深度学习输出的检测目标分别缓存至第一检测目标缓存队列和第二检测目标缓存队列；获取时间戳匹配的聚类检测目标和深度学习检测目标，放入到预设的向量容器；若预设的向量容器为第一预设值，将深度学习检测目标或聚类检测目标作为关联融合后的目标；若预设的向量容器为第二预设值，计算匹配矩阵，匹配矩阵为空时，将深度学习检测目标作为关联融合后的目标，匹配矩阵不为空时，遍历匹配矩阵，将深度学习检测目标和满足预设筛选条件的聚类检测目标作为关联融合后的目标，从而输出稳定准确性更高的检测目标，以便进行统一的跟踪处理。
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公开(公告)号：CN116142177A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310167250.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/095 , G01C21/34
Abstract: 本发明属于辅助驾驶技术领域，具体涉及一种车辆避障轨迹规划方法、装置、设备及存储介质。一种车辆避障轨迹规划方法，应用于车辆避障轨迹规划设备，所述车辆避障轨迹规划设备包括信号采集模块、信息处理模块以及轨迹生成模块，所述方法包括有：所述信号采集模块采集道路信息，将所述道路信息传输至信息处理模块；所述信息处理模块对所述道路信息进行坐标系转换处理，获得处理数据，并将所述处理数据上传至轨迹生成模块；根据预设算法，所述轨迹生成模块利用所述处理数据构建斥力模型，生成避让轨迹。降低辅助避障操作对算力的要求，在完成避障动作时还能保证本车在车道内安全行驶。
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公开(公告)号：CN116118780A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310168828.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , G01C21/34 , B60W30/095 , B60W40/00 , B60W40/02 , B60W40/105
Abstract: 本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，提供了一种车辆避障轨迹规划方法、系统、车辆及存储介质，方法包括根据车辆定位信息，获取车道线的坐标点信息和车道中心线的坐标点信息；以本车所在车道的车道中心线作为参考线，将本车位置、航向、速度、加速度换成frenet坐标系中的纵向位置、横向偏移、横向速度、纵向速度、横向加速度和纵向加速度；取障碍物信息，若存在障碍物时，将障碍物坐标转换成frenet坐标系中的Sobs,Lobs，若存在多个障碍物，将每个障碍物坐标都转换成frenet坐标系中的Sobsi,Lobsi，通过撒点采样经由动态规划计算出目标点；将目标点转换成自然坐标系中的坐标，通过平滑算法进行平滑得到轨迹点集；对轨迹点集拟合生成轨迹方程。本发明计算过程简单，成本更低。
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公开(公告)号：CN116118775A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310002912.1
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/00 , B60W50/14
Abstract: 本申请涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，包括：判断当前车速、当前横向加速度、当前加速度、当前减速度、制动减速度请求、目标制动减速度变化率、当前扭矩请求和/或目标扭矩变化率是否均满足各自对应的接管条件；在满足各自对应的接管条件时，激活当前车辆的冗余纵向控制系统，发出驾驶员接管请求，在驾驶员未接管当前车辆时，发送安全减速度指令至当前车辆，直至驾驶员接管当前车辆或当前车辆减速至0。由此，解决了相关技术中纵向控制的功能需求最大范围限值设定较大，导致车辆只有在故障严重时才触发安全模式，给车内人员带来危险等问题，能够及时地检测出纵向控制系统的故障，提高车辆行驶的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116080683A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310004484.6
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请涉及车辆自动驾驶技术领域，特别涉及接驾方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：接收车辆的接驾泊出指令，在识别当前所处车位实际类型为垂直车位时，获取车辆所处位置的环境信息和地图信息，基于地图信息和用户上车位置生成接驾规划路径的同时，生成沿着接驾规划路径的前景方向匹配目标车位泊出动作，并驶出当前所处车位，进而沿规划路径行驶至上车位置。本申请实施例可以基于地图信息和用户上车位置规划从垂直车位泊出的接驾路径，进而生成目标车位泊出动作，实现了结合垂直泊出至行驶到上车位置的远程接驾的目的，节省了用户用车时间，提升了车辆的智能化水平。
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公开(公告)号：CN116048404A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310015481.2
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F3/06 , G06F16/215
Abstract: 本申请实施例提供一种控制器数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过根据数据处理指令获取预设存储空间中的目标数据包，根据目标数据包中各目标数据帧的采集时间对目标数据包进行数据切割、数据拼接和数据修改中至少之一的数据处理，得到处理后数据包，将处理后数据包确定为新的高级驾驶辅助系统控制器初始数据包，并存储入预设存储空间，能够弥补数据采集时偶然的关键数据缺失的缺陷，提高数据利用率，减少数据采集成本。
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公开(公告)号：CN115900742A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211505208.X
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆轨迹规划技术领域，特别涉及一种车辆的参考轨迹规划方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：通过获取车辆的定位信息确定车辆的当前所处车道，根据当前所处车道的两条车道线计算当前所处车道的车道宽度，在车道宽度不满足预设宽度要求时，确定车辆的参考线的轨迹点，并根据轨迹点进行三阶B样条插值处理，得到B样条插值点，对其拟合生成目标轨迹方程，进而根据目标轨迹方程规划车辆的参考轨迹。根据本申请实施例的车辆的参考轨迹规划方法，通过B样条方法对高精度地图车道信息计算出的参考轨迹坐标进行平滑处理，并由最小二乘方法生成参考轨迹方程，以提高规划轨迹的精度及驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN115877372A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211501618.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明属于汽车智能驾驶技术领域，具体涉及一种激光雷达检测方法、设备、车辆及存储介质。一种激光雷达检测设备，包括有点云转换模块、鸟瞰图特征表示生成模块、模型预测模块和目标后处理模块，原始数据经过点云转换模块转换为鸟瞰图模块输入的数据结构，在鸟瞰图特征表示生成模块生成鸟瞰图特征，通过模型预测模块根据预设的训练模型对所述鸟瞰图特征进行特征提取，进一步进行回归处理，获取鸟瞰图下预测结果，目标后处理模块将所述预测结果从鸟瞰图空间解码到原始的3D空间下通过预设的目标后处理算法，通过海量的数据对模型进行更新与迭代，获取筛选后高精度的障碍物图像。
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公开(公告)号：CN113467429B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110837529.9
申请日：2021-07-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出一种基于PCAN‑USB及ADAS控制器的实车场景回注系统及方法，其包含如下步骤：步骤1，模拟真实报文，将CAN报文数据发送至ADAS域控制器。步骤2，实时接收ADAS域控制器发送的中间变量，并将变量分类别存储。步骤3，依据中间变量的变化趋势，对算法模块进行验证或评估。本发明可以解决现有技术存在的实车路试耗时长、效率低、成本高及算法验证效率低的问题。
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