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公开(公告)号：CN111791898B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010812339.7
申请日：2020-08-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于合作型博弈的自动驾驶汽车避撞控制方法，包括步骤1、通过车载传感设备检测周围环境，判断周围是否存在障碍物，若不存在则继续检测；步骤2、结合步骤1中获取障碍物位置信息，自动驾驶汽车选择一系列安全的轨迹点，并利用贝塞尔曲线拟合这些轨迹点，从而生成避撞轨迹步骤3、车辆减速至安全避撞车速；步骤4、实施非线性鲁棒轨迹跟踪控制，抑制曲率半径变化对跟踪性能的影响；步骤5、完成避撞过程后，车辆切换至自适应巡航状态。本发明基于合作型博弈的框架，把稳定性、跟踪性能分别与控制器可调参数关联，从而实现兼顾稳定性的鲁棒轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN112818942A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110243281.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种车辆行驶过程中行人动作识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取行人视频图像；S2从行人视频图像中提取行人的2D关节点坐标和骨架；S3根据2D关节点坐标估算行人的3D关节点坐标，并对3D关节点坐标进行归一化；S4将骨架和经过归一化的3D关节点坐标输入时空自适应图网络模型，获得行人识别结果。其不仅可以解决由于行人的身高、衣着，交通场景光照、动作种类多以及复杂度高等因素的影响，同时克服了车辆在行驶过程中，行人检测尺度变化的影响，有效提升行人动作检测精度。
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公开(公告)号：CN112731357A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011609084.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法和系统，其特征在于包括以下步骤：1)从装备有激光雷达的智能网联车辆所采集的历史激光点云数据中，提取路面点云并计算得到模型参数，构建经验模型；2)采用经验模型对智能网联车辆所采集的实时激光点云数据进行实时修正，得到误差消除后的激光点云数据。本发明采用修正模型来修正激光点云里程计的累计定位误差，能够提供更准确的自车位姿估计，同时能够在线的修正激光点云里程计的误差，可以广泛应用于智能网联汽车环境感知领域。
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公开(公告)号：CN111791898A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010812339.7
申请日：2020-08-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于合作型博弈的自动驾驶汽车避撞控制方法，包括步骤1、通过车载传感设备检测周围环境，判断周围是否存在障碍物，若不存在则继续检测；步骤2、结合步骤1中获取障碍物位置信息，自动驾驶汽车选择一系列安全的轨迹点，并利用贝塞尔曲线拟合这些轨迹点，从而生成避撞轨迹步骤3、车辆减速至安全避撞车速；步骤4、实施非线性鲁棒轨迹跟踪控制，抑制曲率半径变化对跟踪性能的影响；步骤5、完成避撞过程后，车辆切换至自适应巡航状态。本发明基于合作型博弈的框架，把稳定性、跟踪性能分别与控制器可调参数关联，从而实现兼顾稳定性的鲁棒轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN111192458B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010297424.4
申请日：2020-04-16
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08G1/123 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N5/02 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法及系统，其步骤：将地图划分成允许重叠但不得遗漏的区块；针对每个区块，根据其具体地理环境，分析他车行为可能性，生成地理特异性决策知识；将地理特异性决策知识加载到地图中，形成带有决策知识库的地图；实际行驶中的车辆可以根据实时定位从地图中提取数据，在加载静态环境信息的同时，也将当地的地理特异性决策知识加载进来，利用车载决策算法实现实时决策。本发明能够对他车行为进行更准确的预测，同时降低了实时决策的复杂度，减轻计算压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111413974A
公开(公告)日：2020-07-14
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：CN111267862A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010030964.6
申请日：2020-01-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统，包括以下步骤：判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知结果中提取所有目标检测信息，否则，持续判断；根据预先建立的感知坐标系，计算各个目标的初始目标偏差；计算各个目标的偏差补偿量；根据各个目标的初始目标偏差和偏差补偿量，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差；根据目标中心点相对于感知坐标系原点的距离及各个目标的目标偏差确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；基于跟随目标中心点及自车中心点构造虚拟车道线。本发明可以广泛应用于高级驾驶辅助系统技术领域。
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公开(公告)号：CN107433942B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710621898.8
申请日：2017-07-27
Abstract: 本发明公开了一种电动化车辆的节能型纵向运动控制方法、装置及电动化车辆，其中，方法包括：接收车辆巡航速度、速度波动量与行驶总里程，并根据车辆巡航速度、速度波动量与行驶总里程得到车速上界和车速下界；根据车速下界控制车辆进入第一巡航阶段，并启动发动机和第一电机，且关闭第二电机；在当前车速大于或等于车速上界时，控制车辆进入第二巡航阶段，并启动第一电机和第二电机，且关闭发动机。该方法可以根据车速的上界和下界合理分配车辆发动机和/或多个电机间的动力，从而提高车辆的经济性、智能性，进而提高车辆的可靠性和实用性。
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公开(公告)号：CN107351838B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201710621903.5
申请日：2017-07-27
CPC classification number: Y02T10/6286
Abstract: 本发明公开了一种电动化车辆巡航控制的周期性动力分配方法、装置及车辆，其中，方法包括：接收车辆巡航速度、速度波动量与行驶总里程，并根据车辆巡航速度、速度波动量与行驶总里程得到车速上界和车速下界；根据车速下界控制车辆进入第一巡航阶段，并启动发动机和第一电机，且关闭第二电机；在当前车速大于或等于车速上界时，控制车辆进入第二巡航阶段，并启动第一电机，且关闭发动机和第二电机；以及在当前车速小于或等于车速下界时，控制车辆进入第三巡航阶段，并启动第一电机和第二电机，且继续关闭发动机。该方法根据车速上界和车速下界合理分配车辆发动机和/或多个电机间的动力，从而提高车辆的经济性、智能性，并且提高车辆的实用性。
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公开(公告)号：CN109177974A
公开(公告)日：2019-01-11
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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