公开(公告)号：CN118790291A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410937669.7

申请日：2024-07-12

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张忠旭 ,  刘羽丰

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种车辆行驶轨迹预测方法、装置、设备、介质及产品，本发明通过选取行驶轨迹起始点，遍历行驶轨迹起始点所在车道中心线中与行驶轨迹起始点有对应后继关系的车道段，以及与行驶轨迹起始点所在车道中心线有对应后继关系的所有车道中心线，组成至少一条参考行驶轨迹，将参考行驶轨迹和待预测车辆的运动状态输入到行驶轨迹预测模型中得到行驶轨迹，使得预测的轨迹可以很好的符合车道趋势，不会出现偏出车道中心线的情况。

公开(公告)号：CN117053807A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310630855.1

申请日：2023-05-30

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 严旭 ,  张忠旭 ,  刘一荻 ,  林仲涛 ,  张鸿杰

IPC: G01C21/34 ,  G01C21/00 ,  G06Q10/047

Abstract: 本发明提供了一种车道线拓扑关系构建方法、装置、设备及可读存储介质，获取道路数据，道路数据包括每条车道的横向关联车道信息；确定车辆所在的第一车道中心线，并确定第一车道中心线的横向关联车道；根据横向关联车道与第一车道中心线的纵向重叠长度，从横向关联车道中确定与第一车道中心线横向关联的第二车道中心线；继续确定与第二车道中心线横向关联的第三车道中心线，直至确定与第一车道中心线处于同一排的所有车道中心线，并构建处于同一排的所有车道中心线之间的拓扑关系。本申请通过递归查找以及判断纵向重叠长度的方式，逐步确定同一排的所有车道中心线，实现了从大量道路数据中，精确构建车道线拓扑关系，提升车辆路径规划的准确性。

公开(公告)号：CN116502108A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310001357.0

申请日：2023-01-03

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 林仲涛 ,  张忠旭 ,  严旭 ,  杨东方 ,  邱利宏

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种获得平滑预测轨迹的方法、装置及存储介质，该方法包括，获取本车运动状态、目标运动状态和周围环境信息；根据获取的所述本车运动状态、目标运动状态和周围环境信息进行预处理，根据所述预处理结果生成训练样本；根据生成的所述训练样本采用K‑Means算法，通过聚类方式，获得聚类轨迹；建立神经网络模型，将获得的所述聚类轨迹输入所述神经网路模型中，通过所述神经网路模型转化输出，得到训练轨迹，并与所述聚类轨迹比对，得到预测轨迹。其目的是：用来解决背景技术中指出的现有的轨迹预测方法在车辆未来轨迹预测中可能会出现横向抖动或锯齿形折线，不符合车辆实际运动规律的问题。

公开(公告)号：CN115146873A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210912525.7

申请日：2022-07-30

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张忠旭 ,  邱利宏 ,  杨东方 ,  李振 ,  林仲涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种车辆轨迹预测方法及系统，包括：获取地图信息以及目标车辆的状态信息，其中所述状态信息包括所述目标车辆的航向角；根据所述地图信息和所述目标车辆的航向角生成行车场景的光栅图；将所述状态信息和所述光栅图输入预训练的预测模型，得到多条预测轨迹以及每条预测轨迹的置信度，将置信度最高的预测轨迹作为预测结果输出。本申请基于地图和车辆状态生成光栅图进行车辆多模态轨迹预测，可有效提高预测效率。

公开(公告)号：CN114968782A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210576595.X

申请日：2022-05-25

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张鸿杰 ,  杨东方 ,  邱利宏 ,  张忠旭

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明公开了一种基于Carla模拟器实现智能驾驶的方法，包括如下步骤：步骤1：基于Carla模拟器，构建地图模型以及自车模型，通过多个节点模块订阅Carla客户端发送的信息，并发布对自车模型的控制信号，实现对自车模型的控制；步骤2：将驾驶策略导入Carla模拟器，根据驾驶策略依次启动多个模块，使自车模型能够按照驾驶策略在地图模型中行驶。本发明以Carla模拟器为基础，不仅能够将仿真系统与智能驾驶系统隔离开，使二者能够各自独立地进行开发和调试，还能通过ros节点进行实时通信；对于智能驾驶系统而言，其各模块相互有信号的依赖，但同样可以独立运行在不同的命令窗口，这无疑提高了系统整体的灵活度以及调试程序、定位问题的效率。