-
公开(公告)号：CN108834425B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201780002536.9
申请日：2017-03-03
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 根据一个实施方式，当ADV从手动驾驶模式转换到自动驾驶模式时，基于ADV的当前位置确定第一速度参考值。响应于在前一命令周期中发出的速度控制命令而动态地测量ADV的当前位置。基于当前命令周期的当前目标位置确定第二速度参考值。随后基于第一速度参考值、第二速度参考值和当前命令周期ADV的目标速度来生成用于控制处于自动驾驶模式的ADV的速度的速度控制命令，使得ADV在从手动驾驶模式转换到自动驾驶模式之后以与转换到自动驾驶模式之前相似的加速率操作或者相似的减速率操作。
-
公开(公告)号：CN108684203B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201780002404.6
申请日：2017-01-13
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 在一个实施方式中，例如从规划模块接收规划数据以从起始位置和目的地位置驾驶自动驾驶车辆(ADV)。作为响应，基于规划数据生成一系列控制命令，其中，控制命令待在从起始位置到目的地位置的不同的时间点处被施加。通过向控制命令、待在当前行程中估计的第一道路摩擦和在从起始位置到目的地位置的先前行程期间估计的第二道路摩擦应用成本函数来计算成本。鉴于先前行程的先前终止成本，使用成本函数来估计当前行程的第一道路摩擦，以使得成本达到最小值。
-
公开(公告)号：CN108139756B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201780002709.7
申请日：2017-01-17
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 响应于从安装在自动驾驶车辆上的传感器接收的传感器数据，基于该传感器数据来感知周围环境。周围环境包括多个子环境。对于子环境中的每个，识别与子环境相关联的多个驾驶场景处理程序中的一个，每个驾驶场景处理程序均与多个驾驶场景中的一个相对应。调用识别的驾驶场景处理程序，以确定对应的子环境内的单独驾驶状况。基于由识别的驾驶场景处理程序提供的单独驾驶状况，确定周围环境的总体驾驶状况。基于周围环境的总体驾驶状况，规划路线段，所述路线段是与路线相关联的多个路线段中的一个。基于规划的路线段，控制并驾驶自动驾驶车辆。
-
公开(公告)号：CN107463591B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201611009762.3
申请日：2016-11-14
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/532 , G06F16/58 , G06F16/951
Abstract: 根据一个实施方式，识别待与内容项目匹配的图像，所述内容项目是响应于搜索查询而识别的。针对图像中的每一个，基于与搜索查询相关联的一个或多个关键字的第一集合以及与图像相关联的一个或多个关键字的第二集合来计算匹配类型得分。基于匹配类型得分、关键字的第一集合和关键字的第二集合来计算图像的匹配质量得分。基于图像的各个匹配质量得分对图像排序。选择图像中匹配质量得分高于预定阈值的一个图像，其中所选图像将与内容项目相关联。
-
公开(公告)号：CN110641472A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910036962.5
申请日：2019-01-15
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
Abstract: 根据一个实施方式，系统从自动驾驶车辆的多个传感器接收传感器数据。系统利用机器学习模型从传感器数据提取预定数量的特征。系统基于利用机器学习模型所提取的特征，确定是否提醒用户干预自动驾驶系统。之后，系统基于对是否提醒用户干预自动驾驶系统的确定而生成安全警报，并且基于所生成的安全警报提醒用户干预自动驾驶车辆的自动驾驶系统。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108859938A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810186390.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: B60Q1/44 , B60R16/023 , B60Q1/46
CPC classification number: B60T8/58 , B60Q1/444 , B60T7/22 , B60T8/00 , B60T8/17 , B60T17/22 , B60T2201/022 , B60T2210/32 , G01S13/931 , G01S17/00 , G01S2013/9346 , G01S2013/9367 , G05D1/0088
Abstract: 本申请涉及用于自动驾驶车辆的自动车辆应急灯控制的方法和系统。在一个实施方式中，基于对ADV周围的驾驶环境的感知确定该ADV即将减速。此外，如果存在跟随该ADV的另一车辆，则确定该ADV与跟随车辆之间的距离以及跟随车辆的速度。基于ADV与跟随车辆之间的距离以及跟随车辆的速度，确定跟随车辆为避免与ADV的碰撞所需的减速率。如果所述减速率大于预定阈值，则由于其被当作紧急情况处理，因此开启ADV的制动灯和应急灯以向跟随车辆发出该ADV即将快速减速的警示。
-
公开(公告)号：CN108391429A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201680010809.X
申请日：2016-11-17
Applicant: 百度时代网络技术(北京)有限公司 , 百度(美国)有限责任公司
IPC: B60W30/18
CPC classification number: G05D1/0223 , B60W30/143 , B60W40/02 , B60W2050/0011 , B60W2520/403 , B60W2530/16 , B60W2550/12 , B60W2550/148 , B60W2710/0666 , B60W2710/083 , B60W2720/10 , B60W2720/106 , G05D1/0088
Abstract: 自主驾驶车辆(ADV)速度跟随系统确定应用多少以及何时应用ADV的油门或制动控制，以操纵ADV绕开或避免规划路线的障碍物。速度跟随系统计算使ADV加速的第一扭矩力(801)、克服摩擦力和风阻力以维持参考速度的第二扭矩力(802)、以及使ADV在规划路线上的预定义目标速度与实际速度之间的初始差异和之后的外部干扰最小化的第三扭矩力(803)。速度跟随系统基于第一、第二和第三扭矩力来确定油门-制动扭矩力(804)，并且利用油门-制动扭矩力来控制ADV的随后速度(805)。
-
公开(公告)号：CN108137083A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201780003075.7
申请日：2017-01-18
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
CPC classification number: B60W50/06 , B60W2050/0002 , G05D1/0212 , G05D2201/0213
Abstract: 在一个实施方式中，测量转向控制延迟，其中转向延迟表示发出转向控制命令的时间与来自自动驾驶车辆的一个或多个车轮的响应的时间之间的延迟。在发出速度控制命令的时间与来自自动驾驶车辆的一个或多个车轮的响应的时间或向油门踏板或制动踏板施加压力的时间之间测量速度控制延迟。随后，响应于给定的路线，使用预定算法基于转向控制延迟和速度控制延迟确定整体的系统延迟。根据系统延迟产生用于操作自动驾驶车辆的规划和控制数据。
-
公开(公告)号：CN108137006A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201780003100.1
申请日：2017-01-18
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
CPC classification number: B60W30/00 , G01C21/3407 , G05D1/0212 , G05D2201/0213
Abstract: 在一个实施方式中，确定自动驾驶车辆的下一路线段或路线的驾驶场景。作为响应，在场景/延迟映射表中执行查找操作以定位与所确定的驾驶场景匹配的映射条目。场景/延迟映射表包括多个映射条目。每一映射条目将特定的驾驶场景映射到针对特定驾驶场景计算出的系统延迟。此后，根据与该时间点的驾驶场景对应的系统延迟来控制和驾驶自动驾驶车辆，包括根据补偿所述境况下的系统延迟的时间来发出控制命令。
-
公开(公告)号：CN108073168A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201710710966.8
申请日：2017-08-18
Applicant: 百度(美国)有限责任公司
IPC: G05D1/02
CPC classification number: B60W40/09 , B60W50/045 , B60W2050/0088 , B60W2050/0089 , G05D1/0061 , G05D1/021 , G05D1/0221 , G06F17/30312 , G06F17/30368 , G06N99/005
Abstract: 在一实施方式中，公开了用于评估自主驾驶车辆(ADV)的驾驶决策的系统和方法。选择驾驶场景，诸如路线或目的地或驾驶条件类型。关闭ADV规划和控制模块，并且不控制ADV。当用户驾驶ADV时，传感器检测并周期性地记录ADV外部的多个目标。还周期性地记录人类驾驶员的驾驶控制输入。ADV驾驶决策模块对通过传感器检测的每个目标生成驾驶决策。ADV驾驶决策被记录但是不用于控制ADV。在日志中识别ADV驾驶决策，以及提取相应的人类驾驶决策并对其评分并将之与ADV驾驶决策相比较。可利用日志和经评分的人类驾驶决策来对ADV驾驶决策进行评分。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
106
records
(took 0.05 seconds)
