-
公开(公告)号：CN116279489A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310478660.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W40/105 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明提供一种车辆变道控制方法、装置、设备及存储介质，通过获取当前驾驶速度、邻近驾驶速度，以及当前车辆和邻近车辆之间的相对距离，基于当前驾驶速度、邻近驾驶速度和相对距离，确定当前车辆的变道状态，并在变道状态为不允许时，基于当前驾驶速度和相对距离计算当前车辆的在多个未来时刻的预测位置，生成可行驶预测轨迹，并构建约束条件，根据约束条件将可行驶预测轨迹转换为规划行驶轨迹，当规划行驶轨迹的行驶状态为安全时，控制所述当前车辆基于所述规划行驶轨迹行驶，通过当前车辆和邻近车辆的速度和相对距离，在当前车辆没有变道机会的情况下，通过控制当前车辆的行驶轨迹主动创造变道条件，并基于得到的规划轨迹控制当前车辆变道。
-
公开(公告)号：CN116229397A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310171028.0
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种车道线搜索方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取本车的初始车道线数据和本车所在车道线的本车所在车道线标识，进行匹配键值组的构建，以本车所在车道线标识作为搜索目标标识，对各初始车道线的匹配键值组进行搜索，基于本车所在车道线标识和搜索得到的搜索目标标识生成本车的待行驶车道线信息，有效减少了资源占用，降低了搜索时长，提升了搜索效率，降低了车道搜索的复杂程度。
-
公开(公告)号：CN116001805A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310009347.1
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及自动驾驶应用层算法技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的软件架构平台、控制方法、车辆及介质，其中，方法包括：根据车辆的运行状态信息和决策场景匹配车辆的预设行车算法或泊车算法，并基结合车辆感知的局部环境信息和目标信息对目标轨迹进行预测；根据车辆的车身信息、地图、定位信息和预测轨迹决策车辆的行车或泊车的参考轨迹、参考轨迹边界、参考速度以及参考速度边界；并根据得到的参考值生成行车或泊车的最优轨迹和最优速度，控制车辆执行预设行车或泊车动作，实现车辆的预设行车功能和预设泊车功能。由此，解决了相关技术无法实现日常出行场景体验的连续性，且行车和泊车软件架构不能共用，软件调度效率低等问题。
-
公开(公告)号：CN115542903A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211175690.5
申请日：2022-09-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请涉及一种无人驾驶决策路径的优化方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取无人驾驶区域的道路边界线和道路中心线，以获取frenet坐标系下的SL坐标，并基于预先构建的滤波模型得到滤掉突变点的位置的边界线点和中心线点；对滤掉突变点的位置的边界线点和中心线点添加预设补偿值，得到平滑后的道路边界线点和中心线点，并根据平滑后的道路边界线点和中心线点生成无人驾驶决策的参考路径。本申请通过道路边界线、道路中心线获取相关坐标数据，并通过滤波算法对决策参考路径进行平滑处理，以生成无人驾驶决策的参考路径，从而减少了控制器算法求解复杂度，使车辆在规划控制时反应更加灵敏，提升了车辆的安全性能，改善了用户的驾乘体验。
-
公开(公告)号：CN115273457A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210688099.3
申请日：2022-06-16
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了考虑城市路网行程时间动态变化的全局最优路径规划方法，1）获取城市路网的各个路段的车流量数据；2）通过该路段的车流量数据并基于映射关系式，得到该路段任意时间段的动态的行程时间，并构建变化数据库；3）在提前获知路网未来路段行程时间动态变化规律的前提下，改进传统Dijkstra算法，动态计算到目的地途中可能行驶的每一条路径的每个路段的累积行程时间，进而规划全局行程时间最短路径。本发明通过获取车流量数据，再根据该路段的车流量数据映射为行程时间；从车辆始发地开始，利用改进的Dijkstra算法动态计算到目的地途中可能行驶的每一条路径的每个路段的行程时间，得到动态的最短行驶时间，优化了从始发地到目的地的全程行驶路线。
-
Patent Agency Ranking
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
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：CN115027497A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210698805.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明涉及智能安全驾驶技术领域，具体涉及目标车辆切入意图预测方法及可读存储介质。方法包括：获取本车状态信息以及本车前方的道路信息和目标车辆状态信息作为目标信息；从目标信息中提取用于预测目标车辆切入意图的特征信息作为待测特征信息；将待测特征信息输入经过训练的切入预测模型中，输出目标车辆的切入意图预测结果；切入预测模型基于支持向量机算法构建，并基于实车路试数据训练得到；基于目标车辆的切入意图预测结果控制本车执行对应的避障动作。本发明还公开了一种可读存储介质。本发明能够有效拟合车辆切入的实际路试数据，从而能够提高车辆切入行为判断的准确性和有效性。
-
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
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。
-
公开(公告)号：CN114943945A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210582304.8
申请日：2022-05-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T7/66
Abstract: 本发明公开了一种基于遮罩投影的远距离目标检测方法，结合视觉在目标类型识别中的优点与激光点云在位置估计中的优点，通过2D实例分割的遮罩由视觉空间向点云空间进行投影，实现对远距离目标的判断与特殊处理，并最终获得准确的检测。
-
公开(公告)号：CN114889609A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210548047.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W30/095
Abstract: 本发明涉及一种城区车辆掉头路径规划方法、存储介质及车辆，方法包括以下步骤：获取车辆定位信息、车辆自身参数和道路边界线信息；将所获取的道路边界线信息作离散化处理；根据所述车辆定位信息和车辆自身参数求得掉头所需转弯半径；判断车辆是否能一次性掉头成功，如果能一次性掉头成功则一次性前进掉头，反之则以最小转弯半径后退倒车掉头；根据掉头过程中的圆心和转弯半径规划掉头路径。本发明根据当前车辆所面对的实际道路工况，来对车辆在掉头过程中与道路边界进行碰撞检测，从而判断车辆是一次性前进掉头还是需要后退倒车掉头，丰富了城区自动驾驶的场景，有效面对城区自动驾驶复杂的道路工况。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
151
records
(took 0.035 seconds)
