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公开(公告)号：CN111815947A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010462549.8
申请日：2020-05-27
申请人： 中汽数据有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明提供了一种面向高速公路自然驾驶车辆的变道时间模型建立方法,包括根据主车及本车道前方车辆的具体情况建立主车变道时间模型，将历史数据带入主车变道时间模型中进行模拟并作出回归性分析，剔除对因变量影响程度不高的参数变量，对主车变道时间模型进行优化。本发明一种面向高速公路自然驾驶车辆的变道时间模型建立方法，一方面可以判断不同因素对于驾驶员变道行为的影响程度和方向；另一方面可以在掌握驾驶员行为及周围环境信息要素的基础上，分析、估算、判断驾驶员的变道意图、状态及结果，以警示并减少不良的驾驶变道行为。
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公开(公告)号：CN111815947B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010462549.8
申请日：2020-05-27
申请人： 中汽数据有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明提供了一种面向高速公路自然驾驶车辆的变道时间模型建立方法,包括根据主车及本车道前方车辆的具体情况建立主车变道时间模型，将历史数据带入主车变道时间模型中进行模拟并作出回归性分析，剔除对因变量影响程度不高的参数变量，对主车变道时间模型进行优化。本发明一种面向高速公路自然驾驶车辆的变道时间模型建立方法，一方面可以判断不同因素对于驾驶员变道行为的影响程度和方向；另一方面可以在掌握驾驶员行为及周围环境信息要素的基础上，分析、估算、判断驾驶员的变道意图、状态及结果，以警示并减少不良的驾驶变道行为。
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公开(公告)号：CN111798091A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010462553.4
申请日：2020-05-27
申请人： 中汽数据有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提供了一种基于变道持续时间的高速公路变道评分模型建立方法,包括采集变道持续时间的历史数据，制定异常值判定规则；建立Logistic回归变道持续时间模型；优化剔除因变量影响程度不高的自变量；根据确定的变道持续时间模型，建立用于提醒驾驶员注意潜在变道风险的评分卡。本发明一种基于变道持续时间的高速公路变道评分模型建立方法，配选取对变道持续时间影响较深的自变量，建立变道持续时间评分模型，以打分的形式对驾驶员的变道行为进行评估，可以在汽车变道过程中实时监测驾驶员行为，对超出安全变道持续时间的行为予以警告，也可以形成驾驶员变道行为历史信息，作为交通管理者制定相关政策法规的参考依据。
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公开(公告)号：CN111967124A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010615614.6
申请日：2020-06-30
申请人： 中汽数据有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明提供了一种用于智能汽车重组场景通用扩增的生成方法,根据测试需求确定场景生成的关键要素，包括静态要素和动态要素，每种信息均设定相关字段；基于自然驾驶数据库历史数据，使用统计分析方法确定每个要素字段的取值域及各个要素字段之间是否具有相关性，对于没有相关性的要素，取值域内随机选取遍历；对于具有相关性的要素，根据利用统计分析方法得到约束条件，在字段的约束条件对应取值域内选取。本发明一种用于智能汽车重组场景通用扩增的生成方法，可以快速生成重组场景，实现场景的扩增，到达覆盖所有可能工况的目的。
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公开(公告)号：CN111798091B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010462553.4
申请日：2020-05-27
申请人： 中汽数据有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635
摘要： 本发明提供了一种基于变道持续时间的高速公路变道评分模型建立方法,包括采集变道持续时间的历史数据，制定异常值判定规则；建立Logistic回归变道持续时间模型；优化剔除因变量影响程度不高的自变量；根据确定的变道持续时间模型，建立用于提醒驾驶员注意潜在变道风险的评分卡。本发明一种基于变道持续时间的高速公路变道评分模型建立方法，配选取对变道持续时间影响较深的自变量，建立变道持续时间评分模型，以打分的形式对驾驶员的变道行为进行评估，可以在汽车变道过程中实时监测驾驶员行为，对超出安全变道持续时间的行为予以警告，也可以形成驾驶员变道行为历史信息，作为交通管理者制定相关政策法规的参考依据。
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公开(公告)号：CN112721932A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110092778.X
申请日：2021-01-25
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： B60W30/18 , B60W40/02 , B60W40/06 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/109 , B60W60/00
摘要： 本发明涉及一种车辆变道参数的确定方法、装置、电子设备和介质。所述车辆变道参数的确定方法包括以下步骤：预处理预先采集的车辆驾驶场景数据；根据经过预处理的车辆驾驶场景数据，确定车辆变道场景中的典型时刻，所述典型时刻包括开启转向灯时刻、变道开始时刻、前轮触碰车道线时刻、后轮越过车道线时刻、变道结束时刻和关闭转向灯时刻；根据经过预处理的车辆驾驶场景数据和所述典型时刻，确定所述典型时刻的变道参数。该方法能够分析出变道过程中各个典型时刻的变道参数，不仅仅局限在某一个时刻，因此有利于后续变道模型的可靠性等，有效反应真实的变道场景，并对变道过程进行综合分析，得到自动驾驶功能开发需要的支持结论数据。
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公开(公告)号：CN111645690A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010316254.X
申请日：2020-04-21
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
摘要： 本发明提供了一种车辆位置的描述方法，场景结构中需考虑的周围车辆的位置是根据自主车辆周围八个方向上的相邻位置定义的，这是因为这些位置可能会侵入本车车道。此外，综合考虑变道辅助、盲点检测等ADAS功能研发需求，另外添加16个位置，最终形成25宫格并依次编号。本发明专利提供的一种统一的车辆位置描述方法，在自动驾驶场景研究工作中解决场景要素及其相关性描述混乱等问题。
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公开(公告)号：CN112396093B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011171517.9
申请日：2020-10-29
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要： 本申请实施例公开了一种驾驶场景分类方法、装置、设备及可读存储介质，涉及智能汽车技术领域。其中，方法包括：获取车辆驾驶过程中连续多个采样点的驾驶数据；提取每个采样点的驾驶数据的驾驶特征，得到多个采样点的驾驶特征；按照设定时长，将多个采样点的驾驶特征进行滑动窗口处理，分别得到多个时间窗口；以所述驾驶特征的数量、所述设定时长和所述时间窗口的数量作为三维数据维度，将所述多个采样点的驾驶特征构建为张量；将所述张量输入至驾驶场景分类模型，得到每个采样点的驾驶数据所属的驾驶场景。本实施例有效的解决人工标注效率低、成本高、灵活性差的缺点，大幅提升数据标注的效率并提升数据应用的灵活性。
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公开(公告)号：CN112721932B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110092778.X
申请日：2021-01-25
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： B60W30/18 , B60W40/02 , B60W40/06 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/109 , B60W60/00
摘要： 本发明涉及一种车辆变道参数的确定方法、装置、电子设备和介质。所述车辆变道参数的确定方法包括以下步骤：预处理预先采集的车辆驾驶场景数据；根据经过预处理的车辆驾驶场景数据，确定车辆变道场景中的典型时刻，所述典型时刻包括开启转向灯时刻、变道开始时刻、前轮触碰车道线时刻、后轮越过车道线时刻、变道结束时刻和关闭转向灯时刻；根据经过预处理的车辆驾驶场景数据和所述典型时刻，确定所述典型时刻的变道参数。该方法能够分析出变道过程中各个典型时刻的变道参数，不仅仅局限在某一个时刻，因此有利于后续变道模型的可靠性等，有效反应真实的变道场景，并对变道过程进行综合分析，得到自动驾驶功能开发需要的支持结论数据。
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公开(公告)号：CN112396093A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011171517.9
申请日：2020-10-29
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种驾驶场景分类方法、装置、设备及可读存储介质，涉及智能汽车技术领域。其中，方法包括：获取车辆驾驶过程中连续多个采样点的驾驶数据；提取每个采样点的驾驶数据的驾驶特征，得到多个采样点的驾驶特征；按照设定时长，将多个采样点的驾驶特征进行滑动窗口处理，分别得到多个时间窗口；以所述驾驶特征的数量、所述设定时长和所述时间窗口的数量作为三维数据维度，将所述多个采样点的驾驶特征构建为张量；将所述张量输入至驾驶场景分类模型，得到每个采样点的驾驶数据所属的驾驶场景。本实施例有效的解决人工标注效率低、成本高、灵活性差的缺点，大幅提升数据标注的效率并提升数据应用的灵活性。
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