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公开(公告)号：CN119943359A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510429421.4
申请日：2025-04-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于主客观综合指标的智能电动汽车抗晕动巡航规划方法，包括以下步骤：采集车辆运动轨迹数据及人体生理信号主客观数据；车辆运动轨迹数据通过Parseval定理以及带通滤波器计算频域加权下的晕动症指标以及时域下的评估指标，使用状态空间方程融合所述晕动症指标以及评估指标，形成车辆变速运动下的时频域客观晕动指标，结合人体生理信号主客观数据获得晕动症主客观综合指标；使用获得的晕动症主客观综合指标和自适应加权因子集构建巡航规划模型，联合动态规划法求解模型最优抗晕动巡航参数，使车辆在行驶过程中，晕动症主客观综合指标和通行时间最小化。本发明旨在改善智能电动汽车巡航工况下驾乘人员的舒适程度。
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公开(公告)号：CN119854391A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411944475.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 广州聚硕铂鞍科技有限公司 , 华南理工大学
Abstract: 本发明属于汽车控制技术领域，具体涉及一种智能汽车CAN总线通信信号解析方法及装置。其中，智能汽车CAN总线通信信号解析方法包括：S1，采集CAN报文数据和车载传感器数据，对车载传感器数据进行分析，获取目标数据；S2，对CAN报文数据和目标数据进行预处理；S3，识别并提取CAN报文数据中的若干关键信号，关键信号包括控制信号，将目标数据与关键信号进行同步比对，从若干关键信号中筛选出目标信号；S4，将目标信号中的控制信号转换为对应的物理量值。本发明融合多源车载传感器数据与CAN总线通信信号的数据同步比对策略，实现CAN总线通信信号的准确和快速解析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119293749B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411810083.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/27 , G06N3/0455 , G06F18/21 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开一种智能汽车多模态非自回归轨迹预测方法、装置及介质。所述方法包括步骤：获取车辆的行驶轨迹数据，基于行驶轨迹数据得到轨迹序列，将轨迹序列划分为观测序列和预测序列；构建并训练轨迹预测模型，将待测数据输入训练得到的轨迹预测模型中，得到轨迹预测结果。本发明不仅能够提高对汽车轨迹的预测精度，还能够提高对汽车轨迹的预测速度。
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公开(公告)号：CN119293749A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411810083.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/27 , G06N3/0455 , G06F18/21 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开一种智能汽车多模态非自回归轨迹预测方法、装置及介质。所述方法包括步骤：获取车辆的行驶轨迹数据，基于行驶轨迹数据得到轨迹序列，将轨迹序列划分为观测序列和预测序列；构建并训练轨迹预测模型，将待测数据输入训练得到的轨迹预测模型中，得到轨迹预测结果。本发明不仅能够提高对汽车轨迹的预测精度，还能够提高对汽车轨迹的预测速度。
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公开(公告)号：CN119723886A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411952708.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 华南理工大学 , 广州聚硕铂鞍科技有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08G1/16 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及一种车辆运动预测方法及行车风险预警方法。其中，车辆运动预测方法包括：S1，采集车载视觉数据，进行序列化，得到序列数据，利用序列数据对运动预测模型进行训练，得到运动预测模型；S2，构建运动预测模型的编码器，获取周车之间的聚合隐藏状态；S3，构建基于图结构的车辆空间交互模块，以图结构建模方式迭代计算周车之间的空间交互权重；S4，构建运动预测模型的解码器，得到描述二元高斯分布的参数，对每个周车在二元高斯分布中随机采样控制点；S5，根据控制点，计算贝塞尔曲线，根据贝塞尔曲线得到运动状态高阶量。本发明满足当前智能汽车在实际复杂动态交通场景中的周车运动预测需求。
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公开(公告)号：CN119494269A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411563114.7
申请日：2024-11-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N7/01 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种车辆换道轨迹高精重绘及关键参数加速外推方法，该方法包括下述步骤：获取实时动态驾驶场景的采样数据集；筛选多车交互的完整换道场景；进行原始含噪数据的滤波预处理；基于中点分步换道假设构建换道轨迹模型，以跨越车道线时刻为节点，对换道过程分段建模，基于横纵向解耦的换道轨迹模型，开展轨迹特征参数辨识，挖掘轨迹特征参数分布规律，凝练换道场景参数分布特征；基于高斯混合模型提取换道场景参数分布特征，提出场景多维参数的联合概率模型；提取换道场景分布梯度信息；进行哈密尔顿蒙特卡洛抽样；形成换道加速测试场景库。本发明实现对换道轨迹降维和高精度重绘，完成关键场景参数外推和高精高效换道加速测试场景库的构建。
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公开(公告)号：CN118687568A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410686063.0
申请日：2024-05-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应中心线的无人驾驶赛车局部路径规划方法，方法包括，采集赛车状态数据与赛道锥桶信息并进行数据和时间融合，获得三维赛道锥桶目标检测序列；设计自适应约束扫描框进行赛道约束，对位于自适应约束扫描框内的赛道锥桶赋予标签并形成合法赛道锥桶集合；根据合法赛道锥桶集合及其标签进行赛道中心线规划，生成赛道中心线；基于赛道中心线，在合法赛道锥桶集合中，依据各锥桶标签生成虚拟赛道左边界与虚拟赛道右边界，并按照虚拟赛道左边界与虚拟赛道右边界的锥桶的位置关系对自适应约束扫描框进行闭环修正调整。能够提高赛车局部路径规划的鲁棒性，降低赛车局部路径规划的计算耗时，提高了无人驾驶汽车开发效率。
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