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公开(公告)号：CN118810815A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310410978.4
申请日：2023-04-17
IPC分类号： B60W60/00
摘要： 本申请公开了一种自动驾驶策略选取方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取自动驾驶车辆的当前驾驶场景的第一场景信息，第一场景信息包括自动驾驶车辆自身的第一状态信息和交通参与物的第二状态信息；基于第一状态信息，制定多个具有不同保守度的驾驶策略，以形成驾驶策略集合；基于第二状态信息，确定自动驾驶车辆采用各个驾驶策略的安全风险，生成用于表征安全风险程度的风险信息；基于风险信息，从驾驶策略集合中选取安全风险符合安全条件的驾驶策略，作为自动驾驶车辆应对当前驾驶场景的目标驾驶策略。如此，即使是面对长尾场景，也能够选取出安全风险相对较低的驾驶策略，在一定程度上能够保障自动驾驶车辆的行驶安全。
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公开(公告)号：CN114818484B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210401858.3
申请日：2022-04-18
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F17/18
摘要： 本申请涉及一种驾驶环境模型的训练方法及装置、驾驶环境信息的预测方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：构建初始环境模型，初始环境模型包含多个单体模型；获取各单体模型对应的训练样本集，并通过各训练样本集训练对应的单体模型，得到训练后的环境模型；将测试样本输入至训练后的环境模型，得到各训练后的单体模型对应的下一时刻的驾驶环境预测信息；测试样本包含当前时刻的驾驶环境样本信息和当前决策动作样本信息；计算各下一时刻的驾驶环境预测信息的差异度，并在差异度小于预设阈值的情况下，将训练后的环境模型确定为驾驶环境模型。采用本方法能够节约训练驾驶环境模型的过程中真实驾驶数据的使用量。
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公开(公告)号：CN118586179A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410689524.X
申请日：2024-05-30
申请人： 清华大学
摘要： 本发明涉及一种浸入式多交通参与者交互仿真方法、平台、设备及介质，包括：基于交互场景库、地图及自定义道路场景通过仿真平台构建交互场景；根据交通参与者中的行人和车辆设置浸入式交互角色；基于浸入式交互角色在交互场景中的行为通过交互仿真映射到仿真平台角色中完成交互仿真；记录与回放交互仿真平台的交互仿真数据。相比较其他仿真器，本发明设计了闭环交互机制，可以真实地建模出复杂的交互行为。
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公开(公告)号：CN112964291B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110360085.4
申请日：2021-04-02
申请人： 清华大学
摘要： 本文公开一种传感器标定的方法、装置、计算机存储介质及终端，本发明实施例将激光雷达里点云数据与预设地图匹配，获得第一位姿数据；通过惯性导航设备(INS)获得的第二位姿数据与第一位姿数据对齐，获得第三位姿数据，保证了用于传感器标定的数据的统一，获得了时间戳同步的第一位姿数据和第三位姿数据；通过实时获得的第三位姿数据实现了在线传感器标定，为车辆轨迹估计与驾驶环境构建提供了数据支持，提升了车辆导航的准确性。
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公开(公告)号：CN116118772A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211463660.4
申请日：2022-11-22
申请人： 清华大学
IPC分类号： B60W60/00
摘要： 本发明涉及一种考虑不确定性的自动驾驶强化学习运动规划方法和系统，包括以下步骤：基于获取的历史驾驶数据，使用深度强化学习方法对预先构建的多头值函数网络进行训练；获取当前时刻的环境状态信息，并分别利用训练得到的多头值函数网络和自动驾驶车辆的自动驾驶系统得到基于数据拟合的运动轨迹和基于规则的运动轨迹，比较后得到自动驾驶车辆的最优运动轨迹。通过结合自举式不确定性估计，考虑了强化学习算法在计算过程中可能由于其黑箱特性导致的不确定性，通过基于规则的方法避免了这种不确定性可能造成的危险决策，有助于提升该类方法在智能车辆中使用的安全性和可靠性。因此，本发明可以广泛应用于智能车辆领域。
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公开(公告)号：CN111445578B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010228450.1
申请日：2020-03-27
申请人： 清华大学
摘要： 本发明属于地图数据处理技术领域，涉及一种地图三维道路特征识别方法和系统，包括以下步骤：S1.通过激光点云数据生成道路的二维强度特征图；S2.建立二维空间和三维空间的转换关系，将二维强度特征图转换为三维强度虚拟特征图；S3.基于深度学习算法，在三维强度虚拟特征图中获取二维标线要素的位置和形状；S4.将二维标线要素的位置和形状，基于动态模板匹配方法，转换关系转换成三维标线要素，生成带有标线要素的三维强度特征图。其与目前已有的二维强度特征图像相比具备了三维虚拟几何特征，包含了三维强度特征图像与三维激光点的对应关系，从而使标线要素在地图中更加明显，更易识别。
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公开(公告)号：CN112712061B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110061311.9
申请日：2021-01-18
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种适用于多方向交警指挥手势的识别方法、系统及存储介质，其包括：根据原始信息获取目标交警关节点的热图和像素坐标；基于关节点热图构造两类姿态特征，分别为上半身关节点空间特征和全身关节点共现性特征；根据两类姿态特征，基于预先建立的基于长短时记忆网络的两阶段学习框架实现身体朝向识别和交警指挥手势的识别，获得指挥方法和手势类别。本发明能同时识别出指挥方向和手势含义，具有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113029185B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110239166.9
申请日：2021-03-04
申请人： 清华大学
摘要： 本发明涉及一种众包式高精度地图更新中道路标线变化检测方法及系统，其包括：根据车载摄像机获得原始图像序列或视频之后，确定路段，得到道路路段的车道标记占用值；将检测到的道路标线中心点由像素坐标转换为世界坐标，对车道标记分类；跟踪车道标志位置，计算车道标志置信度；过滤置信度，并更新置信度，完成检测。本发明检测过程效率较高，可以广泛在高精度地图数据更新技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN112862839B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110203999.X
申请日：2021-02-24
申请人： 清华大学
摘要： 本发明涉及一种地图要素语义分割鲁棒性增强方法和系统，其特征在于包括以下步骤：1)按照时序将车载的摄像头传感器采集到的行驶场景视频分为独立的视频帧。2)基于预设的语义分割网络对步骤1)中各独立的视频帧数据进行语义分割，得到各帧图像中各类地图要素语义分割结果对应的掩膜，并在相邻帧图像之间引入光流信息，以增强视频语义分割稳定性。本发明仅使用摄像头传感器的连续视频信息，通过光流信息将每帧语义分割结果连接，能够通过较低的成本实现鲁棒的地图要素精确识别；因此，本发明可以广泛应用于自动驾驶领域。本发明可以广泛应用于自动驾驶领域。
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公开(公告)号：CN112818942B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110243281.3
申请日：2021-03-05
申请人： 清华大学
摘要： 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种车辆行驶过程中行人动作识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取行人视频图像；S2从行人视频图像中提取行人的2D关节点坐标和骨架；S3根据2D关节点坐标估算行人的3D关节点坐标，并对3D关节点坐标进行归一化；S4将骨架和经过归一化的3D关节点坐标输入时空自适应图网络模型，获得行人识别结果。其不仅可以解决由于行人的身高、衣着，交通场景光照、动作种类多以及复杂度高等因素的影响，同时克服了车辆在行驶过程中，行人检测尺度变化的影响，有效提升行人动作检测精度。
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