-
公开(公告)号：CN118865669A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410871180.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车控制技术领域，特别涉及一种高速互通立交融合分流区和合流区优化的多车协同调度方法，包括：采集目标互通立交区域的路侧感知车辆信息、网联车辆自车信息，并进行感知信息融合，获得每个车辆的位置、速度、航向角等信息，其中，目标互通立交区域上设有匝道分流区和匝道合流区；在目标互通立交区域设置规划区域，并在规划区域内筛选待规划车辆组；获取待规划车辆组中的每个车辆的位置、速度、航向角等信息，以进行三元组或二元组滚动遍历规划，生成待规划车辆组的通行次序、纵向速度调整策略和横向换道策略。由此，解决了高速公路互通立交简化路段场景在大流量交通中的拥堵等问题。
-
公开(公告)号：CN118840534A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410717153.1
申请日：2024-06-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于计算基础平台的无标签自动化学习方法及装置，其中，方法包括：基于初始点云数据获取稠密化的点云数据，并进行地面点去除，得到去除地面点的点云数据；生成去除地面点的点云数据中每个目标的3D检测框，并生成3D检测框的伪标签，以得到每个目标的3D目标检测结果；基于3D目标检测结果形成至少一条初始目标轨迹，优化至少一条初始目标轨迹，以得到最终轨迹，并将其作为新的伪标签，迭代优化检测器的权重，直至达到迭代停止条件，更新每个目标的伪标签。由此，解决了相关技术中，过度依赖标注的数据，耗费了大量的时间和成本，降低了算法的准确性和泛化能力，无法适应复杂的外界环境等问题。
-
公开(公告)号：CN118570253A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410670047.2
申请日：2024-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/80 , G06T7/33 , G06T3/4007 , G06T3/4038 , G06T7/73 , G06T3/06 , G06T7/277 , G06V10/25 , G06V20/58
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种4D动静态目标真值数据标注系统及方法，其中，系统包括：静态物体标注组件用于处理原始雷达点云数据，以获得运动补偿后的点云和各帧雷达的位姿，进行线性插值与地图拼接，从而可以得到全局地图并转化为鸟瞰视图，利用相机位姿将其投影到图像上进行标注，得到静态物体的真实位置；动态物体标注组件通过在原始雷达点云中进行目标标注和动态跟踪，得到动态目标的检测框和轨迹，利用雷达位姿和相机位姿进行投影，获得动态物体的多相机真实位置。由此，解决了相关技术中，由于只在3D空间上对目标物体标注，只能得到物体的静态信息，无法准确预测动态场景，且为获得高质量的真值数据，导致成本增加等问题。
-
公开(公告)号：CN113602269B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110791124.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种面向协同自适应巡航控制预期功能安全的容错方法及装置，根据协同式自适应巡航控制输出数据及带有控制器参数非线性时变摄动的控制输入指令数据和车车、车路协同数据对系统中的雷达性能缺陷、执行控制性能缺陷和多源未知外界干扰中的匹配部分分别进行在线估计；根据估计信息与系统输出信息，计算生成可容忍协同式自适应巡航控制系统中的雷达性能缺陷、执行控制性能缺陷和多源未知外界干扰中的匹配部分，并通过H∞方法抑制多源未知外界干扰中的不匹配部分，生成控制输入指令；执行控制输入指令，在线计算出加速踏板开度信号和制动踏板开度信号，控制队列中的车辆跟踪前车，并更新车端的系统输出信息。该方法适用于降低协同自适应巡航功能由于性能缺陷导致的不合理风险，用于保障该功能预期功能安全。
-
公开(公告)号：CN113511222B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110997604.8
申请日：2021-08-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种场景自适应式车辆交互行为决策与预测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：采集本车当前时刻的驾驶环境信息，并根据驾驶环境信息确定本车与目标车辆当前所处的交互阶段；根据交互阶段确定当前时刻下车辆之间的映射模型和交互模型，并根据映射模型确定本车与目标车辆在当前时刻下回报函数中的最优权重因子；根据最优权重因子和交互模型分别确定本车与目标车辆的回报函数，并结合交互阶段对应的动作空间预测本车与目标车辆下一时刻的行车动作，以确定本车当前时刻下的最佳交互动作，并基于最佳交互动作控制本车自动驾驶。该方法能够提高智能车辆对实际交通场景的判断和预测能力，使其能够进行安全、可靠、高效的驾驶行为决策。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116184980A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211728607.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G05B23/02 , G06N5/04 , G05B19/418 , B60W60/00 , B60W50/00 , B60W30/165 , B60W40/02
Abstract: 本公开提供的地图匹配定位的预期功能安全分析方法，包括：首先依据HARA流程建立正向分析路径；然后利用正向分析结果中不可接受的整车级危害事件作为逆向分析的部分初始条件，建立正逆分析关联；其次依据STPA方法建立逆向分析路径，进而从逆向分析结果中提炼新增SOTIF危害事件模型，并输入至HARA分析的风险评估阶段中，实现对新增SOTIF危害事件模型的回环校验；最后对所有达到风险等级阈值的整车级危害事件，将其对应的触发条件作为危害场景下的有效触发条件，构成预期功能安全的分析结果。本公开能够更加完备且可靠地分析出有效触发条件，降低非故障情况下，地图匹配定位系统因功能不满足预期而导致的车辆轨迹跟踪安全风险。
-
公开(公告)号：CN115798186A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211356731.0
申请日：2022-11-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种面向高速公路的可拓展式车辆队列行为管理框架，该框架从队列行为和车辆角色两个维度对队列管理策略进行解耦，并将队列行为和车辆角色的选择与队列管理策略具体的执行分隔开，如需添加新的队列功能，可以在行为选择状态机中补充该行为，而不需要修改已有的行为管理策略；加入故障‑降级机制，在队列车辆的硬件发生故障时，行为选择状态机会进入到容错行为，向L2级的驾驶辅助功能降级，执行故障‑降级策略。
-
公开(公告)号：CN112776886B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110127711.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 清华大学
IPC: B62D15/02
Abstract: 本发明提出的一种智能电动车辆视觉车道居中辅助系统失效安全控制方法，通过自车搭载的视觉相机得到智能电动车辆行驶过程中视觉相机探测范围内的车道线信号，根据车道线方程得到自车的期望行驶轨迹；当车道线信号正常时，利用车道线信号计算当前时刻的预瞄横向偏差，以此计算当前时刻的自车期望方向盘转角信号，自车按照该转角信号进行操作；当车道线信号异常时，车道居中辅助系统将基于PDC算法推算自车与道路中心的相对位置关系，并求得自车需执行的转向命令，在一定时间内维持住自车在既定车道内行驶。本发明能够在车道线信号完全失效且驾驶员来不及接管的时间段，为驾驶员安全接管争取宝贵时间，从而达到安全行驶的目的。
-
公开(公告)号：CN113511222A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110997604.8
申请日：2021-08-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种场景自适应式车辆交互行为决策与预测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：采集本车当前时刻的驾驶环境信息，并根据驾驶环境信息确定本车与目标车辆当前所处的交互阶段；根据交互阶段确定当前时刻下车辆之间的映射模型和交互模型，并根据映射模型确定本车与目标车辆在当前时刻下回报函数中的最优权重因子；根据最优权重因子和交互模型分别确定本车与目标车辆的回报函数，并结合交互阶段对应的动作空间预测本车与目标车辆下一时刻的行车动作，以确定本车当前时刻下的最佳交互动作，并基于最佳交互动作控制本车自动驾驶。该方法能够提高智能车辆对实际交通场景的判断和预测能力，使其能够进行安全、可靠、高效的驾驶行为决策。
-
公开(公告)号：CN112884831A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110142011.3
申请日：2021-02-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率掩膜提取室内停车场长期静态特征的方法，首先构建室内停车场场景下，不同时段不同路段的场景数据集；然后对全部数据集进行特征匹配，建立静态强度矩阵；进而对图像网格分类，从中确定长期静态网格，从长期静态网格中可以更大概率地提取到长期静态特征点，长期静态点是指该点所属的对象本身不可运动，且长期处于静止状态，对长期静态网格利用先验模板嵌套得到掩膜区域，并求解对应的特征提取概率，生成概率掩膜；最后可将概率掩膜应用于视觉SLAM的特征提取阶段。本方法能够在不增加计算成本的前提下，有效提取地下停车场内的长期静态特征，建立长期地图，降低特定场景下的地图匹配定位失效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
324
records
(took 0.037 seconds)
