-
公开(公告)号：CN117671946A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311632939.5
申请日：2023-11-30
申请人： 清华大学
摘要： 本申请涉及一种基于混合交通场景的车辆协同决策方法及装置，其中，方法包括：确定当前混合交通场景中每个混合队列的人工驾驶车辆跟车距离、队列间隔和稳定跟车状态，并结合预设的混合队列初态条件构建队列运动学模型，以计算混合队列收敛时间；确定当前交叉路段的全人工驾驶车辆排队时间，并生成每个混合队列的有向冲突图，以构建通信拓扑构型的深度优先生成树，且基于预设矩阵形式对其进行表征，同时构建线性反馈控制器，以根据通信拓扑构型的深度优先生成树控制车辆通过当前交叉路段。由此，解决了现有的混合队列分析仅面向固定配时信号灯场景，普适性较差，计算复杂度较高，难以满足实时应用的需求，极大限制了交通效率的提升和改善等问题。
-
公开(公告)号：CN117012075A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310980927.5
申请日：2023-08-04
申请人： 清华大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种将驾驶员因素引入微缩实验平台的系统及方法，包括：微缩车辆、数字孪生主机和驾驶模拟器，其中，微缩车辆发送状态信息至数字孪生主机；数字孪生主机接收微缩车辆发送的状态信息，并根据状态信息考虑延时计算微缩车辆的当前实际状态，渲染对应车辆驾驶员视角并传输至驾驶模拟器的屏幕；驾驶模拟器采集驾驶员基于驾驶模拟器的屏幕上交通场景做出的驾驶反应，并将驾驶反应发送至微缩车辆，使得微缩车辆基于驾驶反应执行对应的控制动作。由此，解决了相关技术中，无法体现驾驶员的随机驾驶行为，无法获得驾驶员在特定混合交通场景下的真实驾驶反应，且与驾驶员日常驾驶的真实交通环境有很大差别，无法获得驾驶员真实驾驶反应等问题。
-
公开(公告)号：CN111325967A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010127808.1
申请日：2020-02-28
申请人： 清华大学
IPC分类号： G08G1/00
摘要： 本发明公开了一种基于协同指派的智能网联汽车编队控制方法和装置，该方法包括：S1，采集各车辆的横向和纵向位置信息；S2，按照车车通信距离和该路侧计算单元所覆盖的通信范围，判断各车辆所属的编队；S3，生成期望队形；S4，计算多车编队内部各车辆到各目标位置的距离，并以各车辆到各目标位置的距离之和最小为原则进行车辆与目标位置的一一匹配；S5，将步骤S4获得的匹配结果发送给相应的车辆；S6，车辆根据接收到的目标位置，进行自车的轨迹规划，并进行轨迹跟踪的控制，使车辆到达期望的目标位置，进而形成稳定的多车编队。本发明能够提升交通效率和车辆燃油经济性以及减少因被动避让带来的加减速。
-
公开(公告)号：CN115629606B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202211267448.0
申请日：2022-10-17
申请人： 清华大学
摘要： 本申请涉及智能网联汽车技术领域，特别涉及一种对抗信息下车辆的跟车控制方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：根据车辆的对抗信息建立车辆的控制系统模型，结合线性状态反馈控制律将车辆状态可达集的计算解耦为车辆差分可达集的计算与车辆参考轨迹变量的确定，从而迭代求得车辆差分可达集的数学表达式，并对线性状态反馈控制律进行优化，求解得到最优反馈矩阵序列；通过计算每一时刻车辆优化后的差分可达集得到相应的数值向量，并对车辆参考轨迹向量与数值向量耦合，计算得到最终差分可达集合，实现对车辆下一时刻跟车轨迹的预测。由此，解决了相关技术中的可达集计算方法存在计算效率不高、过近似计算，且未涉及到可达集的优化等问题。
-
公开(公告)号：CN118522137A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410656840.7
申请日：2024-05-24
申请人： 清华大学
摘要： 本申请涉及一种多车道混合车辆动态编队控制方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取目标多车道场景中每个车辆的位置信息，并确定每个车辆对应的车辆编队；计算每个车辆编队的车辆数量，以构建每个车辆编队对应的目标队形编队；确定每个目标队形编队对应的道路工况，并在道路工况满足预设车道变化条件的情况下，对每个目标队形编队进行编队重组或解散操作，以得到新的目标队形编队，同时根据预设的多车协同安全换道策略和多个子编队的队列控制策略控制每个车辆执行相应的驾驶动作。由此，解决了现有车辆编队技术无法应用在开放道路多车道或多种车辆的复杂混合交通场景中，且难以保障车辆编队调整的灵活性和协调驾驶的安全性等问题。
-
公开(公告)号：CN118072541A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410159395.3
申请日：2024-02-04
申请人： 清华大学
IPC分类号： G08G1/0967 , G08G1/01
摘要： 本申请涉及一种混合车辆队列鲁棒数据驱动预测控制方法及装置，其中，方法包括：获取目标混合车辆队列中每个车辆的状态数据和每个目标智能网联车辆的控制量数据；基于状态数据和控制量数据，计算目标混合车辆队列的数据驱动标称系统可达集；基于数据驱动标称系统可达集，获取目标混合车辆队列的最优控制序列，以控制每个目标智能网联车辆执行与最优控制序列相应的驾驶操作。由此，解决了现有数据驱动预测控制研究中依赖数据质量，并未考虑数据噪声和外界扰动，鲁棒性较差，极大影响车辆行驶的安全性等问题。
-
公开(公告)号：CN115709711A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211196542.1
申请日：2022-09-29
申请人： 清华大学
摘要： 本申请公开了一种考虑综合风险的自动泊车方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：根据车辆的当前位置和停车区域内的多个可选停车位置进行全局路径规划，生成多条可行路径；根据停车区域任一位置的安全场力计算车辆按照每条可行路径停入可选停车位置的总安全场力，并基于预设的安全场力‑停车风险对应关系得到每条可行路径的总安全场力对应的停车风险系数；选取多个停车风险系数中的最小停车风险系数的可行路径，并将选取的可行路径对应的可选停车位作为目标停车位，以控制车辆停入目标停车位。本申请考虑综合风险，相比由用户选择或随机选择停车位的方式，降低了自动泊车的风险，提高了泊车过程的稳定性与可靠性。
-
公开(公告)号：CN114715184A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210216083.2
申请日：2022-03-07
申请人： 清华大学
IPC分类号： B60W60/00
摘要： 本申请公开了一种基于车云协同的智能网联汽车分层决策与控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：通过建立相对坐标系，将车队运动平面规划为相对坐标系中的等距离网格；利用相对坐标系中的等距离网格对待规划车辆进行协同路径规划，得到待规划车辆到达目标位置的规划路径；将相对坐标系投影至绝对坐标系，得到规划路径在绝对坐标系中的绝对坐标点，并根据绝对坐标点和待规划车辆的目标规划时间计算待规划车辆的运动轨迹规划，控制待规划车辆按照运动轨迹规划运动至目标位置。从而实现智能网联汽车和云平台的协同规划，提升交通系统的整体性能。由此，解决了智能云网联汽车和平台的协同规划等问题。
-
公开(公告)号：CN113642177A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110936056.8
申请日：2021-08-16
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/18
摘要： 本发明公开了一种数字孪生虚实多车混行仿真方法及装置，该方法包括基于数字孪生建模技术在计算机中构建与物理空间的智能网联汽车相似动力学特性的虚拟车辆模型；基于通信构建虚拟车辆模型与智能网联汽车的信息交互渠道，并在信息空间中构建多车协同场景；利用虚拟车辆模型和多车协同场景进行仿真，得到数字孪生虚实多车混行仿真结果，并将该结果反馈给智能网联汽车。该方法解决了相关技术中存在参数预设后动态更新困难、难以灵活调节等问题，将数字孪生技术引入到了智能网联汽车的仿真领域，通过建立虚拟车辆模型，尝试用其表征物理系统中的智能网联汽车，进行多车实验，具有时间成本低、场景灵活度高等优点。
-
公开(公告)号：CN118865314A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410818942.4
申请日：2024-06-24
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G01S13/42 , G01S13/931 , G01S7/40
摘要： 本发明提供一种汽车的目标检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质，该目标检测方法包括：从主雷达获取主点云数据，从左补盲雷达获取左点云数据，从右补盲雷达获取右点云数据，将左、右点云数据中的任一点均融合进主点云数据中；对主点云数据进行降采样处理，之后，对主点云数据中的所有点云帧，删除点云帧中的所有物体框中的点云对主点云数据中的任一点云帧，均删除点云帧中的所有物体框中的点云；对主点云数据进行平面栅格化处理，基于栅格特征提取出非地面点云和非地面平面栅格；对非地面点云进行聚类处理，并从非地面平面栅格中去除聚类物体框里的栅格，得到不能聚类成的不规则物体栅格。从而能够对点云数据进行目标检测处理。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
35 条记录 (耗时 0.022 秒)
