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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: B60W60/00
Abstract: 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：CN115086862A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110262670.0
申请日：2021-03-10
Abstract: 一种基于地图感知容器的多车联合感知信息时空统一方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：提取一个或多个传感器的传感器信息，所述传感器信息包含传感器观测数据坐标系下的空间信息以及观测获得时刻的时间信息；提供地图，将各个传感器信息的传感器观测数据坐标系下的空间信息转换至基于所述地图的地图坐标系下的空间信息；将各个传感器信息的观测获得时刻的时间信息转换至驾驶环境状态空间的时间信息；根据所述地图坐标系下的空间信息以及所述驾驶环境状态空间的时间信息，确定汽车的感知结果的时空基准。本发明可以有效提高融合后的自动驾驶汽车的感知结果的时空一致性。
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公开(公告)号：CN116409341A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111658863.4
申请日：2021-12-31
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶车辆的决策算法的生成方法、系统及车辆，该方法包括：至少基于处于自动驾驶状态的车辆的第一时序数据，构建仿真环境，其中，第一时序数据至少包括处于自动驾驶状态的车辆的第一行动数据，以及车辆与第一外部对象的第一环境交互信息；获取处于接管场景下的车辆的第二时序数据，其中，接管场景为车辆退出自动驾驶状态一定时间段内的驾驶场景；基于车辆的第二时序数据，利用构建的仿真环境，生成车辆的仿真环境数据，其中，仿真环境数据为在仿真环境中，处于接管场景下的车辆相关数据；至少利用仿真环境数据，生成用于自动驾驶车辆的决策算法。该方法在保证车辆安全的情况下，提高决策算法的准确性以及生成效率。
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公开(公告)号：CN115077537A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110262648.6
申请日：2021-03-10
IPC: G01C21/30
Abstract: 一种面向多车联合感知的高精度地图感知容器设计方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取感知目标指示信息，所述感知目标指示信息用于指示自动驾驶汽车需要感知的环境状态信息；获取高精度地图，建立地图感知容器在所述地图中对至少一部分感知目标进行特征提取，以得到传感器化信息，从而根据地图原始数据生成与普通传感器格式相同的信号。另外，考虑到高精地图数据中某些信息具有远超车载传感器的置信度，将其直接叠加到感知结果。最后多车联合感知信息在统一的地图时空基准下进行融合感知，确定所述自动驾驶汽车的感知结果；其中，所述地图的定位误差在预设误差范围内。本发明可以有效消除感知盲区和提升感知精度。
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公开(公告)号：CN120045570A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510124602.6
申请日：2025-01-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/22 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 一种地图数据的对齐方法和装置、介质和计算机设备，所述方法包括：获取增量地图数据；对所述增量地图数据进行检测，得到所述增量地图数据中的若干个地图要素实例上的矢量点的信息；对所述矢量点的信息进行编码，得到所述矢量点的编码信息，并对同一地图要素实例上的矢量点的编码信息进行聚合，得到所述地图要素实例的描述子；确定与所述地图要素实例处于同一局部区域内的其他地图要素实例，并基于所述其他地图要素实例的描述子对所述地图要素实例的描述子进行更新；基于所述若干个地图要素实例的更新后的描述子与底图中的地图要素实例的描述子之间的相似度，对所述增量地图数据与所述底图进行对齐。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F17/18
Abstract: 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
Applicant: 清华大学
Abstract: 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
Applicant: 清华大学
Abstract: 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
Applicant: 清华大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 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：CN111813830B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010632977.0
申请日：2020-07-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本申请公开了一种基于轨道交通工业互联网的工业时序数据检索方法，该方法包括：步骤1，获取轨道交通系统中列车行驶过程中的时序数据集，并将时序数据集进行图片化变换，生成图片数据集；步骤2，构建卷积神经网络模型，并利用轨道交通系统中的历史数据集，对卷积神经网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络模型对图片数据集中的数据进行特征提取，生成特征向量；步骤3，计算特征向量与历史数据集中数据之间的相似度，将相似度最高的数据，记作时序数据集中数据的检索数据。通过本申请中的技术方案，对轨道交通系统中的时序数据进行图片化，使得可以分析的数据覆盖面更全，提高轨道交通时序数据检索的有效性和准确性。
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