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公开(公告)号：CN116305673A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211093331.5
申请日：2022-09-08
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
摘要： 本发明公开了一种仿真场景地图的生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据点云数据确定静态元素数据；其中，所述静态元素数据包括参考线数据和车道数据；对所述参考线数据进行整体拟合，确定整体拟合结果；根据所述整体拟合结果，对所述参考线数据进行分段，得到分段数据；对分段数据进行分段拟合，确定分段拟合结果；根据分段拟合结果，确定参考线，并根据所述参考线和所述车道数据，生成仿真场景地图。本技术方案解决了仿真场景地图的生成成本高、效率低以及生成方式适用性差等问题，可以在减少人工干预的同时，降低对采集数据的要求，提高仿真场景地图的生成效率。
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公开(公告)号：CN116052167A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211739734.2
申请日：2022-12-30
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/94
摘要： 本发明公开一种面向图像特征点的自动化标注方法，涉及车辆辅助驾驶测试技术领域，包括：创建标注任务，对标注数据进行平台部署；配置接地点工具；构建车辆信息数据库；获取车辆轮胎接地点得到接地点的像素坐标信息；据车辆类型调用车辆信息数据库查询车辆的几何尺寸特征；通过计算在图像上渲染出另一个接地点；接地点标注信息的存储及个性化格式输出。本发明还公开一种面向图像特征点的自动化标注装置。本发明可自动生成目标物不可见的车轮外侧接地点，减少了标注人员主观臆断和调整标注结果所消耗的时间，提高了接地点位置的精确度，使得人工参与目标物接地点标注的环节更为简单，从而降低了人工成本，提升了标注效率。
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公开(公告)号：CN116048697A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211724978.3
申请日：2022-12-28
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G06F9/451 , G06F3/0486 , G06F3/04847 , G06T11/20
摘要： 本发明公开了一种标注模板生成方法、数据标注方法、装置、设备和介质。该方法包括：响应于点击指针操作，将至少一个参考模板拖拽到画布中；所述参考模板包括元模板、衍生模板或从模板库中选择的模板；响应于对所述参考模板的坐标编辑和属性编辑操作，依据编辑输入的坐标位置和属性信息对参考模板进行更新生成目标标注模板；所述属性信息包括逻辑关系和几何关系；其中，所述逻辑关系包括参考模板之间的互斥和对应关系；所述几何关系包括包含、平行、垂直、等分、夹角、点位置限制和点之间的连线方式。本申请技术方案通过采用生成的目标标注模板解决了在业务需求对接时难以完整表达和展现客户的业务需求的问题，提高了标注效率和标注质量。
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公开(公告)号：CN116467861A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310335559.9
申请日：2023-03-31
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种自动驾驶仿真场景的生成方法、装置、设备及介质。方法包括：根据交通参与物的第一行为类型确定交通参与物的第一初始场景参数；对第一初始场景参数构建的参与物初始场景进行仿真，获取初始场景仿真结果；当根据初始仿真结果确定参与物初始场景为合理场景时，根据主车的第二行为类型确定主车的第二初始场景参数；对第一初始场景参数及第二初始场景参数构建的行车场景进行仿真，生成行车仿真场景；确定行车仿真场景的风险等级，并基于风险等级对行车仿真场景进行标记，生成自动驾驶仿真场景。本发明实施例提供的技术方案，提高了自动驾驶仿真场景生成的质量，满足了自动驾驶验证算法对场景不断提高的要求。
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公开(公告)号：CN112904843A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110050160.7
申请日：2021-01-14
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明实施例公开了一种自动驾驶场景确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取当前车辆所处道路的道路信息和所述当前车辆的第一自动驾驶信息；根据所述道路信息和所述第一自动驾驶信息确定所述当前车辆与周围车辆的交互冲突点；根据所述交互冲突点与自动驾驶场景的关联关系，确定目标自动驾驶场景。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，可以解决在处理自动驾驶汽车的自动驾驶场景规划问题时，通常是根据采集的驾驶场景历史数据作为自动驾驶场景主要的分类依据，降低了自动驾驶场景确定的准确性和全面性的问题，达到了提高自动驾驶场景确定的准确性和全面性的效果。
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公开(公告)号：CN112380137A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011411655.X
申请日：2020-12-04
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明实施例公开了一种自动驾驶场景的确定方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：根据待测车辆的当前驾驶场所，确定与所述当前驾驶场所关联的至少一个目标场景标签；根据所述待测车辆的当前驾驶信息，从所述目标场景标签的候选场景要素中选择目标场景要素；将所述目标场景要素进行组合，得到所述待测车辆的目标驾驶场景序列。通过将不同场景划分为场景标签，并在场景标签下划分出具体的场景要素，实现对各个场景要素的独立选择，组合成完整的场景序列，实现了对目标场景的精准确定，避免选择重复的自动驾驶场景，提高场景确定效率。
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公开(公告)号：CN116311963A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211737717.5
申请日：2022-12-30
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G08G1/052 , G08G1/01 , G08G1/0967
摘要： 本申请实施例公开了一种绿波车速的确定方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取至少一个目标车辆的驾驶模式、当前车速、所述目标车辆到停止线的待行驶距离，以及所述目标车辆所在车道的车辆情况；获取下一路口的交通控制灯的当前状态，并确定交通控制灯由当前状态转换至下一状态的剩余时间；根据驾驶模式、当前车速、待行驶距离、预先设置的行驶限速中的至少一项、交通控制灯的当前状态、所述剩余时间以及所述目标车辆所在车道的车辆情况，确定所述目标车辆的绿波车速。本技术方案实现了绿波车速的智能确定，在绿波车速的确定过程中，对终端设备的性能要求较低，降低了设备成本，且不涉及地图的频繁传输，减少了信道资源的占用。
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公开(公告)号：CN115601685A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211412113.3
申请日：2022-11-11
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江)(CN) , 清华大学(CN)
摘要： 本发明公开了一种驾驶场景提取方法、装置、设备及介质。该方法根据车辆的行驶数据帧、环境目标相对车辆的相对行驶数据帧，以及目标驾驶场景的第一阈值特征，确定关键帧中的候选目标；根据关键帧中的候选目标、关键帧之前预设数量的目标帧以及关键帧之后预设数量的目标帧，确定候选目标的追踪结果；根据候选目标的追踪结果，以及目标驾驶场景的第二阈值特征，确定目标驾驶场景提取结果。本技术方案，以实现对场景目标的准确跟踪，减少驾驶场景提取的误检率和漏检率。
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公开(公告)号：CN112904843B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110050160.7
申请日：2021-01-14
申请人： 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明实施例公开了一种自动驾驶场景确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取当前车辆所处道路的道路信息和所述当前车辆的第一自动驾驶信息；根据所述道路信息和所述第一自动驾驶信息确定所述当前车辆与周围车辆的交互冲突点；根据所述交互冲突点与自动驾驶场景的关联关系，确定目标自动驾驶场景。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，可以解决在处理自动驾驶汽车的自动驾驶场景规划问题时，通常是根据采集的驾驶场景历史数据作为自动驾驶场景主要的分类依据，降低了自动驾驶场景确定的准确性和全面性的问题，达到了提高自动驾驶场景确定的准确性和全面性的效果。
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