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公开(公告)号：CN118334619B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410433937.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/73 , G08G1/01 , G08G1/017 , G08G1/00 , G01S17/93 , G01S17/86
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于单目相机的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：检测智能网联公交的多车编队中前车在图像上的检测框，并裁剪出前车的背板，以检测前车的多个中心点；计算前车在相机坐标系下的位置和航偏角，并根据相机与后车标定得到的外参矩阵将相机坐标系下前车的坐标转换到后车的车辆坐标系下，以得到前车在后车的车辆坐标系下的坐标，生成智能网联公交多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于激光雷达和雷达系统的成本相对较高且对环境条件敏感，导致车辆编队技术的整体部署成本增加和准确性降低，且由于多摄像头系统需要精确的校准和同步，增加了系统的复杂度和维护难度等问题。
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公开(公告)号：CN116572951A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310639458.0
申请日：2023-05-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种车辆速度控制方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：采集前车的当前速度，并基于前车的当前速度和预设时间范围内前车与本车之间的距离差计算本车的最优期望速度；根据本车的当前行驶环境调整预设奖励函数，得到最优奖励函数；在利用预设奖励函数和本车最优期望速度优化本车的当前速度的同时，引入预设Jerk函数，并结合预设Jerk函数和最优奖励函数得到奖励拓展函数，利用奖励拓展函数优化本车除车速外的至少一项行驶参数，以根据优化后的至少一项行驶参数控制车辆行驶。由此，解决了传统速度控制算法难以适应不断变化的动态环境，且仅追求车速等单一目标，在面对日益复杂和多样化的交通场景时，其适应性和泛化能力较弱等问题。
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公开(公告)号：CN118334619A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410433937.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/73 , G08G1/01 , G08G1/017 , G08G1/00 , G01S17/93 , G01S17/86
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于单目相机的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：检测智能网联公交的多车编队中前车在图像上的检测框，并裁剪出前车的背板，以检测前车的多个中心点；计算前车在相机坐标系下的位置和航偏角，并根据相机与后车标定得到的外参矩阵将相机坐标系下前车的坐标转换到后车的车辆坐标系下，以得到前车在后车的车辆坐标系下的坐标，生成智能网联公交多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于激光雷达和雷达系统的成本相对较高且对环境条件敏感，导致车辆编队技术的整体部署成本增加和准确性降低，且由于多摄像头系统需要精确的校准和同步，增加了系统的复杂度和维护难度等问题。
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公开(公告)号：CN119295874A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411318265.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种基于注意力机制和集成学习的多传感器融合感知方法，其中，方法包括：分别提取相机图像数据和激光雷达点云数据的相机图像特征和激光雷达点云特征；获取至少一个激光雷达点云特征对应的深度图，并结合相机图像特征生成图像BEV特征图，且根据激光雷达点云特征生成点云BEV特征图；分别通过增强通道注意力机制和空间注意力机制对图像BEV特征图和点云BEV特征图进行增强特征处理和空间特征处理，以得到增强处理特征图和空间处理特征图，且对其进行融合生成融合特征图，以获取待测目标的目标检测结果。由此，解决了现有技术无法充分利用传感器间的互补优势，且图像中深度信息不精确，极大限制了自动驾驶感知的准确性和环境适应能力等问题。
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公开(公告)号：CN119116615A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410929570.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 清华大学
IPC: B60G17/015 , B60G17/0165 , B60G17/019 , B60G17/06
Abstract: 本发明公开了一种基于前置地面感知的小型车辆主动避震系统及方法，所述系统包括，感知模块，用于获取车轮前方的路况信息；控制模块，用于根据车轮前方的路况信息、感知模块与各车轮之间的距离以及车辆实时速度信息计算第一车辆高度调节参数，以及根据所述第一车辆高度调节参数形成第一控制指令，并发送至需调节高度的主动避震元件；主动避震元件，用于根据控制模块给出的第一控制指令进行高频的高度调节，以进行主动避震。上述避震系统及方法通过在双侧前轮前方设置感知模块，感知路况信息，基于获取的感知信息实现车辆的主动避震，提升了车辆智能控制效率，增加了车辆的平顺性，提高了用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118625803A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410643365.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开是关于一种无人驾驶车及其对接方法。对接方法包括：实时获取第一无人驾驶车和第二无人驾驶车的相对状态；在所述第一无人驾驶车和第二无人驾驶车的相对状态满足第一对接条件时，控制所述第一无人驾驶车和所述第二无人驾驶车活动对接，使得所述第一无人驾驶车和所述第二无人驾驶车对接后具备至少一个自由度；根据所述第一无人驾驶车和第二无人驾驶车的相对位置关系，控制所述第一无人驾驶车和/或所述第二无人驾驶车在至少一个自由度方向上运动，直至所述第一无人驾驶车和第二无人驾驶车的相对位置关系满足第二对接条件时，控制所述第一无人驾驶车和所述第二无人驾驶车刚性对接。
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公开(公告)号：CN118377298B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410410294.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种智能网联公交多车的编队对接控制方法及装置，其中，方法包括：在检测到当前车辆处于预设编队对接工况，且当前车辆和目标对接车辆均满足预设对接条件的情况下，获取当前车辆的第一目标位姿和目标对接车辆的第二目标位姿，以得到当前车辆和目标对接车辆之间的相对距离、轴承角和航向角差值，从而确定当前车辆的目标转角和目标速度，根据目标转角和目标速度生成当前车辆的转角控制指令和速度控制指令，进而控制当前车辆和目标对接车辆进行编队对接。由此，解决了相关技术中提前规划车辆的行驶路径和编队，无法有效应对车辆在行进过程中的突发状况，降低了车辆编队控制的适用性，并且降低了车辆编队控制的智能化水平的问题。
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公开(公告)号：CN118330666B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410433936.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G01S17/88 , G01S17/931 , G01S7/48 , G08G1/04 , G08G1/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：获取智能网联公交的多车编队的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据；根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于在智能网联公交对接过程中，前车上的目标可能会受到其他车辆或障碍物的遮挡，从而导致目标点位姿的感知不准确或失败，可能会出现错误的目标检测或跟踪，造成对接过程中出现问题或失败等问题。
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公开(公告)号：CN118377298A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410410294.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种智能网联公交多车的编队对接控制方法及装置，其中，方法包括：在检测到当前车辆处于预设编队对接工况，且当前车辆和目标对接车辆均满足预设对接条件的情况下，获取当前车辆的第一目标位姿和目标对接车辆的第二目标位姿，以得到当前车辆和目标对接车辆之间的相对距离、轴承角和航向角差值，从而确定当前车辆的目标转角和目标速度，根据目标转角和目标速度生成当前车辆的转角控制指令和速度控制指令，进而控制当前车辆和目标对接车辆进行编队对接。由此，解决了相关技术中提前规划车辆的行驶路径和编队，无法有效应对车辆在行进过程中的突发状况，降低了车辆编队控制的适用性，并且降低了车辆编队控制的智能化水平的问题。
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公开(公告)号：CN118330666A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410433936.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G01S17/88 , G01S17/931 , G01S7/48 , G08G1/04 , G08G1/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：获取智能网联公交的多车编队的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据；根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于在智能网联公交对接过程中，前车上的目标可能会受到其他车辆或障碍物的遮挡，从而导致目标点位姿的感知不准确或失败，可能会出现错误的目标检测或跟踪，造成对接过程中出现问题或失败等问题。
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