基于跟踪目标的危险目标选择方法、系统及车辆

    公开(公告)号:CN112026756A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010895605.7

    申请日:2020-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于跟踪目标的危险碰撞目标选择方法、系统及存储介质,包括:步骤1.建立本车车辆坐标系;步骤2.以目标与本车的横向距离变化为参考拟合目标的横向相对车速;步骤3.根据本车行驶状态确定本车危险碰撞区域;根据目标的横纵向相对车速计算目标进入本车的危险碰撞区域内的时间TTC;步骤4.按照当前目标的行驶状态、驾驶员反应时间计算以不同减速度制动的制动时间;步骤5.将步骤3计算出的时间TTC与步骤4计算出的舒适制动时间、紧急制动时间、驾驶员极限制动时间和系统极限制动时间进行对比,确定出目标的危险等级;步骤6.综合场景风险等级及其它环境信息,确定最终危险目标。本发明能够快速、准确地识别出危险目标。

    无人驾驶车辆多目标决策控制方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109849910B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201811574058.1

    申请日:2018-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆多目标决策控制方法、装置及计算机可读存储介质,包括以下步骤:将传感器能感知的区域划分为安全区和感兴趣区;判断感兴趣区内是否有车辆;若感兴趣区内有车辆,判断车辆是否有靠近趋势,以及车辆是否有压线;根据感兴趣区内是否有目标车辆、感兴趣区内的车辆是否有靠近趋势和是否有压线的情况,判断本车辆的危险等级,并输出场景标签;基于危险等级对本车的期望行为进行决策。本发明在现有无人驾驶应用领域的基础上增加了对多目标场景的理解,根据不同的场景激活对应的控制模块,使得无人驾驶车辆行为接近熟练驾驶员的行为,提高乘员的乘坐体验和车辆的行驶安全性。

    无人驾驶车辆多目标决策控制方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109849910A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201811574058.1

    申请日:2018-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆多目标决策控制方法、装置及计算机可读存储介质,包括以下步骤:将传感器能感知的区域划分为安全区和感兴趣区;判断感兴趣区内是否有车辆;若感兴趣区内有车辆,判断车辆是否有靠近趋势,以及车辆是否有压线;根据感兴趣区内是否有目标车辆、感兴趣区内的车辆是否有靠近趋势和是否有压线的情况,判断本车辆的危险等级,并输出场景标签;基于危险等级对本车的期望行为进行决策。本发明在现有无人驾驶应用领域的基础上增加了对多目标场景的理解,根据不同的场景激活对应的控制模块,使得无人驾驶车辆行为接近熟练驾驶员的行为,提高乘员的乘坐体验和车辆的行驶安全性。

    规避大车并行的车辆自适应驾驶方法

    公开(公告)号:CN114802271B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202210460082.2

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种规避大车并行的车辆自适应驾驶方法,包括如下步骤:S1,对传感器识别到的目标车辆进行车道划分,并对相对应位置的车辆标记上区域id;S2,观察相应区域id所对应的车辆,判断目标车辆是否即将与本车处于并行状态,并标记所有满足并行条件的目标车辆;判断时,若本车行驶车道前方无近距离行驶车辆,且其他车道的车辆同时满足以下条件5S以上,则判定会出现并行状态:目标车辆与本车车头或车位垂直距离较小;目标车辆为大车;目标车辆与本车相对车速绝对值小于5kph;本车车速高于60kph;S3,对所有满足并行条件车辆的车速取最大与最小值,通过比较本车设定车速与目标车辆车速的相对关系来调整本车车速。

    周车变道意图预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118494526A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410440611.1

    申请日:2024-04-12

    Abstract: 本申请涉及一种周车变道意图预测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取基于卷积神经网络模型训练的车辆变道意图预测模型;根据神经网络可视化工具对车辆变道意图预测模型进行可视化分析,得到分析结果;根据分析结果调整车辆变道意图预测模型的输入结构;根据调整后的输入结构对车辆变道意图预测模型进行训练,得到调整后预测模型;根据调整后预测模型对周车的变道意图进行预测。该方法,可以根据神经网络可视化工具对车辆变道意图预测模型进行可视化分析,提高了车道变道意图预测模型的可解释性,由于可视化分析可以使用户直观了解车辆变道意图预测模型,根据调整后预测模型对周车的变道意图进行预测可以提高用户的信任度。

    图像增强方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118429238A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410464610.0

    申请日:2024-04-17

    Abstract: 本公开涉及图像增强方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待增强图像;确定所述待增强图像的初始结构张量;所述初始结构张量用于反映所述待增强图像的初始像素信息;对所述初始结构张量进行预设处理,得到扩散张量;所述扩散张量用于反映所述待增强图像在空间层面的信息以及所述待增强图像在时间梯度层面的信息;基于所述扩散张量,对所述待增强图像进行各向异性扩散,得到所述待增强图像对应的增强图像。由此,可以解决相关技术中在对待增强图像进行图像增强时,对待增强图像中的信息的提取较为片面,图像增强的效果不佳的问题。

    目标车辆切入意图预测方法及可读存储介质

    公开(公告)号:CN115027497B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202210698805.2

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明涉及智能安全驾驶技术领域,具体涉及目标车辆切入意图预测方法及可读存储介质。方法包括:获取本车状态信息以及本车前方的道路信息和目标车辆状态信息作为目标信息;从目标信息中提取用于预测目标车辆切入意图的特征信息作为待测特征信息;将待测特征信息输入经过训练的切入预测模型中,输出目标车辆的切入意图预测结果;切入预测模型基于支持向量机算法构建,并基于实车路试数据训练得到;基于目标车辆的切入意图预测结果控制本车执行对应的避障动作。本发明还公开了一种可读存储介质。本发明能够有效拟合车辆切入的实际路试数据,从而能够提高车辆切入行为判断的准确性和有效性。

    一种邻车道目标切入本车道的概率计算方法

    公开(公告)号:CN114684147B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202210304820.4

    申请日:2022-03-23

    Abstract: 本发明涉及一种邻车道目标切入本车道的概率计算方法,步骤包括:计算邻车道的目标车辆与本车所在车道中心的横向距离;采用卡尔曼滤波的方式得到目标车辆相对于本车所在车道中心的横向速度;预测指定时间后目标车辆将要到达的横向位置;设置目标车辆切入本车所在车道的概率对应的横向位置区间;根据道路曲率、目标车辆的纵向位置、目标车辆类型对横向位置区间进行补偿;最后计算求得目标车辆切入本车所在车道的概率。本发明能够减少自车在车道内摆动对切入概率计算带来的影响,减少了传感器噪声对速度的影响,能够做到对切入行为的提前判断和响应,更为有效地量化了目标切入行为,能够避免制动过猛,提高制动的舒适性。

    一种可通行区域避障的路径规划方法、系统及车辆

    公开(公告)号:CN117341731A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311430893.9

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本申请公开了一种可通行区域避障的路径规划方法、系统及车辆,所述可通行区域避障的路径规划方法包括:获取自车行驶路线中的环境信息和地图信息;将所述环境信息与所述地图信息进行匹配,得到自车行驶路线中的当前道路信息,其中,所述当前道路信息包括自车在行驶车道的边界线信息以及位于行驶车道中的障碍物信息;若根据所述障碍物信息确定在行驶车道中存在障碍物,根据所述边界线信息和所述障碍物信息,生成自车在行驶车道内的路径规划方案;控制自车按照所述路径规划方案行驶,以在行驶车道中避让所述障碍物。本申请能够有效避免车辆在遇到障碍物时偏离车道,保证自车不偏离原本行驶车道绕开障碍物行驶,提高了行车安全性。

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