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公开(公告)号：CN111290399B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202010190093.4
申请日：2020-03-18
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城) , 苏州安时吉科技信息有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种车队协同驾驶组队控制方法，预先在自动驾驶车辆的控制器中建立协同驾驶组队行为规则库；当自动驾驶车辆的自车传感器检测到的其他自动驾驶车辆的位姿数据与通过通信获得的其他自动驾驶车辆的位姿数据相匹配，且自动驾驶车辆和所检测到的其他自动驾驶车辆均满足组队条件时，触发协同驾驶组队事件，自动驾驶车辆基于协同驾驶组队行为规则库控制自动驾驶车辆执行协同驾驶组队行为；在执行协同驾驶组队行为时，迭代更新协同驾驶组队行为规则库。本发明能够对系统驾驶组队实现最优的控制效果。
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公开(公告)号：CN114475564A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210193776.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: B60W10/184 , B60W10/20 , B60W10/04 , B60W10/30 , B60W30/09 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种车辆紧急应对控制方法、系统、车辆及存储介质。该方法包括车辆在行驶过程中实时获取车辆环境数据，其中，车辆环境数据包括车内环境数据和车外环境数据，车内环境数据包括通过车内麦克风采集的车内音频数据和通过面向驾驶员的摄像头采集的图像数据；车辆在确定满足预设激活条件的情况下，激活紧急应对模式，其中，预设激活条件包括根据车内环境数据确定驾驶员处于异常驾驶状态；车辆在紧急应对模式处于激活状态的情况下，根据车辆环境数据和/或车辆行驶数据利用车内线控系统对车辆进行自动控制。本发明实施例的技术方案，解决了因车辆内部人员遭遇突发状况，而造成的车辆失控问题，降低了车辆事故发生的概率。
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公开(公告)号：CN112596500B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202011486913.0
申请日：2020-12-16
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全分析方法，包括：S1，在仿真测试软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别虚拟危险场景地形；S2，创建自动驾驶车辆误/漏识别测试场景；S3，对模拟自动驾驶车辆进行误/漏识别场景仿真测试实验；S4，导出仿真测试数据；S5，将仿真测试数据与实车安全测试数据进行对比分析；S6，判断仿真测试数据有无异常：如仿真测试数据有异常，分析造成误/漏识别的原因，对相应传感器的参数进行调试与修正，重复步骤S3~S6；如仿真测试数据无异常，结束虚拟仿真测试。通过该自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全分析方法可以减少智能驾驶所带来的安全问题，提高自动驾驶车辆安全性。
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公开(公告)号：CN112711260A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011591285.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全测试评价方法，包括：对自动驾驶车辆误/漏识别触发事件进行分析；在仿真软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景并进行测试；将由于误/漏识别导致的自动驾驶车辆的系统/组件发生的功能表现局限信息及对应的触发事件上传至云端管理系统；确定评价指标及采用熵值法和序关系分析法相结合的方法确定评价指标的权重系数；确定自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全，形成测试评价体系。通过该发明可确定复现触发事件测试场景的测试优先级，从而确定测试用例的重要度，使得验证合理预见误/漏识别相关触发事件的容忍度更加准确可靠，从而验证评估未知的风险。
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公开(公告)号：CN112651132A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011591298.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全风险评估方法，包括：对自动驾驶车辆误操作触发事件进行分析，得出触发误操作事件的原因及发生的场景；在仿真软件中构建自动驾驶车辆误操作仿真测试场景并进行测试，改进误操作对预期功能安全的影响；将由于误操作导致的自动驾驶车辆的系统/组件发生的功能表现局限上传至云端管理系统进行保存；对表现局限的功能进行严重度等级划分，分析潜在的出现频次和可被检测度，以采取相对应的应对措施。通过该用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全风险评估方法可有效合理地改善自动驾驶车辆误操作的预期功能安全，降低由于系统性能不足导致的风险，保证自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111735639A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010452513.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，包括如下步骤：S1，根据测试场景的道路要求，确定所述测试场景在智能网联汽车示范区中满足要求的对应道路；S2，将所述道路从分叉路口进行断点，计算每连续两个所述断点之间的距离；S3，获得完成全部所述测试场景的最优路径，并生成自动驾驶场景最小集。该面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法可以在智能网联汽车示范区中合理的规划出一条尽可能涵盖更多测试场景的测试路径，并在最短的时间内完成所需的测试场景，生成自动驾驶场景最小集，从而降低测试成本、提高测试效率、加速自动驾驶场景的测试。
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公开(公告)号：CN111290400A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010190094.9
申请日：2020-03-18
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城) , 苏州安时吉科技信息有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种车队协同驾驶拆分控制方法，预先在自动驾驶车辆的控制器中建立车队拆分行为规则库；当自动驾驶车辆组队巡航、遭遇车队拆分事件触发原因，且控制器判断出自动驾驶车辆与巡航车队中的前车的间距满足分离距离，则触发车队拆分事件，自动驾驶车辆的控制器控制自动驾驶车辆执行车队拆分驾驶行为；在执行车队拆分驾驶行为时，自动驾驶车辆的控制器获得自动驾驶车辆的位姿信息，并预测得到自动驾驶车辆下一时刻的运动动作；再判断自动驾驶车辆的下一时刻的运动动作与车队拆分行为规则库是否匹配，若匹配则利用当前自动驾驶车辆的位姿信息迭代更新车队拆分行为规则库中的车队拆分驾驶行为规则。本发明能够对车队拆分实现最优的控制效果。
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公开(公告)号：CN111061167A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911362870.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
Abstract: 本发明公开了一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法及虚拟测试平台，测试方法包括虚拟测试，虚拟测试包括：S1，创建虚拟车辆驾驶环境，建立车辆动力学模型及车载传感系统模型；S2，使车辆动力学模型按无人驾驶模式运行，检测其性能；S3，使障碍车辆发生变化，测试车辆动力学模型相应的自动操纵行为；S4，使车辆动力学模型按人工驾驶模式运行，测试车辆动力学模型的人工接管操作性能；S5，记录测试数据，对测试数据进行分析。该测试方法可实现实时的人机切换驾驶模式，提高了车辆行驶安全性；并可实现在虚拟的智能网联示范区场景下的自动驾驶轨迹规划、轨迹跟踪以及执行器控制性能的测试，可降低测试成本，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN110727706A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910820969.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/06 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种面向智能网联汽车测试的风险驾驶场景快速提取与分级方法，所述方法包括：（1）智能网联汽车驾驶时间序列数据正规化处理；（2）智能网联汽车驾驶时间序列数据降维处理；（3）智能网联汽车驾驶时间序列数据离散及符号化处理；（4）智能网联汽车风险驾驶场景快速提取与分级处理。该面向智能网联汽车测试的风险驾驶场景快速提取与分级方法可以快速提取与分级出智能网联汽车测试工况里的各类风险驾驶场景，可为后续智能网联汽车测试阶段驾驶场景库的全面构建与提炼优化提供理论方法支撑。
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公开(公告)号：CN112612288B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011591287.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(相城)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，包括：对自动驾驶车辆误/漏识别触发事件进行分析，得出触发误/漏识别事件的原因及发生的场景；在仿真软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景并进行测试，改进误/漏识别对预期功能安全的影响；将由于误/漏识别导致的自动驾驶车辆的系统/组件发生的功能表现局限上传至云端管理系统进行保存；对表现局限的功能进行严重度等级划分，分析潜在的出现频次和可被检测度，以采取相对应的应对措施。通过该发明可有效合理地改善自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全，降低由于系统性能不足导致的风险，保证自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
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