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公开(公告)号：CN110780358A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911009632.3
申请日：2019-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01W1/06
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶天气环境认知的方法、系统、计算机可读存储介质及车辆，步骤1、实时获取天气预报信息，同时实时监测雨量传感器输出的雨量信号、日照传感器输出的照度信号和太阳方位角传感器输出的当前时刻太阳方位角；实时获取视觉传感器输出的环境信息，通过神经网络提取出环境图像特征，进行分类后输出能见度信息以及是否有积雪信息；步骤2、推测逆光状态；推测下暴雨状态；推测路面是否有积雪；确定能见度；步骤3、判断当前天气状态：若出现逆光状态、下暴雨、能见度较差和路面有积雪中的一种或多种情况，则输出天气状态较差；若天气状态良好，则返回步骤1。本发明能够较准确地感知当前天气环境。
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公开(公告)号：CN110745093A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911053593.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60R21/00 , B60R21/0136 , B60R21/015
Abstract: 本发明公开了一种智能识别车辆碰撞事件的方法、系统、存储介质及车辆，包括：步骤1、实时获取安全气囊传感器输出的碰撞信息；步骤2、判断车辆是否发生严重碰撞，若未发生，则进入步骤3，否则进入步骤4；步骤3、判断本车与临近车辆是否过近且发生了刮蹭，若发生，则进入步骤5；否则进入步骤1；步骤4、实时监测车内的生命特征信息；以及实时监测驾驶员的状态，判断是否检测到驾驶员的头部，若未检测到，则进入步骤5，若检测到，则判断是否检测到驾驶员的眼睛，并进入步骤5；步骤5、输出事故严重程度、事故类型、生命特征数量的变化情况以及驾驶员的状态。本发明能够实现事故类型、事故严重程度和乘员是否受伤的检测。
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公开(公告)号：CN114655232B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210444696.1
申请日：2022-04-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于ADAS地图的电子围栏更新方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据地图历史信息和车辆当前驾驶信息综合判断车辆行驶过程中“ADAS地图定位状态”是否正常；当“ADAS地图定位状态”被判定为正常时，跳转至下一步；当“ADAS地图定位状态”被判定为异常时，电子围栏输出状态维持为上一周期的输出，流程保持当前流程，并在解除“ADAS地图定位”异常后，跳转至下一步；判断车辆当前行驶位置是否在电子围栏内；当判定“ADAS地图定位状态”为正常时，直接根据ADAS地图输出的“当前道路类型”更新电子围栏状态；然后，根据“当前道路类型”和在该状态的持续时间输出车辆驾驶位置是否在电子围栏内，并在输出为车辆不在电子围栏状态时，跳转至上一步。
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公开(公告)号：CN117302196A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311536445.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种自动泊车路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用于进行泊车规划的目标信息；基于目标信息对障碍物和车位进行抽象建模，得到目标车辆行驶环境；将目标车辆的当前位置确定为泊车规划起点，将车位所在位置作为泊车规划终点，在目标车辆的行驶环境中进行离散点采样，基于采样结果规划出泊车路径，基于采样结果就能够灵活性地确定出泊车路径，使得规划的泊车路径对应的几何图形的组合理论上可以有无限种，不受限于目标车辆的起始姿态和终止姿态，任意姿态的成功率较高。且基于采样结果规划出泊车路径能够使得泊车路径更接近于全局最优，并且满足车辆动力学约束且保证泊车路径的平顺性。
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公开(公告)号：CN116662929A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310630862.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种雷达信号识别模型的训练方法以及雷达信号识别方法，通过将目标训练样本集中的第一样本雷达信号作为待训练识别模型中的特征提取层的输入，获取特征提取层输出的至少两种尺度的雷达信号特征图；第一样本雷达信号包括对应至少两种类型的雷达信号的雷达信号数据；通过待训练识别模型中的特征处理层，对至少两种尺度的雷达信号特征图进行融合处理，得到融合特征图；通过待训练识别模型中的分类网络，对融合特征图进行处理，得到待训练识别模型输出的识别结果；基于识别结果以及目标训练样本集中的第一样本标签，对待训练识别模型进行训练，得到雷达信号识别模型，提高了雷达信号的识别精度以及识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116552509A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310660016.4
申请日：2023-06-05
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种行泊一体方法和装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标车辆的运行状态信息；按照运行状态信息确定出与多个候选行泊车功能中的每个候选行泊车功能对应的功能激活条件抑制信息；按照每个候选行泊车功能的当前功能状态以及每个候选行泊车功能对应的功能激活条件抑制信息，确定出多个候选行泊车功能中被激活的目标行泊车功能；按照目标行泊车功能确定出用于对目标车辆行泊车的指定行泊车功能。本发明可以基于同一个运行状态信息即可同时用于行驶或泊车，有效降低硬件成本；由于行驶功能与泊车功能归属于一个总的产品形态，因此通过该方式可以在行驶或泊车等状态中进行快速切换。
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公开(公告)号：CN116215571A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310002921.0
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆的自动驾驶系统及方法，其中，系统包括：自动驾驶硬件平台，获取自动驾驶模式下行车过程和/或泊车过程的感知信息与对应的控制动作；整车信息模块化组件，用于对感知信息进行分类，得到分类后的感知信息；自动驾驶软件平台，用于控制自动驾驶车辆执行相应的行驶动作和/或泊车动作；行泊车功能状态组件，用于根据当前驾驶场景和控制动作控制自动驾驶车辆进入行车过程和/或泊车过程的对应驾驶工况；自动驾驶功能调度组件，用于驱动自动驾驶软件平台工作。本申请实施例可以集成行车和泊车于一体化设置，自适应场景的变化进行车辆控制，提高车辆的智能化和适用性，更加智能可靠，提高驾驶体验。
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公开(公告)号：CN116147650A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310169745.X
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/34 , G06F16/29 , G06F16/2457 , G06F16/248 , G06F16/9537 , G06Q10/047
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及一种车道组合筛选方法、装置、设备及存储介质。一种车道组合筛选方法，包括：信号收发模块接收高精地图信息，生成道路id对道路进行标号，并确定本车所在位置；基于高精地图信息，处理模块规划出若干组本车可能行进的车道组合；基于预设的评估方法，处理模块对若干车道组合进行评价筛选，获得至少一组最优车道组合；提取每组最优车道组合中所有车道的中心线，进行平滑处理，获得至少一条车道参考线。车道组合筛选评价的过程中利用场景特征进行筛选，获得至少一组最优车道组合，可以同时提供给下游并行优化，提高参考线生成过程的冗余度和灵活性。
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公开(公告)号：CN115758222A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211513572.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域，特别涉及一种信号类别识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取多数类的第一信号样本和少数类的第二信号样本；根据第一信号样本对预设网络模型进行训练得到教师模型，利用第一信号样本对教师模型进行迭代自蒸馏得到第n代子模型，并锁定第n代子模型中分类输出层之外所有层的参数权重，得到新模型；利用预设欠采样方法从第一信号样本随机选择部分信号样本，基于部分信号样本和第二信号样本生成新信号样本，利用新信号样本训练新模型，直到训练完成，得到分类器，利用分类器识别目标信号的实际类别。由此，解决了相关技术中网络训练数据不均衡问题导致识别能力存在偏向性，分类难度大等问题。
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公开(公告)号：CN113511221B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110554162.X
申请日：2021-05-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种监控横向控制能力的方法、系统、车辆及存储介质，包括以下步骤：根据本车车道宽度、本车车速、道路曲率以及本车所在车道确定出本车到左车道线的安全距离Dleftsafe和本车到右车道线的安全距离Drightsafe，并规划出横向控制允许的偏离边界；根据车辆是否进入偏离边界来判断横向控制的合理性。本发明能够实时监控自动驾驶中的横向控制能力。
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