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公开(公告)号：CN115140089A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210709332.1
申请日：2022-06-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆与目标物体之间的实际纵向距离和/或目标物体的实际横向速度；根据实际纵向距离和/或实际横向速度匹配车辆的预设识别范围的目标调整值，基于目标调整值调整预设识别范围至目标识别范围；在识别到目标物体进入目标识别范围内时，控制车辆执行目标制动动作。由此，解决了相关技术中，使用静态边界静态识别目标，智能性较低，安全性较差，无法满足实际使用中对工作性能和应用场景的要求等问题。
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公开(公告)号：CN115366919B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202211052101.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请提供一种轨迹预测方法、系统、电子设备及存储介质，首先获取目标车辆；以及与目标车辆处于预设范围内的目标对象；然后根据目标车辆和目标对象相对于大地坐标系的位置坐标，确定目标车辆与目标对象的相对位置关系；再基于相对位置关系，确定目标对象相对于目标车辆的移动趋势；再根据当前道路信息以及目标对象相对于目标车辆的移动趋势，预测目标对象的目的地；最后对目标对象的历史移动轨迹点、当前位置点和预测目的地进行拟合，生成目标对象的预测路径轨迹。本申请可以先预测目标对象的移动意图，然后利用该意图结合道路信息推理生成目标对象的预测路径轨迹，帮助智能驾驶车辆更好地做出决策和动作，使得智能驾驶车辆整体更加拟人化。
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公开(公告)号：CN114968782B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210576595.X
申请日：2022-05-25
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于Carla模拟器实现智能驾驶的方法，包括如下步骤：步骤1：基于Carla模拟器，构建地图模型以及自车模型，通过多个节点模块订阅Carla客户端发送的信息，并发布对自车模型的控制信号，实现对自车模型的控制；步骤2：将驾驶策略导入Carla模拟器，根据驾驶策略依次启动多个模块，使自车模型能够按照驾驶策略在地图模型中行驶。本发明以Carla模拟器为基础，不仅能够将仿真系统与智能驾驶系统隔离开，使二者能够各自独立地进行开发和调试，还能通过ros节点进行实时通信；对于智能驾驶系统而言，其各模块相互有信号的依赖，但同样可以独立运行在不同的命令窗口，这无疑提高了系统整体的灵活度以及调试程序、定位问题的效率。
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公开(公告)号：CN115140089B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210709332.1
申请日：2022-06-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆与目标物体之间的实际纵向距离和/或目标物体的实际横向速度；根据实际纵向距离和/或实际横向速度匹配车辆的预设识别范围的目标调整值，基于目标调整值调整预设识别范围至目标识别范围；在识别到目标物体进入目标识别范围内时，控制车辆执行目标制动动作。由此，解决了相关技术中，使用静态边界静态识别目标，智能性较低，安全性较差，无法满足实际使用中对工作性能和应用场景的要求等问题。
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公开(公告)号：CN114889610B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210556512.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的目标车辆换道时刻预测方法及系统，通过获取自车、周边车辆以及道路信息，对自车附近的周边车辆进行筛选，确定被预测目标车辆，继而对被预测目标车辆未来轨迹进行预测，从而现对于目标车辆换道时刻的准确预测，使智能驾驶系统能够对目标车辆未来轨迹进行更精准的预测，提升智能驾驶系统的准确性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117454137A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311283197.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/2113 , G06F18/10 , G06N3/042 , G01M17/007
Abstract: 本申请涉及一种数据分析方法、装置、存储介质及车辆，涉及车辆自动驾驶技术领域。该方法包括：获取第一行驶数据；第一行驶数据包括：自车和目标车的行驶参数、定位数据、地图数据以及视觉数据；目标车为自车的测试参考车辆；将第一行驶数据按照预设筛选步骤进行筛选，得到筛选后的数据；其中，预设筛选步骤用于筛选测试精度满足条件的行驶数据；根据筛选后的数据，确定测试系统的离线方案的激活逻辑是否可用。由此，以至少解决相关技术中自动驾驶功能的数据分析的速度和精确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116523137A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310500722.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/30 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种车辆自动驾驶的轨迹预测模型调度方法和系统，涉及自动驾驶的技术领域；离线训练阶段，获取轨迹预测所需的历史数据集并进行分类处理，利用不同道路场景不同类簇的历史数据集训练每个轨迹预测模型，保存满足预设精度阈值的预训练轨迹预测模型；在线调度阶段，获取当前道路场景和当前车辆数据，匹配离线训练阶段中相同道路场景最接近类簇的历史数据集，将对应的若干个预训练轨迹预测模型作为初选轨迹预测模型，其中最终总得分最高的作为终选轨迹预测模型，进行自动驾驶轨迹预测。本发明能够合理调度多种自动驾驶轨迹预测模型，降低计算资源，提高计算效率，更高效、准确的预测车辆自动驾驶轨迹。
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公开(公告)号：CN116080687A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310179054.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种预测轨迹后处理方法、系统、设备和介质，该方法包括：获取地图数据以及目标车辆的预测轨迹，根据所述地图数据确定所述目标车辆当前行驶车道的目标车道中心线；根据所述目标车道中心线搜索所述地图数据中对应的后继车道中心线，将所述目标车道中心线的对应的道路边界线与所述后继车道中心线对应的道路边界线进行拼接，得到待判别道路边界线集合；将所述预测轨迹转换到以所述待判别道路边界线集合中的道路边界线为参考线的坐标系下，对超出所述待判别道路边界线集合中道路边界线的所述预测轨迹进行矫正以使所述预测轨迹在对应道路边界线内。本申请可保证预测轨迹可满足实际行车需求，保证行车安全。
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公开(公告)号：CN115817467A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211544049.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供一种预测轨迹的后处理方法及系统、电子设备、存储介质，属于运动轨迹预测技术领域。预测轨迹的后处理方法，包括：获取预测轨迹及所述预测轨迹所映射的车道边界，所述车道边界的两侧分别为内侧及外侧，所述预测轨迹的起点位于内侧；比较所述预测轨迹及所述车道边界，所述预测轨迹位于车道边界外侧的部分为越界轨迹；将所述预测轨迹的越界轨迹替换为所述越界轨迹所映射的所述车道边界，得到修正轨迹。本发明能够将所述预测轨迹的越界轨迹替换为所述越界轨迹所映射的所述车道边界，得到修正轨迹。避免预测轨迹超出车道边界情况发生，降低预测轨迹的偏差，提高预测轨迹的合理性及可使用性。
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公开(公告)号：CN115221970A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210899518.8
申请日：2022-07-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种目标轨迹预测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取车辆周围障碍物的数据集；分别对数据集内的运行状态信息、环境信息进行特征提取，得到目标状态特征与环境特征；根据目标状态特征与环境特征依次对运行状态信息、环境信息进行标注，得到样本数据集；对样本数据集进行聚类处理，得到目标障碍物的轨迹集；构建卷积神经网络，根据样本数据集与轨迹集的映射关系对卷积神经网络进行联合训练，得到轨迹预测模型；将待测目标的数据集输入轨迹预测模型进行预测，确定目标障碍物的预测轨迹，通过对车辆周围的目标障碍物的轨迹进行预测，能够有效避免的碰撞风险，可为车辆提供应对安全建议，保障了车辆行驶安全。
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