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公开(公告)号：CN115092166A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210679403.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W40/105 , B60W60/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于社会力模型的交互式自动驾驶速度规划方法，包括如下步骤：1）获取本车运动状态、所属道路环境、道路环境中所有的行人状态和行人意图；2）基于当前道路环境生成交互场景，以行人状态、行人意图和本车运动状态作为交互对象的初始状态进行场景分析，规划出N个候选速度；3）将N个候选速度分别代入社会力模型的车辆‑行人交互中进行前向仿真，得到N个交互仿真结果；4）对N个交互仿真结果进行评估，选出最优的候选速度作为本车自动驾驶的规划速度。本发明融合了社会力模型的速度规划方法较为充分地考虑自动驾驶车辆与目标之间的交互情况，并最终生成更加合理、舒适的规划速度，可有效提高自动驾驶的舒适性和用户体验。
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公开(公告)号：CN114943945B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210582304.8
申请日：2022-05-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T7/66
Abstract: 本发明公开了一种基于遮罩投影的远距离目标检测方法，结合视觉在目标类型识别中的优点与激光点云在位置估计中的优点，通过2D实例分割的遮罩由视觉空间向点云空间进行投影，实现对远距离目标的判断与特殊处理，并最终获得准确的检测。
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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
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
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。
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公开(公告)号：CN116424364A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310000883.5
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明属于车辆轨迹预测技术领域，具体涉及一种目标轨迹预测方法、装置、设备、车辆及存储介质。一种目标轨迹预测设备，包括有定位模块、信号采集模块和处理器，所述处理器用于将所述信号采集模块采集到的数据进行处理，提高轨迹预测精度。根据车辆行驶状态实时地获得动态搜索的范围，结合预设的路段广度优先搜索算法，得出被测车辆可能行进的车道路段，之后进行渲染，划分格栅输出可能路段的稠密候选点。对被测车辆的行驶状态信息及道路进行监测，实时调整搜索范围，减少了大量冗余数据的产生，节省算力，由于搜索范围会根据被测车辆的行驶状态信息实时调整，提高了轨迹预测的精度。
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公开(公告)号：CN116198509A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310333798.0
申请日：2023-03-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶目标场景的识别方法、装置、终端设备以及汽车，属于自动驾驶技术领域，方法包括：获取当前车辆的第一时序信息及目标车辆的第二时序信息，第一时序信息包括当前车辆的第一位置信息，第二时序信息包括目标车辆的第二位置信息；依据高精地图信息、第一位置信息及第二位置信息确定当前车辆的第一车道信息及目标车辆的第二车道信息；若目标车辆处于第一目标场景，且第二时序信息中存在满足第一预设条件的第二车辆状态信息，确定目标车辆为第一行驶状态；若目标车辆处于第二目标场景，且第二时序信息中存在满足第二预设条件的第二车辆状态信息，确定目标车辆为第二行驶状态。本发明能够准确的对目标车辆的行驶状态进行识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116129380A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310001900.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行驶车道判别方法、系统、车辆及存储介质，系统包括整车控制器和前视摄像头，方法步骤包括：通过前视摄像头获取道路路况图像；将视觉感知获得的道路图像输入PSPNet语义分割神经网络，输出图像中每个像素的语义，判断每个像素点属于左车道、或右车道、或当前车道、或非车道；在进行语义分割的同时，利用目标检测神经网络检测出障碍物在道路图像中的像素坐标；通过障碍物像素坐标与车道语义分割的像素结果判定障碍物所属车道的位置。本发明能够通过基于PSPNet深度神经网络的语义分割技术获取语义信息，根据语义信息更准确和更抗干扰地提取车道信息，从而判定自车以及障碍物当前所占据的车道。
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公开(公告)号：CN116028814A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310003875.6
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶领域，特别涉及一种车辆切入场景预测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集当前车辆周围的多个目标车辆的位置信息；将多个目标车辆的位置信息输入至预先训练的车辆切入场景预测模型，得到多个目标车辆的车辆切入分类结果，其中，车辆切入场景预测模型由训练样本训练多个机器学习模型得到；根据多个目标车辆的车辆切入分类结果得到当前车辆的车辆切入场景预测结果。由此，解决了当前自动驾驶领域的目标车辆切入预测算法实用性低，预测准确性难以保证等问题，提高车辆切入预测的准确性的同时提升用户体验。
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公开(公告)号：CN115900735A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211659114.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/30
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆定位方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取车辆的当前位置和当前所处路段的图像；识别图像得到车辆当前所处车道的第一车道中心线，并计算车辆与第一车道中心线之间的第一偏差距离；根据当前位置匹配当前所处路段的地图，根据地图确定车辆当前所处车道的第二车道中心线，并计算当前位置与第二车道中心线之间的第二偏差距离；根据第一偏差距离和/或第二偏差距离修正当前位置。由此，解决了相关技术中定位系统信号较弱的情况下，车辆容易出现定位不准或者失效的情况，从而引发安全事故等问题。
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公开(公告)号：CN115635960A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211051244.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/095
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于规则的行人目标轨迹预测方法、装置、设备及存储介质。基于规则的行人目标轨迹预测设备，包括有第一传感器、第二传感器和处理器，所述处理器用于预测行人目标的行动轨迹，所述预测方法包括：第一传感器采集行人目标在第一预设时间内的历史轨迹，第二传感器采集本车在第一预设时间内的行驶轨迹；根据预设算法，分析所述行人向所述本车的移动趋势，判断所述行人目标的过路意图，得到判断结果；根据所述判断结果，预测所述行人的运动终点，结合所述历史轨迹信息，生成预测轨迹。其目的是：在自动驾驶过程中采集行人目标的历史轨迹，并结合行人目标当前位置，以可靠的方式预测行人目标的移动轨迹，为汽车的后续操作提供可靠的信息。
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公开(公告)号：CN115630323A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211340024.2
申请日：2022-10-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种行人意图预测数据闭环的方法，获取目标场景数据和行人轨迹数据；对行人轨迹数据进行分类标注，得到行人意图样本数据集；对行人意图样本数据集进行模型训练，得到行人意图预测结果；获取目标车辆的实时场景数据和实时行人轨迹数据，对实时行人轨迹数据进行分类标注，得到实车数据集；将行人意图预测结果与实车数据集进行对比评估，得到模型评估结果；将实时行人轨迹数据进行分类标注后输入模型进行补充训练，形成数据闭环。还提供了一种装置、设备和存储介质。本发明方案中，实车数据集输入模型进行补充训练，将算法迭代更新流程进行集成，生成高质量样本，从而获取一个精度更高的行人意图预测模型，对行人意图预测结果更加准确。
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