一种基于风险接受程度的交通参与者轨迹预测方法及系统

    公开(公告)号:CN114863685B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210784856.7

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于风险接受程度的交通参与者轨迹预测方法及系统,包括:采集目标交通场景下的不同交通参与者的t‑M时刻至t时刻的轨迹信息,并对所述轨迹信息进行预处理;不同所述交通参与者包括行人、自行车和机动车;对t时刻的预处理轨迹信息进行聚类,根据聚类结果确定t时刻每一所述交通参与者的风险接受程度;利用t‑M时刻至t时刻的所述预处理轨迹信息和t时刻每一所述交通参与者的风险接受程度训练异构图模型,得到训练后的异构图模型;利用所述训练后的异构图模型对每一所述交通参与者的轨迹进行预测。考虑到了不同交通参与者的不同风险接受程度,能够准确的对交通参与者的未来轨迹进行准确的预测。

    一种考虑车辆运动能力的多无人车运动规划方法和系统

    公开(公告)号:CN114995465A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210918687.1

    申请日:2022-08-02

    Abstract: 本发明涉及一种考虑车辆运动能力的多无人车运动规划方法和系统,属于运动规划技术领域。先建立多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成模型,包括目标函数、第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件和第四约束条件。然后获取每一无人驾驶车辆的参考轨迹、车长、车宽和初始中心点的坐标。最后以所有无人驾驶车辆的参考轨迹、车长、车宽和初始中心点的坐标作为输入,利用多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成模型生成每一无人驾驶车辆的三维时空运动走廊,可以有效解决生成的三维时空运动走廊过小或者走廊台阶之间不连续的问题,能够实现多无人驾驶车辆有效的规划与控制。

    一种基于风险接受程度的交通参与者轨迹预测方法及系统

    公开(公告)号:CN114863685A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210784856.7

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于风险接受程度的交通参与者轨迹预测方法及系统,包括:采集目标交通场景下的不同交通参与者的t‑M时刻至t时刻的轨迹信息,并对所述轨迹信息进行预处理;不同所述交通参与者包括行人、自行车和机动车;对t时刻的预处理轨迹信息进行聚类,根据聚类结果确定t时刻每一所述交通参与者的风险接受程度;利用t‑M时刻至t时刻的所述预处理轨迹信息和t时刻每一所述交通参与者的风险接受程度训练异构图模型,得到训练后的异构图模型;利用所述训练后的异构图模型对每一所述交通参与者的轨迹进行预测。考虑到了不同交通参与者的不同风险接受程度,能够准确的对交通参与者的未来轨迹进行准确的预测。

    一种分布式多车协同行为决策方法和系统

    公开(公告)号:CN114187781B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202210123133.2

    申请日:2022-02-10

    Abstract: 本发明涉及一种分布式多车协同行为决策方法和系统。本发明基于共识运动轨迹信息,根据运动轨迹判断当前场景中一车辆与其他车辆间的冲突形式,能够不依靠道路指引信息,在各类非结构化道路下具有良好的表现;并且,本发明根据冲突形式生成车辆冲突集,根据车辆虚拟通行排列表和车辆冲突集构建车辆冲突关系有向图,基于车辆冲突关系有向图,利用深度优先搜索算法生成多车行为无冲突几何拓扑树,使得车辆协同控制具有更高的实时性和灵活性;最后,本发明基于多车行为无冲突几何拓扑树根据车辆冲突集生成协同行为决策策略,实现了去中心化的多车协同行为决策解决方案,使得协同控制的实时性和灵活性得到进一步提高。

    一种无人车路径平滑方法及系统

    公开(公告)号:CN114115298B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202210082735.8

    申请日:2022-01-25

    Abstract: 本发明涉及一种无人车路径平滑方法及系统。该方法包括提取固定步长的离散路点和参考路点;构建第一目标函数;对第一目标函数进行求解,并对优化后的离散路点进行三次自然样条差值拟,之后提取固定步长的离散路点,并转到Frenet坐标系下;将Frenet坐标系下的离散路点以设定步长在Frenet坐标系的l轴上进行上下偏移采样,确定采样点;利用动态规划算法确定每一层代价值最小的采样点,确定凸可行集边界,并根据凸可行集边界确定避障约束;构建第二目标函数;对第二目标函数进行求解。本发明能够在全局导航指引线和车辆实时环境信息已知情况下,生成一条考虑车辆实时朝向和位置偏差的无碰撞平滑曲线。

    一种分布式多车协同行为决策方法和系统

    公开(公告)号:CN114187781A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202210123133.2

    申请日:2022-02-10

    Abstract: 本发明涉及一种分布式多车协同行为决策方法和系统。本发明基于共识运动轨迹信息,根据运动轨迹判断当前场景中一车辆与其他车辆间的冲突形式,能够不依靠道路指引信息,在各类非结构化道路下具有良好的表现;并且,本发明根据冲突形式生成车辆冲突集,根据车辆虚拟通行排列表和车辆冲突集构建车辆冲突关系有向图,基于车辆冲突关系有向图,利用深度优先搜索算法生成多车行为无冲突几何拓扑树,使得车辆协同控制具有更高的实时性和灵活性;最后,本发明基于多车行为无冲突几何拓扑树根据车辆冲突集生成协同行为决策策略,实现了去中心化的多车协同行为决策解决方案,使得协同控制的实时性和灵活性得到进一步提高。

    地面无人车辆底盘运动与目标打击协同控制方法和系统

    公开(公告)号:CN113705115B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202111279251.4

    申请日:2021-11-01

    Abstract: 本发明涉及一种地面无人车辆底盘运动与目标打击协同控制方法和系统。本发明通过搭建好的仿真场景对搭建好的强化学习参数模型进行训练和测试,得到训练好的强化学习参数模型,可以将特种车辆类型和强化学习参数模型进行有机结合,并且,在实际环境中,输入车辆传感器实时采集到的各种信息作为深度强化学习的输入,最终实现对地面无人车辆底盘运动与目标打击协同控制,以能够实现自主机动模块与自主任务模块的协同,在缩短任务的完成时间,提升任务执行效果。进一步,基于仿真数据的强化学习方法,能够使数据获取的成本低,而且与基于规则的数学模型方法相比,只需要对输入数据、输出动作、奖赏函数做适当修改即可应用于新的场景,普适性更好。

    基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统

    公开(公告)号:CN113753049A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111322969.7

    申请日:2021-11-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统,应用于超车过程中的平行行驶阶段,包括:将获取的当前阶段目标道路信息输入至社会偏好预测模型以确定当前阶段被超越车辆的社会偏好;基于当前阶段被超越车辆的社会偏好,确定当前阶段被超越车辆的状态转移模型;将当前阶段目标道路信息、当前阶段被超越车辆的社会偏好和当前阶段被超越车辆的状态转移模型均输入到超车决策模型中,以确定当前阶段主车辆的超车决策;所述超车决策包括车道保持、执行换道和放弃超车;其中,所述超车决策模型所应用的算法为半基于模型的改进Q‑learning算法。本发明能够输出准确超车决策,提升超车效率和超车安全性。

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