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公开(公告)号：CN114265411B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111629129.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种解决车辆预测模型性能受限于感知数据性能的方法，包括：选取设定范围的一被预测车辆，获取深度神经网络模型输出的被预测车辆的车辆预测轨迹；根据被预测车辆的感知数据，从地图数据库中提取被预测车辆当前所在的车道中心线数据；对车辆预测轨迹进行修正，修正包括：选取车辆预测轨迹上的若干坐标点作为车辆预测轨迹点，根据被预测车辆相对车道中心线的偏离程度，调整被预测车辆距离车道中心线的距离，获得被预测车辆的修正后预测轨迹；重复上述步骤，获得设定范围内全部车辆的修正后预测轨迹。本发明提出了一种在Frenet坐标系下调整车辆预测轨迹的方法，解决为了使弯曲的车道中心线与弯曲的车辆预测轨迹相匹配而需要花费大量计算的难题。
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公开(公告)号：CN113625718A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110927868.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种车辆的行驶路径规划方法，包括以下步骤：基于地图数据和目标跟踪结果生成自车的环境状态特征图序列；获取所述自车的车辆状态信息；将所述自车的环境状态特征图序列和所述自车状态信息作为环境与状态数据，输入路径规划模型；获取所述路径规划模型输出的对所述自车的规划轨迹。本发明能够实现路径规划模型的强化学习和训练，使得其在车辆自动驾驶的场景中得到更好的应用。
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公开(公告)号：CN114312793B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111661449.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明涉及一种轨迹模式的匹配方法、匹配系统及计算机可读存储介质。该轨迹模式的匹配方法包括S1，采集车主的运动轨迹；S2，将车主的实时运动轨迹与先验数据库进行比对，选取匹配意图模式；若未匹配，则进入步骤S5；S3，根据选取的匹配意图模式，分析车主的实时运动轨迹，若符合判断条件，则执行步骤S4，若否，则执行步骤S5；S4，执行相应的匹配意图模式的操作，进入步骤S6；S5，根据车主的运动轨迹判断是否需要退出，若是，进入步骤S6，若否，进入步骤S1；S6，结束。本发明提出了一种轨迹模式的匹配方法、匹配系统及计算机可读存储介质，能判断车主意图，根据所匹配意图模式来执行相应操作，提升驾驶体验。
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公开(公告)号：CN115447574A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211025618.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: B60W30/095 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种结合信号灯感知的路口车辆轨迹修正方法，其包括步骤：(1)基于高精地图信息和自车位置信息，获得自车所处的当前车道；(2)基于高精地图信息和目标车辆的位置信息，获取目标车辆所处的当前车道；(3)基于自车所处的当前车道以及自车采集的信号灯图像数据和高精地图信息，确定自车所处的当前车道对应的信号灯，并采集信号灯颜色状态信息；(4)基于自车所处的当前车道信息与目标车辆所处的当前车道的方向差角度，以及与自车所处的当前车道对应的信号灯的颜色状态信息，确定目标车辆的信号灯颜色状态信息；(5)基于目标车辆的信号灯颜色状态信息和从高精地图中提取的路网拓扑信息，对目标车辆初始预测轨迹进行修正。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113625718B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110927868.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种车辆的行驶路径规划方法，包括以下步骤：基于地图数据和目标跟踪结果生成自车的环境状态特征图序列；获取所述自车的车辆状态信息；将所述自车的环境状态特征图序列和所述自车状态信息作为环境与状态数据，输入路径规划模型；获取所述路径规划模型输出的对所述自车的规划轨迹。本发明能够实现路径规划模型的强化学习和训练，使得其在车辆自动驾驶的场景中得到更好的应用。
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公开(公告)号：CN114312793A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111661449.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明涉及一种轨迹模式的匹配方法、匹配系统及计算机可读存储介质。该轨迹模式的匹配方法包括S1，采集车主的运动轨迹；S2，将车主的实时运动轨迹与先验数据库进行比对，选取匹配意图模式；若未匹配，则进入步骤S5；S3，根据选取的匹配意图模式，分析车主的实时运动轨迹，若符合判断条件，则执行步骤S4，若否，则执行步骤S5；S4，执行相应的匹配意图模式的操作，进入步骤S6；S5，根据车主的运动轨迹判断是否需要退出，若是，进入步骤S6，若否，进入步骤S1；S6，结束。本发明提出了一种轨迹模式的匹配方法、匹配系统及计算机可读存储介质，能判断车主意图，根据所匹配意图模式来执行相应操作，提升驾驶体验。
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公开(公告)号：CN114265411A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111629129.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种解决车辆预测模型性能受限于感知数据性能的方法，包括：选取设定范围的一被预测车辆，获取深度神经网络模型输出的被预测车辆的车辆预测轨迹；根据被预测车辆的感知数据，从地图数据库中提取被预测车辆当前所在的车道中心线数据；对车辆预测轨迹进行修正，修正包括：选取车辆预测轨迹上的若干坐标点作为车辆预测轨迹点，根据被预测车辆相对车道中心线的偏离程度，调整被预测车辆距离车道中心线的距离，获得被预测车辆的修正后预测轨迹；重复上述步骤，获得设定范围内全部车辆的修正后预测轨迹。本发明提出了一种在Frenet坐标系下调整车辆预测轨迹的方法，解决为了使弯曲的车道中心线与弯曲的车辆预测轨迹相匹配而需要花费大量计算的难题。
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公开(公告)号：CN113570595B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110927472.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种车辆轨迹预测方法和车辆轨迹预测模型的优化方法，所述车辆轨迹预测方法包括以下步骤：基于地图数据生成以预测车辆为图片中心的环境静态图片；基于目标检测跟踪结果生成以预测车辆为图片中心的环境动态图片；根据所述环境静态图片和所述环境动态图片生成环境状态图片；基于所述目标检测跟踪结果获取所述预测车辆的车辆状态信息；将当前帧的所述环境状态图片和当前帧中所述预测车辆的车辆状态信息作为输入数据输入预测模型；从所述预测模型的输出端获取所述预测车辆的预测轨迹。本发明能够实现对车辆轨迹的更准确的预测。
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公开(公告)号：CN113570595A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110927472.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明提供一种车辆轨迹预测方法和车辆轨迹预测模型的优化方法，所述车辆轨迹预测方法包括以下步骤：基于地图数据生成以预测车辆为图片中心的环境静态图片；基于目标检测跟踪结果生成以预测车辆为图片中心的环境动态图片；根据所述环境静态图片和所述环境动态图片生成环境状态图片；基于所述目标检测跟踪结果获取所述预测车辆的车辆状态信息；将当前帧的所述环境状态图片和当前帧中所述预测车辆的车辆状态信息作为输入数据输入预测模型；从所述预测模型的输出端获取所述预测车辆的预测轨迹。本发明能够实现对车辆轨迹的更准确的预测。
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