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公开(公告)号：CN113408061B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202110773122.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院汽车技术有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进拉丁超立方抽样的虚拟驾驶场景要素重组方法，基于原始数据，经过如下步骤获得重组数据：1)统计离散要素组合；2)确定离散要素组合在累计概率分布中的采样点；3)确定离散要素组合属性；4)确定离散要素组合的抽样次数；5)对应提取连续要素；6)计算连续要素的累计概率分布；7)确定连续要素的采样点位置；8)确定连续要素值；9)相关性控制；10)全部抽样的离散要素和连续要素重组。本发明基于真实的数据，对场景关键要素进行分析和统计，根据概率特性进行不同维度要素采样和重组，获得与真实非常相近的随机样本，鲁棒性好，非常适用于汽车智能驾驶系统的测试和评价。
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公开(公告)号：CN114610647A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210399040.2
申请日：2022-04-16
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法及系统，该方法是通过配置仿真资源池和测量目的池而搭建，根据测量目的制定多测试任务，并执行多节点的并行仿真任务，通过仿真数据结果，得出通过性判断、数据分析及可视化展示等评价分析。并且根据该构建方法提供一种并行仿真测试系统平台，该系统平台包括云端、客户端和后台管理端，通过建立客户与客户端、客户端与云端的交互形式，实现了自动驾驶多任务并行仿真测试与数据资源的统一管理、调度与使用，满足不同客户的仿真需求，并且通过系统平台运行，提升了仿真测试效率。
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公开(公告)号：CN109946688A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910207544.8
申请日：2019-03-18
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种换道场景数据提取方法、装置和服务器，其中，该方法首先从车辆的工控机中获取车辆的行驶数据；并判断行驶数据中车辆与左车道线的距离；如果距离小于预设值，则判断行驶数据中是否存在跳变的数据点；如果存在跳变的数据点，获取并存储跳变的数据点之前的预设时间内的数据片段和跳变的数据点之后的预设时间内的数据片段，得到行驶片段；将满足预设的时间条件的行驶片段，确定为换道片段；根据换道片段的道路变化趋势，确定换道片段为左换道片段或者右换道片段。本发明无需人工比照视频来提取换道场景数据，实现了换道场景数据的自动提取，节省了人力和时间成本。
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公开(公告)号：CN113470357B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110738625.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及事故信息处理领域，具体公开了一种道路交通事故信息处理系统及处理方法包括数据采集模块，用于对交通事故现场勘查图像信息、事故发生位置信息以及伤亡人员信息进行采集；数据管理模块，用于根据交通事故现场勘查图像信息、事故发生位置信息以及伤亡人员信息，按照自定义规范要求填写结构化表单,形成交通事故数据；处理模块，用于对交通事故数据进行事故重建、事故现场草图进行绘制，提取相关信息生成标准的数据格式，并通过场景分析、转换、最终生成事故场景文件；数据输出模块，用于将处理模块获得事故场景文件和数据采集模块形成的交通事故数据传输至数据库保存。与现有技术相比，本发明具有操作性高和转换效率高的优点。
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公开(公告)号：CN111599181B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010707394.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC: G08G1/01 , G01M17/007 , G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，该方法基于包含有数据提取与计算模块和典型场景类型识别模块的系统实现；数据提取与计算模块从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数；典型场景类型识别模块根据提供的驾驶场景关键参数，依据主车行驶特点、主车与目标物的相对状态对典型场景进行识别，包括：危险场景、主车换道场景、跟车行驶场景、邻车切入场景、前车切出场景和巡线行驶场景。该方法是对典型自然驾驶场景的全面提取，实现了离线对典型自然驾驶场景的应用，结构完整，可应用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111599181A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010707394.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 中汽院汽车技术有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司
IPC: G08G1/01 , G01M17/007 , G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种用于智能驾驶系统测试的典型自然驾驶场景识别提取方法，该方法基于包含有数据提取与计算模块和典型场景类型识别模块的系统实现；数据提取与计算模块从车辆行驶数据库中通过筛选、匹配和计算，获得驾驶场景关键参数；典型场景类型识别模块根据提供的驾驶场景关键参数，依据主车行驶特点、主车与目标物的相对状态对典型场景进行识别，包括：危险场景、主车换道场景、跟车行驶场景、邻车切入场景、前车切出场景和巡线行驶场景。该方法是对典型自然驾驶场景的全面提取，实现了离线对典型自然驾驶场景的应用，结构完整，可应用性强。
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公开(公告)号：CN109946688B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910207544.8
申请日：2019-03-18
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种换道场景数据提取方法、装置和服务器，其中，该方法首先从车辆的工控机中获取车辆的行驶数据；并判断行驶数据中车辆与左车道线的距离；如果距离小于预设值，则判断行驶数据中是否存在跳变的数据点；如果存在跳变的数据点，获取并存储跳变的数据点之前的预设时间内的数据片段和跳变的数据点之后的预设时间内的数据片段，得到行驶片段；将满足预设的时间条件的行驶片段，确定为换道片段；根据换道片段的道路变化趋势，确定换道片段为左换道片段或者右换道片段。本发明无需人工比照视频来提取换道场景数据，实现了换道场景数据的自动提取，节省了人力和时间成本。
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公开(公告)号：CN109910872B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910203156.2
申请日：2019-03-18
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于自然驾驶数据的泊车场景提取方法，包括：S1，通过车辆CAN总线获取车辆工作参数数据，对车辆工作参数数据进行归类处理，形成标准化存储数据；S2，将车辆的车身外围设置若干图像采集设备，记录车辆车身外围环境图像数据，并根据雷达设备进行目标识别计算，通过图像采集设备和雷达设备协同整合的的数据；S3，将所需要的泊车位环境信息数据进行收集，收集后的泊车位环境信息数据进行分类；S4，将泊车位信息和泊车位环境信息采集之后，通过数据标定方法将泊车场景数据片段中泊车位物理尺寸参数进行标定；S5，将标定后的泊车场景数据存储在数据库中，通过车载系统进行实施调取操作，或者远程终端实时监控该数据库的泊车场景数据。
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公开(公告)号：CN114428998A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210100682.8
申请日：2022-01-27
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F11/36 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及自动驾驶系统测试技术领域，具体涉及一种自动驾驶系统一体化仿真测试与评价方法及系统，系统包括仿真交互模块、建模模块、数据库模块、处理模块、调度模块、传感器模块和计算模块，方法包括，建立车辆动力学模型、测试用例、场景模型和交通流模型，并进行映射，当仿真测试时，获取仿真配置参数，调度各个模型进行仿真，获取仿真结果，并根据仿真结果生成评价报告。本发明将基于场景的自动驾驶系统测试和基于交通流的自动驾驶系统测试两种方法进行整合，充分发挥两种测试方法的优势，提高测试效率，同时从车辆自身的安全和对交通安全的影响两个角度对自动驾驶系统进行评价，评价角度更全面，评价结果更准确。
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公开(公告)号：CN113408061A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110773122.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院汽车技术有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进拉丁超立方抽样的虚拟驾驶场景要素重组方法，基于原始数据，经过如下步骤获得重组数据：1)统计离散要素组合；2)确定离散要素组合在累计概率分布中的采样点；3)确定离散要素组合属性；4)确定离散要素组合的抽样次数；5)对应提取连续要素；6)计算连续要素的累计概率分布；7)确定连续要素的采样点位置；8)确定连续要素值；9)相关性控制；10)全部抽样的离散要素和连续要素重组。本发明基于真实的数据，对场景关键要素进行分析和统计，根据概率特性进行不同维度要素采样和重组，获得与真实非常相近的随机样本，鲁棒性好，非常适用于汽车智能驾驶系统的测试和评价。
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