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公开(公告)号：CN109657031A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811621329.4
申请日：2018-12-28
Applicant: 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法，是应用云平台以及地图基础数据，将动态信息采集、处理、发布，形成带有差分信息的高精度动态地图，供车辆以及其他使用者采用。同时车辆感知的动态信息再次上传到云平台，循环进行更新，如此形成闭环运行。该方法适合于智能网联汽车应用，同时智能网联汽车也是地图数据的提供者。
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公开(公告)号：CN113188556B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110459321.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请公开了一种基于行车安全场的智能网联汽车轨迹规划方法及装置，其中，方法包括：基于行车安全场计算交通环境对智能网联汽车自车造成的风险；根据汽车的周边道路交通环境、汽车的自车车速与预测时域生成稀疏的可搜索区域；基于风险在可搜索区域生成车道选择轨迹，并在车道选择轨迹的基础上将稀疏的搜索区域进行细化，以得到初始规划路径和规划速度，最后在预测时域内进行推演，解决轨迹跟踪最优化问题，得到智能网联汽车在预测时域内最终规划轨迹。本申请实施例的轨迹规划方法可以提高轨迹规划的准确性、有效性和实时性，有效保证行车安全，更加智能化。
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公开(公告)号：CN112346103A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011179628.4
申请日：2020-10-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X的智能网联汽车动态协同定位方法与装置，所述方法包括：步骤1，通过本车采集本车在大地坐标系中的绝对位置坐标环境车辆于本车的相对位置坐标，通过车车通讯方式采集环境车辆在大地坐标系中的绝对位置坐标；步骤2，滤波处理步骤3，找出每一环境车辆在本车的车辆局部坐标系中的相对位置坐标Mi；步骤4，根据Mi，计算通过车车通讯方式获得的本车在大地坐标系中的绝对位置估计值。步骤5，融合本车相关位置信息，得到本车的定位信息。本发明能够提高自动驾驶车辆的定位精度，降低定位误差波动，并适用于通信条件不稳定的运行工况，可为进一步实现复杂的多车协同决策与控制奠定基础。
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公开(公告)号：CN111879328A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010648336.4
申请日：2020-07-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种越野环境下基于势能场概率图的智能车路径规划方法，该方法包括：S1，采用人工势能场方法建立评估越野环境风险用的多层次环境态势场模型；S2，建立越野环境空间拓扑图，生成多维度节点连接评估模型；S3，由当前节点出发，搜索该当前节点周边与其连通的扩展节点，评估各扩展节点的通行代价；S4，从路径的起始点出发，搜索新扩展节点，评估各新扩展节点的通行代价，直至扩展至目标终点为止；S5，生成车辆运动轨迹。本发明能够根据车辆周边多维度越野环境信息输出环境态势场势能值，并采用随机采样方法建立越野环境空间拓扑图，通过评估拓扑图中节点之间的越野环境通行风险生成优化路径，达到可行、安全、高效的智能车辆行驶目标。
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公开(公告)号：CN115249223A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110381828.6
申请日：2021-04-09
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06V10/762
Abstract: 一种动态目标检测方法及装置、存储介质、终端，所述动态目标检测方法包括：将获取的本车周围环境中的三维点云数据投影至极坐标网格，得到二维投影点云，所述三维点云数据为激光雷达采集的，所述极坐标网格是以所述激光雷达的中心为坐标原点，在水平面上构建的；根据所述二维投影点云在所述极坐标网格上的位置，对所述二维投影点云进行点云聚类，得到点云聚类结果；根据所述点云聚类结果，进行动态目标检测。上述方案能够提高动态目标检测结果的准确度，故当动态目标为动态车辆时，提高动态车辆检测的准确度是可以预期的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815160B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010647385.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于越野环境态势场模型的行车风险评估方法，该方法包括：S1，根据智能车周边的环境信息，采用人工势能场方法建立评估越野环境风险用的多层次环境态势场模型；S2，通过随机采样生成越野环境空间中的节点，建立越野环境空间拓扑图，生成越野环境态势场中节点之间路段的多维度越野环境行车风险评估模型；多维度越野环境行车风险评估模型包括：连通评估矩阵，用于评估节点之间路段连通可行性；通行代价矩阵，用于评估节点之间路段通行代价；本发明能够根据车辆周边多维度越野环境信息输出其环境态势场势能值，并在此基础上采用随机采样方法建立越野环境空间拓扑图，并评估拓扑图中节点之间的越野环境行车风险，该风险为生成优化路径，以及达到可行、安全、高效的智能车辆行驶目标提供有利条件。
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公开(公告)号：CN111815160A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010647385.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种多维度节点连接评估方法，该方法包括：S1，根据智能车周边的环境信息，采用人工势能场方法建立评估越野环境风险用的多层次环境态势场模型；S2，通过随机采样生成越野环境空间中的节点，建立越野环境空间拓扑图，生成多维度节点连接评估模型；多维度节点连接评估模型包括：连通评估矩阵，用于评估节点之间路段连通可行性；通行代价矩阵，用于评估节点之间路段通行代价；本发明能够根据车辆周边多维度越野环境信息输出其环境态势场势能值，并在此基础上采用随机采样方法建立越野环境空间拓扑图，并评估拓扑图中节点之间的越野环境通行风险，该风险为生成优化路径，以及达到可行、安全、高效的智能车辆行驶目标提供有利条件。
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公开(公告)号：CN115158308A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110362645.X
申请日：2021-04-02
IPC: B60W30/095 , B60W30/18 , B60T7/22
Abstract: 一种智能车辆主动避障控制方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取本车的状态信息以及本车周围的各交通参与者的状态信息；根据本车的状态信息以及各交通参与者的状态信息，估算各交通参与者对本车产生的风险；根据各交通参与者对本车产生的风险，判断在预设行车风险范围内当前车道的前方是否存在前方障碍物；当存在前方障碍物时，根据各交通参与者对本车产生的风险与制动避障风险阈值以及与换道避障风险阈值之间的关系，确定避障策略，并执行与所确定的避障策略对应的避障操作，制动避障风险阈值以及换道避障风险阈值均与本车以及各交通参与者的状态信息相关。上述方案能够提高车辆主动避障策略确定的高效性及提高行车安全。
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公开(公告)号：CN113188556A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110459321.8
申请日：2021-04-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本申请公开了一种基于行车安全场的智能网联汽车轨迹规划方法及装置，其中，方法包括：基于行车安全场计算交通环境对智能网联汽车自车造成的风险；根据汽车的周边道路交通环境、汽车的自车车速与预测时域生成稀疏的可搜索区域；基于风险在可搜索区域生成车道选择轨迹，并在车道选择轨迹的基础上将稀疏的搜索区域进行细化，以得到初始规划路径和规划速度，最后在预测时域内进行推演，解决轨迹跟踪最优化问题，得到智能网联汽车在预测时域内最终规划轨迹。本申请实施例的轨迹规划方法可以提高轨迹规划的准确性、有效性和实时性，有效保证行车安全，更加智能化。
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公开(公告)号：CN111879328B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010648336.4
申请日：2020-07-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种越野环境下基于势能场概率图的智能车路径规划方法，该方法包括：S1，采用人工势能场方法建立评估越野环境风险用的多层次环境态势场模型；S2，建立越野环境空间拓扑图，生成多维度节点连接评估模型；S3，由当前节点出发，搜索该当前节点周边与其连通的扩展节点，评估各扩展节点的通行代价；S4，从路径的起始点出发，搜索新扩展节点，评估各新扩展节点的通行代价，直至扩展至目标终点为止；S5，生成车辆运动轨迹。本发明能够根据车辆周边多维度越野环境信息输出环境态势场势能值，并采用随机采样方法建立越野环境空间拓扑图，通过评估拓扑图中节点之间的越野环境通行风险生成优化路径，达到可行、安全、高效的智能车辆行驶目标。
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