-
公开(公告)号：CN110488802B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910774762.X
申请日：2019-08-21
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下的自动驾驶车辆动态行为决策方法。所述方法包括：步骤S1，自车在V2X网联环境下，周围道路使用者获取周边环境信息；以及以自车质心为中心，以不同的半径进行区域划分，预估风险区域；步骤S2，基于周围道路使用者周边环境信息及预估风险区域，进行第一阶段行为决策，确定为保证自车行车安全能够采取的可行动作集合；步骤S3，进行第二阶段行为决策：考虑非安全性约束条件，从所述可行动作集合中，优化选择最终执行的动作，进行驾驶行为决策。
-
公开(公告)号：CN108639059A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810432926.6
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，驾驶人操控行为量化方法包括：S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量SRisk；S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；S3，根据所述与时间同步的自车和交通环境信息，通过驾驶人操控机制定量描述模块中的SRisk，获取当前行车指导速度，使所述作用量SRisk的值最小，本发明利用最小作用量原理描述驾驶人驾驶车辆过程中关于风险和效率的权衡，能够定量描述任意驾驶人驾驶过程中趋利避害的驾驶特性。
-
公开(公告)号：CN110427682B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910684034.X
申请日：2019-07-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实的交通场景模拟平台和方法。所述交通场景模拟平台包括：所述仿真场景控制模块(1)、人机交互机制决策模块(2)、网络通信仿真模块(3)和操纵输入接口(4)，所述仿真场景控制模块(1)、网络通信仿真模块(3)、操纵输入接口(4)与所述人机交互机制决策模块(2)连接，在所述人机交互机制决策模块(2)中具有预先封装好的虚拟驾驶人特性；所述人机交互机制决策模块(2)模拟真实驾驶人或虚拟驾驶人以及其他交通要素对于各种场景的行为决策，并进行人‑车‑路联合运行虚拟仿真，基于真实环境车辆具备的动力学属性、在虚拟环境下控制虚拟车辆进行加速、减速、刹车、超车和/或换道。
-
公开(公告)号：CN109684702B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201811541720.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的行车风险辨识方法，该方法包括以下步骤：S1，实时获取GPS信息，生成参考轨迹；S2，根据参考轨迹和GPS信息，结合车辆动力学模型和控制约束条件，生成动态且连接参考轨迹初始端和终端的可行轨迹集以及可行轨迹集中的每一条可行轨迹对应的速度；S3，优化可行轨迹及其对应的速度；S4，根据优化的可行轨迹和速度，结合车辆动力学模型以及设定的约束条件，利用代价函数计算可行轨迹的代价值，形成自车在每条可行轨迹上行驶的概率分布图，从而绘制出可行轨迹分布图；代价函数根据最小作用量原理和等效力方法获得；S5，根据可行轨迹分布图，利用车辆动力学模型和轨迹转向概率，计算相对等效力，以根据相对等效力辨识行车过程中的动态风险范围。本发明综合考虑人、车、路各要素之间耦合关系，能适用于行车风险范围的准确识别，并为驾驶决策提供支持。
-
公开(公告)号：CN110414831B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201910673350.7
申请日：2019-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人认知视角的人车路耦合风险评估方法及装置，方法包括：S1，获取自车、自车周围的交通环境以及处于自车周围的交通环境中交通客体的参数信息；S2，将S1中获取的各类信息输入至车载传感器单元中，车载传感器中预先设置有人车路耦合风险评估模型；S3，通过人车路耦合风险评估模型，输出自车周围的交通环境中的单个交通客体的风险值以及整个自车周围的交通环境中的风险Map图。本发明能够综合考虑人车路之间的耦合特性，符合驾驶人风险感知水平，基于驾驶人主观认知和客观评价的综合风险评估方法，量化当前环境风险值结果，以保证车辆安全避障。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109684702A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811541720.3
申请日：2018-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的行车风险辨识方法，该方法包括以下步骤：S1，实时获取GPS信息，生成参考轨迹；S2，根据参考轨迹和GPS信息，结合车辆动力学模型和控制约束条件，生成动态且连接参考轨迹初始端和终端的可行轨迹集以及可行轨迹集中的每一条可行轨迹对应的速度；S3，优化可行轨迹及其对应的速度；S4，根据优化的可行轨迹和速度，结合车辆动力学模型以及设定的约束条件，利用代价函数计算可行轨迹的代价值，形成自车在每条可行轨迹上行驶的概率分布图，从而绘制出可行轨迹分布图；代价函数根据最小作用量原理和等效力方法获得；S5，根据可行轨迹分布图，利用车辆动力学模型和轨迹转向概率，计算相对等效力，以根据相对等效力辨识行车过程中的动态风险范围。本发明综合考虑人、车、路各要素之间耦合关系，能适用于行车风险范围的准确识别，并为驾驶决策提供支持。
-
公开(公告)号：CN109591783A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811472846.X
申请日：2018-12-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆制动器温控装置，车辆制动器温控装置包括温度检测单元、控制单元、温控反馈单元和结果输出模块，温度检测单元用于检测车辆的制动器外表面温度信息；控制单元用于接收车辆和制动器的相关参数信息、道路环境参数信息以及制动器外表面温度信息，并获得制动器工作温度信息以及车辆在制动过程中的温度变化量；温控反馈单元用于接收制动器工作温度信息，在制动器工作温度信息达到设定温度阈值的情形下对车辆的制动器进行冷却处理；结果输出模块显示温度变化量。本发明成本低、实用性与可行性高、实施效果好，能在车辆制动过程中实时监测温度并及时预警，预防制动器温度过高，从而降低事故发生率的制动器温度智能监控及降温装置。
-
公开(公告)号：CN109375632A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811541716.7
申请日：2018-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶车辆实时轨迹规划方法，该方法包括：S1，实时获取自车的相关信息；S2，基于自车的相关信息，生成参考轨迹以及由参考轨迹确定的可行轨迹簇和可行轨迹簇中的每一条可行轨迹对应的速度；S3，根据可行轨迹和其相对应的速度，利用以安全性和高效性为驾驶目标的目标优化函数，计算每一条可行轨迹的作用量，并选择具有最小作用量的可行轨迹作为期望最优轨迹，并优化得到与期望最优轨迹对应的期望最优速度；目标优化函数根据最小作用量原理和等效力方法获得。本发明能够使自动驾驶车辆在未知环境条件中仿照驾驶人驾驶特性，能够实时根据周边车辆和环境信息，以安全性和高效性为驾驶目标规划出一条最符合驾驶人驾驶期望的轨迹。
-
公开(公告)号：CN108639059B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810432926.6
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，驾驶人操控行为量化方法包括：S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量SRisk；S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；S3，根据所述与时间同步的自车和交通环境信息，通过驾驶人操控机制定量描述模块中的SRisk，获取当前行车指导速度，使所述作用量SRisk的值最小，本发明利用最小作用量原理描述驾驶人驾驶车辆过程中关于风险和效率的权衡，能够定量描述任意驾驶人驾驶过程中趋利避害的驾驶特性。
-
公开(公告)号：CN108622103A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810433365.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种行车风险辨识模型的标定方法和系统，标定方法包括：S1，通过在试验车上安装信息采集装置，建立车辆平台；S2，采集与时间同步的自车和环境相关的试验数据；S3，提取不同驾驶人在不同环境中踩下加速踏板、释放加速踏板、踩下制动踏板和释放制动踏板的各个相应时刻，以定义各所述时刻分别对应的风险等级值；S4，获得驾驶人在不同场景中的风险辨识曲线，该风险辨识曲线表示随时间的变化驾驶人对风险等级的判断；S5，利用风险辨识曲线标定行车风险辨识模型。本发明通过记录驾驶人对车辆平台的操作，辨识驾驶人在不同场景中对风险等级进行判断的风险辨识曲线，再利用风险辨识曲线图对行车风险辨识模型标定，因此标定出来的行车风险辨识模型能适应不同驾驶人的驾驶习惯，有利于提高行车风险辨识系统的接受度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.022 seconds)
