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公开(公告)号：CN119953364A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311473460.1
申请日：2023-11-07
Abstract: 本申请提供了一种车辆轨迹控制方法、装置及存储介质，车辆轨迹控制方法包括：获取目标车辆的实时行驶状态；基于所述实时行驶状态确定所述目标车辆当前所处的目标风险等级；根据所述目标风险等级确定与其对应的轨迹控制模型，其中，所述轨迹控制模型为多个，不同的所述轨迹控制模型对应不同的风险等级；确定所述轨迹控制模型基于所述实时行驶状态输出的行驶参数，以根据所述行驶参数控制所述目标车辆的行驶状态。上述方法可根据不同的风险等级选择相应的轨迹控制模型进行车辆行驶状态的控制，从而保证车辆在运行过程中兼顾安全性和效率。
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公开(公告)号：CN116700307A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310693884.2
申请日：2023-06-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种车辆高速运动条件下的车载三自由度无人机起降系统，无须依靠无人机的双目相机和起降平台的相机，依靠GPS+RTK即可定位和对接。利用三自由度的运动即可完成对接，极大简化了机械结构，降低了控制难度。由此，从无人机稳态降落的角度出发，使无人机在低空跟随的状态下不经明显的减速就能同车辆稳定、快速、准确地对接在一起，以解决现有的降落位置不准确和降落姿态不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN115556599A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211267440.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及车辆充电技术领域，特别涉及一种基于云平台的车对车充电方法、装置及云平台服务器。其中，方法包括：获取任意需求车辆的充电需求信息和可服务车辆信息；根据充电需求信息和可服务车辆信息确定可服务车辆中满足需求车辆充电需求的最佳服务车辆，规划需求车辆和最佳服务车辆的配对位置和共同行驶路径，并下发至需求车辆和最佳服务车辆，使得需求车辆和最佳服务车辆在配对位置处进行充电连接后，并基于共同行驶路径行驶的同时，利用最佳服务车辆对需求车辆进行充电。由此，解决了相关技术中通常采用专门的充电车对电动汽车进行单车充电，存在充电延时高等问题。
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公开(公告)号：CN114881558A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210476277.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及无人机运输技术领域，特别涉及一种基于无人机与车辆协同的快递配送方法、装置及电子设备，包括：通过无人机运输待配送快递时，在第一预设时间内搜寻满足第一协同条件的第一车辆，进而控制无人机降落至第一车辆进行充电，并在充电完成后将待配送快递运输至目的地，同时，根据无人机的当前荷电状态规划无人机的返回路径，以控制无人机返回至仓库。由此，解决了在运输快递时因无人机续驶里程短，需要往返物流仓库充电或者更换电池，造成时间及电量的浪费等问题，通过控制平台使无人机寻找到与之运输路径重叠的车辆进行充电，在运输结束后自行计算运行时长及剩余电量从而规划返回路径，以此提高无人机的运输效率。
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公开(公告)号：CN118334619A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410433937.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/73 , G08G1/01 , G08G1/017 , G08G1/00 , G01S17/93 , G01S17/86
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于单目相机的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：检测智能网联公交的多车编队中前车在图像上的检测框，并裁剪出前车的背板，以检测前车的多个中心点；计算前车在相机坐标系下的位置和航偏角，并根据相机与后车标定得到的外参矩阵将相机坐标系下前车的坐标转换到后车的车辆坐标系下，以得到前车在后车的车辆坐标系下的坐标，生成智能网联公交多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于激光雷达和雷达系统的成本相对较高且对环境条件敏感，导致车辆编队技术的整体部署成本增加和准确性降低，且由于多摄像头系统需要精确的校准和同步，增加了系统的复杂度和维护难度等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117193337B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311207521.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/435
Abstract: 本申请涉及一种车辆高速运动条件下的可变角车载无人机起降系统及方法，包括：机载软连接组件、车载软连接组件和硬连接组件，硬连接组件包括设置于机载软连接组件上的第一对接器和设置于车载软连接组件上的第二对接器，其中，机载软连接组件在无人机判定满足预设降落条件时，将第一对接器内的对接元件发送至车载软连接组件；车载软连接组件将对接元件发送至第二对接器的预设位置，固定对接元件，并生成已柔性连接指令；硬连接组件根据无人机上第一对接器的当前角度调整第二对接器的对接角度，将第二对接器与第一对接器刚性对接，对接完成后，将第二对接器下降至车辆，完成无人机降落，使得无人机在低空跟随的状态下降落稳定可靠，高效安全。
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公开(公告)号：CN116503606A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310764266.2
申请日：2023-06-27
IPC: G06V10/26 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/56 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及无人驾驶技术领域，特别涉及一种基于子图特征融合的路面湿滑区域分割方法及装置，其中，方法包括：得到湿滑路面图像的训练集和测试集，对训练集图像进行裁剪获取第一子图用于神经网络训练，构建子图特征质量评价模型并使用第一子图的特征训练，对测试集进行裁剪获取第二子图并提取高等级特征，以计算待融合特征，将第二子图的特征送入训练后的子图特征质量评价模型以得到子图特征融合权重，最终利用子图间的特征融合计算得到路面湿滑区域分割结果。本申请实施例可以通过实现各子图高等级特征的融合，丰富每张子图的上下文信息，从而减少对干湿路面的误检，使湿滑区域的分割结果更加精确，进而提升了车辆驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN114881558B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210476277.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/083 , G05D1/10 , B60L53/00
Abstract: 本申请涉及无人机运输技术领域，特别涉及一种基于无人机与车辆协同的快递配送方法、装置及电子设备，包括：通过无人机运输待配送快递时，在第一预设时间内搜寻满足第一协同条件的第一车辆，进而控制无人机降落至第一车辆进行充电，并在充电完成后将待配送快递运输至目的地，同时，根据无人机的当前荷电状态规划无人机的返回路径，以控制无人机返回至仓库。由此，解决了在运输快递时因无人机续驶里程短，需要往返物流仓库充电或者更换电池，造成时间及电量的浪费等问题，通过控制平台使无人机寻找到与之运输路径重叠的车辆进行充电，在运输结束后自行计算运行时长及剩余电量从而规划返回路径，以此提高无人机的运输效率。
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公开(公告)号：CN114399125B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210296587.X
申请日：2022-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本申请涉及轨迹规划技术领域，特别涉及一种车队最优轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：确定车队的初始状态和目标状态；基于车辆之间的相对运动，按照预设规则将车队所处的道路空间离散为均匀的网格空间，生成离散网格空间，并将离散网格空间用状态矩阵表示，生成车队状态空间用图空间；基于车队状态空间用图空间，采用任意步数内仅允许一辆智能网联车移动的逐步式拓展策略，并利用分布式随机A*算法求解车队重组优化移动轨迹，对车队进行最优轨迹控制。由此，能够高效实现车队从任意初始布局状态转换到任意目标布局，实现智能网联车队的高效协同驾驶，有助于在交通瓶颈路段大幅提高道路通行能力，同时保障车队通行安全。
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公开(公告)号：CN118334619B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410433937.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/73 , G08G1/01 , G08G1/017 , G08G1/00 , G01S17/93 , G01S17/86
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于单目相机的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：检测智能网联公交的多车编队中前车在图像上的检测框，并裁剪出前车的背板，以检测前车的多个中心点；计算前车在相机坐标系下的位置和航偏角，并根据相机与后车标定得到的外参矩阵将相机坐标系下前车的坐标转换到后车的车辆坐标系下，以得到前车在后车的车辆坐标系下的坐标，生成智能网联公交多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于激光雷达和雷达系统的成本相对较高且对环境条件敏感，导致车辆编队技术的整体部署成本增加和准确性降低，且由于多摄像头系统需要精确的校准和同步，增加了系统的复杂度和维护难度等问题。
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