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公开(公告)号：CN112572472A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011445619.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种基于Frenet坐标系的自动驾驶碰撞预测方法，包括：建立笛卡尔坐标系，并根据信息采集设备采集的道路散点信息，拟合自车所在车道的中心线；建立Frenet坐标系，并根据信息采集设备获取的自车和障碍车位置信息，确定自车和障碍车在Frenet坐标系中的位置；获取自车的规划轨迹，按一定时间间隔在轨迹上选取采样点，并以自车处于采样点位置时的几何中心为圆心建立膨胀椭圆；根据预测的未来一段时间内障碍车的轨迹，找到对应于自车采样点时刻的障碍车位置，并从障碍车外轮廓矩形上取采样点；判断障碍车采样点是否位于自车膨胀椭圆内。本发明考虑了环境感知误差和自车轨迹跟踪误差，避免了因感知误差和跟踪误差导致障碍车与自车发生碰撞。
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公开(公告)号：CN112668779A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011581188.5
申请日：2020-12-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应高斯过程的前车运动状态预测方法，首先，采集不同驾驶环境下的自然驾驶数据，并将从中提取的数据片段按照前方车辆类型分为三类，然后，通过分类数据训练HMM及获取每类GPR模型超参数的初始值和边界约束。之后采集实时驾驶数据，利用HMM对前方车辆类型进行识别，并根据识别结果选择相应的初始值及边界约束，通过实时驾驶数据对超参数进行自适应更新，构建自适应高斯过程，最后利用自适应高斯过程预测前车运动状态。从车辆角度考虑前车运动特性，有效避免驾驶员特性对前车状态的影响，通过AOGPR模型能有效的对前车状态进行预测，不仅能对前车运动状态进行长时间预测，还能对前车运动状态的不确定性进行预测，该方法扩展性强，能适应不同的驾驶场景。
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公开(公告)号：CN112668779B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011581188.5
申请日：2020-12-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/20 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应高斯过程的前车运动状态预测方法，首先，采集不同驾驶环境下的自然驾驶数据，并将从中提取的数据片段按照前方车辆类型分为三类，然后，通过分类数据训练HMM及获取每类GPR模型超参数的初始值和边界约束。之后采集实时驾驶数据，利用HMM对前方车辆类型进行识别，并根据识别结果选择相应的初始值及边界约束，通过实时驾驶数据对超参数进行自适应更新，构建自适应高斯过程，最后利用自适应高斯过程预测前车运动状态。从车辆角度考虑前车运动特性，有效避免驾驶员特性对前车状态的影响，通过AOGPR模型能有效的对前车状态进行预测，不仅能对前车运动状态进行长时间预测，还能对前车运动状态的不确定性进行预测，该方法扩展性强，能适应不同的驾驶场景。
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公开(公告)号：CN112550287B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011492139.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W30/095 , B60W60/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种面向结构化道路的驾驶风险评估方法，包括：基于离散路点信息对参考道路中心线进行参数化建模，获得前方道路模型；基于道路模型，通过向量正交法对障碍物在Frenet‑Serret坐标系下进行定位，将实际道路交通场景降维成二维直线道路交通场景；结合道路模型、障碍物信息以及交通行驶状况，建立反应车路一体化的驾驶风险量化评估模型，计算综合行车风险势能对行车风险态势进行评估。本发明对道路参数化建模和障碍物坐标转换，将所评估的复杂道路环境转变为“直道”环境，省去了因路形差异而导致的算法修改工作，增强了算法对复杂交通工况的鲁棒性与适用性。
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公开(公告)号：CN112677982A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011563810.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员特性的车辆纵向速度规划方法，首先，确定不同驾驶风格对应的驾驶特征数据；然后，获取车辆当前的行驶状态数据和规划路径长度；之后，根据行驶状态数据确定相应的驾驶特征数据；最后，通过确定的驾驶特征数据、行驶状态数据和规划路径长度生成具有分段函数的加减速控制曲线。本发明在考虑不同的驾驶员习惯的基础下，充分发挥了车辆的最大加速度性能；通过规划加加速度连续特性，改善了车辆在起动、停止及变速时产生的冲击、顿挫或抖振现象，提高了纵向运动控制的平顺性和舒适性，并且可根据上一执行周期结束的车辆状态参数、下一规划周期规划参数和相应边界条件约束进行自适应，生成相应的加减速控制曲线以匹配下一规划周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112721949B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110035159.7
申请日：2021-01-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶车辆纵向驾驶拟人化程度评价方法，包括：采集不同类型驾驶员的驾驶数据，选取各类中典型驾驶员的驾驶数据并拟合为GMM，利用KL散度将其他驾驶数据分类；根据分类的驾驶数据建立不同类型驾驶员跟车模型；基于MPC理论，结合不同类型驾驶员跟车模型建立巡航控制系统；将巡航控制系统用于实车试验采集跟车数据片段，将跟车数据片段拟合为GMM，利用KL散度将跟车数据片段分类，计算分类识别率用于评价拟人化程度。本发明通过对自动驾驶系统的拟人化程度进行量化评价，解决了主观评价受个人主观因素的影响不准确的问题。
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公开(公告)号：CN114037015A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111349611.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶模式原语的驾驶行为安全性分析方法，采集驾驶员的驾驶数据进行有效跟车驾驶事件的提取，利用HDP良好的聚类特性和分层共享原理为HSMM模型状态转移分布、观测概率分布与持续时间分布参数提供先验，利用HSMM双随机过程对驾驶行为进行建模，所构建的HDP‑HSMM能够准确的分割识别在时序驾驶行为数据中潜在的基本驾驶模式，有效的对驾驶模式原语进行提取。并使用K‑means聚类方法将每个驾驶模式原语的数据进行聚类，确定驾驶行为的频率分布情况，以对驾驶行为进行风险标记。基于驾驶事件风险标记，建立驾驶行为表征指标集，并基于SVM算法搭建驾驶风险预测评估模型，对驾驶行为的安全性进行预测。
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公开(公告)号：CN112572472B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202011445619.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种基于Frenet坐标系的自动驾驶碰撞预测方法，包括：建立笛卡尔坐标系，并根据信息采集设备采集的道路散点信息，拟合自车所在车道的中心线；建立Frenet坐标系，并根据信息采集设备获取的自车和障碍车位置信息，确定自车和障碍车在Frenet坐标系中的位置；获取自车的规划轨迹，按一定时间间隔在轨迹上选取采样点，并以自车处于采样点位置时的几何中心为圆心建立膨胀椭圆；根据预测的未来一段时间内障碍车的轨迹，找到对应于自车采样点时刻的障碍车位置，并从障碍车外轮廓矩形上取采样点；判断障碍车采样点是否位于自车膨胀椭圆内。本发明考虑了环境感知误差和自车轨迹跟踪误差，避免了因感知误差和跟踪误差导致障碍车与自车发生碰撞。
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公开(公告)号：CN114037015B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111349611.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶模式原语的驾驶行为安全性分析方法，采集驾驶员的驾驶数据进行有效跟车驾驶事件的提取，利用HDP良好的聚类特性和分层共享原理为HSMM模型状态转移分布、观测概率分布与持续时间分布参数提供先验，利用HSMM双随机过程对驾驶行为进行建模，所构建的HDP‑HSMM能够准确的分割识别在时序驾驶行为数据中潜在的基本驾驶模式，有效的对驾驶模式原语进行提取。并使用K‑means聚类方法将每个驾驶模式原语的数据进行聚类，确定驾驶行为的频率分布情况，以对驾驶行为进行风险标记。基于驾驶事件风险标记，建立驾驶行为表征指标集，并基于SVM算法搭建驾驶风险预测评估模型，对驾驶行为的安全性进行预测。
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公开(公告)号：CN112677982B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011563810.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员特性的车辆纵向速度规划方法，首先，确定不同驾驶风格对应的驾驶特征数据；然后，获取车辆当前的行驶状态数据和规划路径长度；之后，根据行驶状态数据确定相应的驾驶特征数据；最后，通过确定的驾驶特征数据、行驶状态数据和规划路径长度生成具有分段函数的加减速控制曲线。本发明在考虑不同的驾驶员习惯的基础下，充分发挥了车辆的最大加速度性能；通过规划加加速度连续特性，改善了车辆在起动、停止及变速时产生的冲击、顿挫或抖振现象，提高了纵向运动控制的平顺性和舒适性，并且可根据上一执行周期结束的车辆状态参数、下一规划周期规划参数和相应边界条件约束进行自适应，生成相应的加减速控制曲线以匹配下一规划周期。
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