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公开(公告)号：CN117901889A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410206369.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W50/00 , B60W50/02 , B60W60/00 , B60W50/029 , B60W40/08
Abstract: 本发明涉及汽车自动驾驶控制技术领域，具体涉及面向自动驾驶的软件架构、底盘域控制器及底盘域系统。信息层获取车辆故障指令和应急停车指令。运动协调层触发车辆故障模式和触发应急停车模式，并获取应急停车控制信号和纵横垂向控制信号。动力学控制层根据应急停车控制信号或纵横垂向控制信号获取动力学控制目标量；容错控制层根据车辆故障信息进行容错控制。执行器控制层将动力学控制目标量和容错控制目标量转化为实际控制信号，对执行器进行控制。这样从集中式架构出发设计软件架构，实现软硬件解耦开发，对所有信息进行集中处理，对功能进行统一集成调度，综合考虑车辆、驾驶员、故障、跨域交互融合，提高了车辆的控制精度和运行安全。
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Patent Agency Ranking
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：CN117885747A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410206370.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W40/13
Abstract: 本发明涉及车辆质量估计技术领域，具体涉及一种牵引车及半挂车组合的质量实时估计方法及装置，包括：构建牵引车及半挂车的车辆动力学模型；基于车辆动力学模型获取多种工况下的置信度；根据置信度对牵引车及半挂车进行质量实时估计。本方案利用牵引车与半挂车轮胎特性存在区别的特性，车辆动力学建模时分别对牵引车头和半挂车进行建模，组合为车辆动力学模型；然后基于车辆动力学模型构建置信度，根据置信度进行实时质量估计，实现对牵引车及半挂车组合进行质量实时估计。
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公开(公告)号：CN114064656B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111400766.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种基于路端感知系统的自动驾驶场景识别与转化方法，包括：获取路端感知系统采集到的驾驶数据；根据驾驶数据对可作为主车的所有车辆进行遍历，以不同车辆为主车将驾驶数据分割为多个片段，得到主从车独立数据片段；在主从车独立数据片段内，将从车的运动信息进行坐标转换，投影到主车坐标系中；判断主车、从车是否处于直接交互区间内，根据判断结果评估碰撞时间；当碰撞时间大于或等于0且小于或等于TTC阈值时，对驾驶数据进行数据切片，得到功能标记切片数据并配置说明文件。本发明可以将路端感知系统采集到大量驾驶数据进行识别、转化，输出带有功能标记的切片数据，为自动驾驶训练的大体量数据库的建设提供数据源。
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公开(公告)号：CN114064656A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111400766.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种基于路端感知系统的自动驾驶场景识别与转化方法，包括：获取路端感知系统采集到的驾驶数据；根据驾驶数据对可作为主车的所有车辆进行遍历，以不同车辆为主车将驾驶数据分割为多个片段，得到主从车独立数据片段；在主从车独立数据片段内，将从车的运动信息进行坐标转换，投影到主车坐标系中；判断主车、从车是否处于直接交互区间内，根据判断结果评估碰撞时间；当碰撞时间大于或等于0且小于或等于TTC阈值时，对驾驶数据进行数据切片，得到功能标记切片数据并配置说明文件。本发明可以将路端感知系统采集到大量驾驶数据进行识别、转化，输出带有功能标记的切片数据，为自动驾驶训练的大体量数据库的建设提供数据源。
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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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