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公开(公告)号：CN114523982B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210156012.8
申请日：2022-02-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 孙正海
IPC: B60W40/105 , B60W30/09 , B60W30/14 , B60W30/165
Abstract: 一种自动驾驶并行行驶回避的速度规划方法，包括：步骤1，并行状态判断：根据本车与相邻旁车道的大车的相对纵向位置关系判断并行状态；步骤2，计算车辆间相对位置和速度，获取限速信息，得到速度限制值；步骤3，并行避让功能激活判断，根据本车、旁边大车以及前车三者之间的相对速度和相对位置关系，激活并行避让功能，选择输出加速超越旁车，还是减速避让旁车的速度规划指令；步骤4，融合限速信息输出最终速度指令：最终融合限速信息，和并行避让计算出来的速度规划指令取较小值用作自动驾驶控制目标。本发明进行了和大车并行行驶这种特定场景下速度规划方法的改进，使得速度规划算法更能适应自动驾驶功能的升级迭代，提升了功能的平台适应性和安全性能。
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公开(公告)号：CN114926802B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210731313.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双层LSTM网络的车辆轨迹预测方法，包括如下步骤：步骤1，构建周边交通车辆换道轨迹数据集和直行轨迹数据集；其中，换道轨迹数据集包括左换道数据集和右换道数据集；步骤2，向上层驾驶意图预测LSTM网络输入车辆的换道轨迹数据集和直行轨迹数据集，预测车辆未来驾驶意图，得出预测结果；步骤3，根据驾驶意图预测结果调用下层对应的轨迹预测LSTM网络，并输出周边车辆未来的预测行驶轨迹；步骤4，对步骤3中预测行驶轨迹进行合理膨胀处理，并训练驾驶意图预测网络，得到膨胀过后的车辆行驶轨迹区域。
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公开(公告)号：CN116279489A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310478660.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W40/105 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明提供一种车辆变道控制方法、装置、设备及存储介质，通过获取当前驾驶速度、邻近驾驶速度，以及当前车辆和邻近车辆之间的相对距离，基于当前驾驶速度、邻近驾驶速度和相对距离，确定当前车辆的变道状态，并在变道状态为不允许时，基于当前驾驶速度和相对距离计算当前车辆的在多个未来时刻的预测位置，生成可行驶预测轨迹，并构建约束条件，根据约束条件将可行驶预测轨迹转换为规划行驶轨迹，当规划行驶轨迹的行驶状态为安全时，控制所述当前车辆基于所述规划行驶轨迹行驶，通过当前车辆和邻近车辆的速度和相对距离，在当前车辆没有变道机会的情况下，通过控制当前车辆的行驶轨迹主动创造变道条件，并基于得到的规划轨迹控制当前车辆变道。
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公开(公告)号：CN115273457A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210688099.3
申请日：2022-06-16
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了考虑城市路网行程时间动态变化的全局最优路径规划方法，1）获取城市路网的各个路段的车流量数据；2）通过该路段的车流量数据并基于映射关系式，得到该路段任意时间段的动态的行程时间，并构建变化数据库；3）在提前获知路网未来路段行程时间动态变化规律的前提下，改进传统Dijkstra算法，动态计算到目的地途中可能行驶的每一条路径的每个路段的累积行程时间，进而规划全局行程时间最短路径。本发明通过获取车流量数据，再根据该路段的车流量数据映射为行程时间；从车辆始发地开始，利用改进的Dijkstra算法动态计算到目的地途中可能行驶的每一条路径的每个路段的行程时间，得到动态的最短行驶时间，优化了从始发地到目的地的全程行驶路线。
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公开(公告)号：CN114523982A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210156012.8
申请日：2022-02-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 孙正海
IPC: B60W40/105 , B60W30/09 , B60W30/14 , B60W30/165
Abstract: 一种自动驾驶并行行驶回避的速度规划方法，包括：步骤1，并行状态判断：根据本车与相邻旁车道的大车的相对纵向位置关系判断并行状态；步骤2，计算车辆间相对位置和速度，获取限速信息，得到速度限制值；步骤3，并行避让功能激活判断，根据本车、旁边大车以及前车三者之间的相对速度和相对位置关系，激活并行避让功能，选择输出加速超越旁车，还是减速避让旁车的速度规划指令；步骤4，融合限速信息输出最终速度指令：最终融合限速信息，和并行避让计算出来的速度规划指令取较小值用作自动驾驶控制目标。本发明进行了和大车并行行驶这种特定场景下速度规划方法的改进，使得速度规划算法更能适应自动驾驶功能的升级迭代，提升了功能的平台适应性和安全性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115556748A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211288424.3
申请日：2022-10-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种自动驾驶车辆的弯道限速方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取参考路径的每个路径点的纵向累积距离和散点曲率半径，得到每个路径点的曲率半径，并通过当前弯道限速场景的舒适性过弯速度标定表得到目标限速值；基于预设的运动学模型计算车辆在预设时长的预测位置，求解目标限速值得到速度序列，并判断自动驾驶车辆的当前意图；根据当前意图匹配对应的进弯预瞄时间或者出弯预瞄时间，确定进弯减速动作或者出弯加速动作，并通过二次规划算法对速度序列进行线性过渡，以生成自动驾驶车辆的弯道限速控制策略，由此，本申请可适用于不同场景，提高了弯道限速规划的合理性，在保障车辆安全性的同时，极大改善用户的驾乘体验。
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公开(公告)号：CN115092167B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210759951.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W40/105 , B60W30/18 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种城区自动驾驶弯道速度控制方法、存储介质及汽车，包括如下步骤：1）获取道路弯道信息；2）根据弯道信息规划车辆的参考行驶轨迹，并计算得到各个点的曲率和曲率半径；3）计算车辆在参考行驶轨迹各个点的限速值；4）判断车辆实时弯道位置阶段；5）规划计算得到车辆各个点的纵向速度和加速度值。本发明能够根据弯道的大小提前减速过弯和出弯提前加速，从而有效提高自动驾驶过弯道的体验感。
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公开(公告)号：CN115431961A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211217897.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，包括：获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度；判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度；若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
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公开(公告)号：CN115416655A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211023671.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/16
Abstract: 本申请涉及一种车辆跟车距离的规划方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取当前车辆与目标车辆的相对距离和相对速度，并根据比值计算两者的碰撞时间，确定当前车辆的实际跟车危险等级，并匹配当前车辆的动态规划的最优速度误差权值系数和最优位置误差权值系数；根据最优速度误差权值系数和最优位置误差权值系数调整当前车辆的车速和位置，直至满足预设最优条件，根据车辆的当前车速、预设的跟车时距档位和预设的跟车距离修正系数规划当前车辆的跟车距离。由此，解决了相关技术在固定的跟车距离目标值设定下，不能满足复杂城区路况，舒适性和安全性不足的问题，避免不必要的重制动，兼顾了场景的泛化性和特殊性。
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公开(公告)号：CN115431961B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211217897.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质，包括：获取当前车辆的当前车速及相邻车道内车流密度和车流平均速度；判断当前车辆是否处于预设缓行状态的同时，判断车流密度是否大于预设密度；若当前车辆处于预设缓行状态，且车流密度大于预设密度，根据当前车辆的目标速度与车流平均速度的第一差值和当前速度与车流平均速度的第二差值确定当前车辆的控制策略，根据控制策略对当前车辆进行控制。由此，解决了传统自动驾驶在城区内，规划的速度指令未考虑在本车和邻车的车速相差较大且邻车道的车流密集的场景下，车辆会出现复杂变道的情况，驾驶员安全感降低等问题，提升自动驾驶信心感，降低了人为在此类场景改变设定速度或者接管的频率。
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