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公开(公告)号：CN114397845A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210044544.2
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 彭元铎
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于车重的自动驾驶纵向运动控制系统及控制方法，该控制系统包括执行器、前雷达、前雷达控制器和车重检测组件，前雷达控制器与车重检测组件通信连接，执行器与前雷达控制器通信连接；车重检测组件包括车内乘员检测器、油箱油位检测器和底盘高度检测器，车内乘员检测器用于检测车内乘员信息，并传递给前雷达控制器；油箱油位检测器用于检测车辆油箱的油位信息并传递给前雷达控制器；底盘高度检测器用于检测车辆的底盘高度信息并传递给所述前雷达控制器。本方案能够能对整车重量进行准确快速的计算，进而实现不同整车重量下扭矩的精确控制，提高自动驾驶纵向运动控制精确性。
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公开(公告)号：CN116305545A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310168262.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 彭元铎
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于紧急制动技术领域，提供一种自动紧急制动功能开发方法、装置、系统及存储介质，所述开发方法包括：获取不同AEB用户车辆在触发AEB功能时的预设时间范围内的实车数据，其中，实车数据包括车况数据和触发场景图像数据；根据车况数据，判断AEB用户车辆的驾驶员在所述AEB功能触发时是否具有紧急避险行为；若AEB用户车辆的驾驶员在AEB功能触发时不具有紧急避险行为，则将触发场景图像数据定义为触发错误场景数据；使用若干触发错误场景数据，并采用基于视觉的深度学习算法，对AEB系统中基于图像的神经网络进行训练。本申请采用大量实车数据对AEB系统进行优化，从而降低AEB功能误触发的风险，不仅提升车辆的综合性能，同时也提升用户的体验感。
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公开(公告)号：CN116279533A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211498751.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及检测要统计或要控制的交通运动技术领域，具体提供一种车辆重量估计方法、装置、车辆及储存介质，方法包括以下步骤：获取车辆的静态参数和动态数据；基于扩展式卡尔曼滤波对所述静态参数和动态数据进行计算，输出车辆的估计重量；基于所述估计重量和预设约束值，判断车辆是否超重并输出提醒信息。本发明通过使用车辆纵向动力学方程结合扩展式卡尔曼滤波方法进行车辆的估计重量，且滤波估计过程中以自车速度、自车重量、道路坡度值为状态变量，以自车速度为观测量，进行状态估计，实现在不布置载重传感器的情况下以较小的算力要求获取车辆载重。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116343524A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310332673.6
申请日：2023-03-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车辆碰撞的预测方法、控制器及存储介质。该方法包括：获取目标行人的运动信息和车辆的速度，目标行人的运动信息包括目标行人的纵向位置；根据目标行人的运动信息和车辆的速度预测碰撞时间；基于碰撞时间，确定目标行人在碰撞时间后的横向位置和车辆在碰撞时间后的位置信息；根据目标行人的纵向位置和车辆在碰撞时间后的位置信息确定危险区域；判断目标行人在碰撞时间后的横向位置是否处于危险区域内；在目标行人在碰撞时间后的横向位置处于危险区域内的情况下，发送报警信号并控制车辆制动。本申请根据目标行人的纵向位置和车辆在碰撞时间后的位置信息确定危险区域，能够实时调整危险区域的范围，适应复杂多变的车辆行驶场景。
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公开(公告)号：CN114523967B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210188435.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/14 , B60W40/02 , B60W40/072 , B60W40/076
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的预见巡航控制方法，包括以下步骤：采用动态规划的方法对巡航车速进行规划；采用BP(backpropagation)神经网络进行训练；在神经网络的训练中，输入层为高精地图得到下一时刻道路坡度信息、下一时刻道路弯道信息、设定巡航车速值、当前车速信息；对BP神经网络的训练结果进行应用。本发明通过采集实际的路况信息，在离线环境下采用动态规划的方法对车辆巡航的车速进行规划，离线数据作为神经网络训练的样本，不仅可以使驾驶员在中远距离轻松驾驶并且保持较低的油耗，同时会降低对控制器算力的要求，实现实时控制的目的。
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公开(公告)号：CN114347985B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210044952.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/09
Abstract: 本发明涉及一种两级校验的自动紧急制动架构及运行方法，该架构包括信息采集模块、MCU和制动模块；信息采集模块用于采集自车和目标物体的运动状态信息，并将自车和目标物体的运动状态信息传输至MCU；MCU用于根据自车和目标物体的运动状态信息计算碰撞时间和避撞减速度，并根据碰撞时间和避撞减速度激活相应的辅助动作；辅助动作包括通过控制制动模块进行制动。本发明所述自动紧急制动架构根据碰撞时间和避撞减速度激活相应的辅助动作，即通过双途径判断，相较于目前的自动紧急制动系统具有更好的准确性和稳定性，可取得有效避免自动紧急制动误触发和提高驾驶安全性的效果。
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公开(公告)号：CN114523967A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210188435.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/14 , B60W40/02 , B60W40/072 , B60W40/076
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的预见巡航控制方法，包括以下步骤：采用动态规划的方法对巡航车速进行规划；采用BP(backpropagation)神经网络进行训练；在神经网络的训练中，输入层为高精地图得到下一时刻道路坡度信息、下一时刻道路弯道信息、设定巡航车速值、当前车速信息；对BP神经网络的训练结果进行应用。本发明通过采集实际的路况信息，在离线环境下采用动态规划的方法对车辆巡航的车速进行规划，离线数据作为神经网络训练的样本，不仅可以使驾驶员在中远距离轻松驾驶并且保持较低的油耗，同时会降低对控制器算力的要求，实现实时控制的目的。
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公开(公告)号：CN114347985A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210044952.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/09
Abstract: 本发明涉及一种两级校验的自动紧急制动架构及运行方法，该架构包括信息采集模块、MCU和制动模块；信息采集模块用于采集自车和目标物体的运动状态信息，并将自车和目标物体的运动状态信息传输至MCU；MCU用于根据自车和目标物体的运动状态信息计算碰撞时间和避撞减速度，并根据碰撞时间和避撞减速度激活相应的辅助动作；辅助动作包括通过控制制动模块进行制动。本发明所述自动紧急制动架构根据碰撞时间和避撞减速度激活相应的辅助动作，即通过双途径判断，相较于目前的自动紧急制动系统具有更好的准确性和稳定性，可取得有效避免自动紧急制动误触发和提高驾驶安全性的效果。
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