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公开(公告)号：CN115112141B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210739201.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/34 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种车辆路径规划方法、系统、电子设备及存储介质，首先根据无人驾驶车辆和周围车辆的状态信息、交通环境数据，预测周围车辆的所有可能行驶轨迹；再根据无人驾驶车辆在当前时刻前的路径规划，对周围车辆进行路径规划，生成周围车辆的假定规划轨迹；对假定规划轨迹进行修正，并将修正后的假定规划轨迹与预测轨迹进行合并，根据轨迹合并结果对无人驾驶车辆进行路径规划，以生成让无人驾驶车辆与周围车辆不会出现冲突或碰撞的行驶路径。本发明不仅考虑了无人驾驶车辆与周围车辆的交互影响，而且还能够提高周围车辆轨迹预测结果的合理性和准确性，以及提高无人驾驶车辆路径规划的主动性和拟人化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117948963A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410070513.3
申请日：2024-01-16
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/00 , G06V20/56 , G06V20/58 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/62 , G06T7/73 , G06T7/246 , G06T7/277 , G01C21/30
Abstract: 本申请涉及一种地图构建方法、装置、设备及存储介质，涉及地图构建技术领域。该方法包括：获取车辆的多个初始位置、与多个初始位置一一对应的多个采集图像、与多个采集图像一一对应的多个语义图像、与多个采集图像一一对应的多个车辆位姿其中，一个语义图像包括与一个语义图像对应的采集图像中，每个像素对应的地图要素类别。一个语义图像为根据一个语义图像对应的采集图像和预设语义模型确定的。之后，根据多个初始位置、多个采集图像、多个语义图像、多个车辆位姿和预设地图，确定车辆的多个目标位置，并根据多个目标位置、多个采集图像、多个语义图像和多个车辆位姿，构建目标地图。本申请可以高效、高精度、低成本的构建目标地图。
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公开(公告)号：CN116279570A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211100561.X
申请日：2022-09-08
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆交互判定方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取每台车辆的状态信息，其中，每台车辆包括目标车辆和目标车辆对应的所有周围车辆；根据每台车辆的状态信息生每台车辆对应的动态区域；根据每台车辆对应的动态区域对目标车辆与目标车辆对应的所有周围车辆之间的交互关系进行判定；由此，通过考虑每台车辆的状态信息，以便根据状态信息生成描述多车交互范围的动态区域，以便根据动态区域进行交互判定，从而提高了交互判定结果的准确性和合理性。
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公开(公告)号：CN115112141A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210739201.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种车辆路径规划方法、系统、电子设备及存储介质，首先根据无人驾驶车辆和周围车辆的状态信息、交通环境数据，预测周围车辆的所有可能行驶轨迹；再根据无人驾驶车辆在当前时刻前的路径规划，对周围车辆进行路径规划，生成周围车辆的假定规划轨迹；对假定规划轨迹进行修正，并将修正后的假定规划轨迹与预测轨迹进行合并，根据轨迹合并结果对无人驾驶车辆进行路径规划，以生成让无人驾驶车辆与周围车辆不会出现冲突或碰撞的行驶路径。本发明不仅考虑了无人驾驶车辆与周围车辆的交互影响，而且还能够提高周围车辆轨迹预测结果的合理性和准确性，以及提高无人驾驶车辆路径规划的主动性和拟人化程度。
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公开(公告)号：CN117152793A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311090808.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种用于预测行人过街意图的方法、装置及存储介质。该方法包括：获取当前交通场景的视频数据并识别出多个目标对象；确定多个目标对象中的目标行人以及与目标行人对应的多个交互对象，分别确定目标行人及多个交互对象的特征集，根据目标行人及多个交互对象的特征集构建行人交互图模型；将行人交互图模型输入至基于图卷积的网络中，以得到目标行人过街意图的预测结果。其中，多个交互对象包括移动交互对象和非移动交互对象，移动交互对象和目标行人的特征集均包括语义特征、时空动态特征和视觉特征，非移动交互对象的特征集包括语义特征和视觉特征。本申请能够对复杂交通场景下的行人过街意图进行预测，且预测结果的准确性较高。
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公开(公告)号：CN116189148A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310158498.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于周围车辆行为的通行意图识别方法及装置，其中，方法包括：采集当前交通场景的多张连续帧图像；根据当前交通场景的多张连续帧图像获取当前道路的交通场景动态地图，预测周围车辆的驾驶行为；以及利用交通场景动态地图和驾驶行为构建交通场景时空图模型，并基于交通场景时空图模型推理当前道路上指挥人员的实际指挥意图。本申请实施例可以基于交通场景动态地图和预测的驾驶行为得到交通场景时空图模型，从而推理指挥人员的实际指挥意图，提高车辆通行的准确性和安全性的同时，提高车辆的智能化水平，保证车辆的驾乘体验，且安全可靠。
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