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公开(公告)号：CN115092182B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210784309.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明提供一种车辆意图预测方法、系统、电子设备及介质。所述车辆意图预测方法包括：采集待控制车辆的环境图像信息和变道状态信息，变道状态信息包括转向灯激活状态、车身位置信息和纵向速度信息；根据环境图像信息确定目标车辆的行驶状态信息，行驶状态信息包括车身位置信息和纵向速度信息；根据待控制车辆的变道状态信息，以及目标车辆的行驶状态信息，对目标车辆的行驶意图进行预测，生成意图预测结果。本发明结合物理运动状态及交互行为，并根据待控制车辆所处的变道状态信息，以及目标车辆的行驶状态信息，对目标车辆的行驶意图进行预测，生成意图预测结果，提高了预测结果的准确率。
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公开(公告)号：CN115092166B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210679403.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W40/105 , B60W60/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于社会力模型的交互式自动驾驶速度规划方法，包括如下步骤：1）获取本车运动状态、所属道路环境、道路环境中所有的行人状态和行人意图；2）基于当前道路环境生成交互场景，以行人状态、行人意图和本车运动状态作为交互对象的初始状态进行场景分析，规划出N个候选速度；3）将N个候选速度分别代入社会力模型的车辆‑行人交互中进行前向仿真，得到N个交互仿真结果；4）对N个交互仿真结果进行评估，选出最优的候选速度作为本车自动驾驶的规划速度。本发明融合了社会力模型的速度规划方法较为充分地考虑自动驾驶车辆与目标之间的交互情况，并最终生成更加合理、舒适的规划速度，可有效提高自动驾驶的舒适性和用户体验。
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公开(公告)号：CN115257720B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211049894.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于转弯场景的紧急避撞方法，通过对十字路口转弯路径上或弯道上目标的距离、速度、加速度信息进行处理及预测，结合自车轨迹及驾驶员的行为，判断目标是否有碰撞风险，再根据当前紧急情况，通过紧急制动算法或紧急转向算法进行合理决策、仲裁，最终达到避撞的目的。本发明完善了复杂道路的主动安全避撞算法，在现有直道场景工况下，补充了转弯场景的避撞算法说明，同时在紧急情况下去决策何种避撞算法更合适，能一定程度上解决复杂工况避撞的问题。
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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：CN117842070A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410004577.3
申请日：2024-01-02
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种预测轨迹评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及自动驾驶技术领域，包括，采集行驶数据，将行驶数据的特征样本输入到第一预测轨迹算法模型中，得到自车周围的多个目标对象的预测轨迹数据，行驶数据目标对象的真实轨迹数据，按照预设评估指标，对预测轨迹数据与真实轨迹数据进行评估，得到预测轨迹评估结果，基于评估结果对第一预测轨迹算法模型进行训练；在第一预测轨迹算法模型训练完成后部署在自车上。通过预设评估指标对预测轨迹和真实轨迹进行评估，并对预测轨迹算法模型进行算法迭代，并将训练好的预测轨迹算法模型部署在自动驾驶车辆上，从而实现从自车上获取数据对模型进行训练，到模型部署到自车的数据闭环。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117804486A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410006590.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种自动驾驶环境构建方法、装置、电子设备及介质，该方法通过获取第一环境信息、第二环境信息，第一环境信息基于自动驾驶车辆的位置信息和预设覆盖范围从地图信息中选取得到，第二环境信息基于预设感知系统感知得到，将第一环境信息和第二环境信息进行比对，并基于比对结果，确定第一环境信息和第二环境信息之间的偏差值，基于偏差值，对第一环境信息和第二环境信息进行融合，以根据融合信息构建自动驾驶环境；本发明不仅降低了对定位精度的依赖，而且不依赖高精地图，解决了地图信息更新速度慢以及地图覆盖范围存在局限性的问题，降低设计架构的维护难度和维护成本，为下游提供准确的环境信息。
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公开(公告)号：CN117689694A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410014040.5
申请日：2024-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了轨迹预测方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明在获得不同轨迹预测算法输出的预测轨迹后，基于各目标车辆在不同预测轨迹中各轨迹点的车辆运行参数，得到各目标车辆的不同预测轨迹相对于参考轨迹的偏差总值，基于得到的偏差总值对第一先验概率矩阵进行更新，根据更新后的第二先验概率矩阵和不同预测轨迹对应的偏差总值得到不同预测轨迹对应的评估分值，以对轨迹集中的预测轨迹进行筛选，确定目标车辆的目标预测轨迹。从而在不损失实时性的前提下，对多种轨迹预测算法输出的预测轨迹进行评估，在不同道路场景下针对目标车辆筛选出其最有可能的轨迹。
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公开(公告)号：CN117056783A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311086547.3
申请日：2023-08-25
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G05D1/02 , G06N3/0499 , G06F18/213
Abstract: 本申请提供了一种驾驶轨迹的决策方法及装置、设备、计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取车辆的行驶感知信息；基于行驶感知信息，进行特征提取，得到行驶感知特征；基于行驶感知特征，进行轨迹规划，得到多个候选轨迹；通过预设轨迹选择模型，对多个候选轨迹，进行轨迹评估，确定目标轨迹；预设轨迹选择模型用于对候选轨迹进行筛选评估。上述方案中，可以根据行驶感知特征，进行轨迹规划，得到多个候选轨迹，通过预设轨迹选择模型，进行轨迹评估，确定目标轨迹，由于预设轨迹选择模型是按照一定准确率提前训练好的，用于对候选轨迹进行筛选评估，可以从多个候选轨迹中筛选出最优轨迹，即目标轨迹，可以提高驾驶轨迹的决策的准确性。
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公开(公告)号：CN116985832A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310973672.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W50/02 , B60W50/035 , B60W60/00
Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备及存储介质，具体利用自动驾驶车辆中工作模块在多个时刻的工作信息，估计工作模块在未来时刻的估计状态信息，从而通过监测一个或多个工作模块的估计状态信息，来确定车辆在未来时刻是否存在自动驾驶异常的情况，从而针对未来可能存在自动驾驶异常的情况及时调整车辆的自动驾驶策略，提前应对未来的异常情况，避免一段时间或一段距离之后影响车辆正常行驶，提高自动驾驶车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN115148025B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210752011.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种交通目标轨迹预测方法及可读存储介质，该方法借助了交通可移动区域的高精地图信息、目标交通物体的历史轨迹信息、以及目标周围预设定范围内的交通参与者的历史轨迹信息并进行坐标重叠，从而基于高精地图能够确认目标交通物体及其周围的交通参与者的运行区域及轨迹特征，因此利用残差神经网络构建交通轨迹预测模型并基于这些特征信息进行训练自动调整模型参数以达到最佳匹配效果后，即可针对目标交通物体的交通参与者类型和运行轨迹加以准确和客观的预测，从而具备针对不同类型的交通参与者以及较复杂的交通环境的轨迹预测能力以及较高的预测准确性，提高交通目标轨迹预测判断的准确性和技术应用适应能力。
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