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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：CN110154750A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910445639.3
申请日：2019-05-27
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司 , 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60K17/12 , B60K17/356 , B60L15/20
Abstract: 本发明涉及一种双电机四驱电动汽车的传动系统，属于电动汽车领域。该传动系统中，前主轴与后主轴上各装有一个能实现两级变速的机构，该两级变速机构各由一个电机驱动，而传动系统中的速度传感器Ⅰ、速度传感器Ⅱ为车速传感器，其与控制器相配合，通过双电机协调控制补偿动力对两轮/四轮驱动模式下的换挡过程进行转速同步控制。该传动系统利用双电机的协调控制，可使电机最大限度的工作在高效区，从而提高传动系统效率，保障续驶里程；同时可实现起步、高速急加速、低附着路面等多工况条件下进行两轮/四轮驱动，进一步提高了车辆动力性和多工况适应性；可实现无动力中断换挡，减小换挡过程中的冲击。
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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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公开(公告)号：CN116495009A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310466128.6
申请日：2023-04-26
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路径规划方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取环境信息，环境信息包括目标车辆运动参数和目标车辆位置信息；建立代价函数，代价函数包括质量代价、参考线代价、平滑代价和中央代价；为代价函数建立约束，根据代价函数和约束计算目标车辆对应的目标行驶路径。本发明能够对主动换道的路径规划问题增加考虑目标车辆质量的代价，提出路径优化问题的代价函数与约束的定义，针对总的代价函数进行精确建模，利用非线性优化求解精确解，并通过约束的实时校验得到优化路径，提高了在道路入弯场景中，针对商用车这类质量较大、质心位置较高的自动驾驶车辆的行驶安全性。
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公开(公告)号：CN115042783A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210751521.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明适用于汽车驾驶技术领域，提供了一种车辆速度规划方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：根据目标车辆的预测行驶轨迹和障碍车辆的预测行驶轨迹，确定相交区域，得到障碍区域；根据目标车辆的预设行驶轨迹建立轨迹与时间的二维图，并将障碍区域映射到轨迹与时间的二维图，得到轨迹与时间的目标二维图；采用离散化的方式在目标二维图中采样，得到若干个采样点，连接不同时间下的采样点，得到待匹配速度规划方案；根据障碍区域和预设约束条件对待匹配速度规划方案进行匹配，确定匹配速度规划方案；根据预设速度规划规则和匹配速度规划方案，生成目标速度规划方案；解决了车辆行驶过程中速度规划不合理等问题。
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Patent Agency Ranking
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：CN115339450B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202211055823.5
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/18
Abstract: 本发明涉及智能驾驶的技术领域，且公开了一种自动驾驶车辆换道安全级别打分方法、系统及介质。该方法包括：获取本车周围目标车辆的加速度、速度、相对距离以及航向角大小；计算本车道前方目标、目标车道和邻邻车道前后离自车最近的目标车辆的TTC；判断邻邻车道目标是否会切入目标车道；对每一个目标车辆的TTC和相对距离进行打分，取所有得分的最小值作为最终的得分，根据最终得分以及设定的换道的得分阈值，确定换道是否可行。本发明综合考虑本车道、目标车道以及邻邻车道的目标车辆，旨在提高换道的安全性和个性化差异化，用来解决当前对换道的安全判断没有考虑邻邻车道的目标车辆，且安全等级分级太简单，无法满足更高的个性化需求的问题。
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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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