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摘要：本公开提供了一种障碍物未来占据空间的预测方法，包括：根据障碍物的历史移动方向数据、当前移动速度和当前位置预测障碍物的未来移动轨迹；根据障碍物的尺寸和当前移动速度预测障碍物的未来缩放尺寸；根据未来缩放尺寸和未来移动轨迹确定障碍物的未来占据空间。本公开还提供了一种障碍物未来占据空间的预测装置、电子设备及介质。本公开能够根据未来缩放尺寸和未来移动轨迹较准确地确定障碍物的未来占据空间，算法简单、运行效率高、可解释性强。
摘要：本发明公开了一种利用车辆漂移通过危险弯道的方法，包括：未来固定时域行驶状态预测及动作决策；规划未来固定时域内车辆漂移局部行驶轨迹；以期望的动作跟踪局部参考轨迹的车辆运动控制。所设计的系统包含车辆行驶状态预测及稳定性判断、漂移过弯局部行驶轨迹规划和漂移过弯轨迹跟踪控制三个模块。稳定性判断模块将对车辆是否能在状态约束范围内通过紧急弯道进行判断，若所述判断结果是肯定的，车辆进行正常转向行驶；若所述结果是否定的，决策模块下发漂移过弯指令，系统规划局部漂移轨迹，控制模块完成漂移循迹，待通过弯道后回到正常行驶状态。本发明能够在紧急转向情况下确保车辆的行驶安全性与稳定性。
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摘要：本发明涉及车载环视系统的视角切换方法、系统、电子设备和介质，该方法通过构建当前车辆的初始化3D全景图像，确定当前车辆的待行驶区域，及，所述待行驶区域中的障碍物，所述障碍物包括对当前车辆行车威胁最大的障碍物，根据所述障碍物的位置信息，确定3D环视的最优视角，根据所述最优视角，更新初始化3D全景图像中的画面信息，以使更新后的3D全景图像包含对当前车辆行车威胁最大的障碍物和区域，本发明相比现有技术，能够提前定位出车辆的待行驶区域及待行驶区域的障碍物，使得车辆进入待行驶区域之前，就能完全显示出车辆周围的所有盲区及障碍物位置，解决了现有技术中无法解决车辆盲区位置处的障碍物提醒的问题，安全性高、用户体验度好。
摘要：
摘要：一种用于车辆控制的纵向车速估计方法和系统，该方法包括以下步骤：(1)实车测得车辆配置参数，通过CAN总线采集车辆状态参数；(2)设计卡尔曼滤波器、一阶低通滤波器，对采集的信号进行滤波处理、零点漂移修正和前轮转角修正；(3)利用轮速、侧向加速度、前轮转角与横摆角速度的运动学关系来进行横摆角速度观测，设计加权融合算法，对横摆角速度修正；(4)根据行驶空气阻力及设定的加速度阈值，得到车辆驱动/制动线，基于本车纵向加速度实时判别车辆行驶状态；(5)计算基准车速，基于车辆行驶状态自适应选择基准车速，得到纵向车速估计值。该方法对车辆行驶工况、外部干扰不敏感，环境适应性好，能实时可靠的对纵向车速进行高精度估计。
摘要：
摘要：一种新的自适应车载相机自动遮挡检测方法，同时考虑遮挡物的时域、频域、空域特征，将遮挡物的时域、频域、空域特征相结合，包括静态检测和动态检测两种检测模式，结合IMU和轮速计的相关信息，检测时将静态检测和动态检测相融合，静态检测中选出的遮挡可疑区域可以作为动态检测的输入，上一个检测周期的部分输出也可以作为下一个检测周期的输入；在检测中同时兼顾当前帧静态情况和一个检测周期内的时域变化情况，能够实时准确地检测出车载相机镜头的遮挡情况，检测精度高、效率高，大大提高了自动驾驶或辅助驾驶系统的感知系统的可靠性。
