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摘要：本发明提供了一种车辆功能安全的确定方法与装置，包括：如果接收到相邻车道同向行驶的目标车辆发送的BSM信息；定义相关项；其中该相关项包括：功能定义以及系统元素；采用危险与可操作性HAZOP分析方法，基于预设的引导词对该相关项的功能进行失效定义，得到功能失效结果；通过严重度、暴露概率以及可控性对该功能失效结果进行危害分析和风险评估，得到汽车安全完整性等级ASIL；根据该汽车安全完整性等级ASIL，导出安全目标；根据该安全目标导出功能安全需求FSR。该方法通过定义车与车之间的功能和系统，使车与车之间通信的功能安全要求统一定义，从而使车辆之间的功能安全要求级别一致，以提升了车辆变道时的安全性。
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摘要：本发明提供了一种自动驾驶的资源调节系统、方法和车辆，首先感知融合模块对接收的第一传感器驱动模块发送的第一传感器数据和第二传感器驱动模块发送的第二传感器数据进行融合得到融合数据，将融合数据发送至规控模块和管理控制模块；规控模块对接收的融合数据进行轨迹规划和驾驶决策得到规控结果，将规控结果发送至管理控制模块；管理控制模块基于融合数据和规控结果，确定车辆当前的自动驾驶场景状态；根据自动驾驶场景状态向第一传感器驱动模块和第二传感器驱动模块发送调节指令，以调节相对应的传感器的感知频率。该方式，基于车辆当前的场景状态来控制传感器的数据量，使车辆中有限的计算资源能够可靠的应对复杂的自动驾驶任务挑战。
摘要：本发明提供了一种车辆换道控制方法、装置和电子设备，如果确认自车处于可换道状态，构建纵向轨迹约束条件；结合预先获取到的纵向轨迹运动模型，生成纵向换道轨迹；构建横向轨迹约束条件；结合预先获取到的横向轨迹运动模型，生成横向换道轨迹；进而确定自车的目标换道轨迹，控制自车按照目标换道轨迹换道。该方式通过构建纵向轨迹约束条件，对纵向轨迹运动模型进行求解，通过构建横线轨迹约束条件，对横向轨迹运动模型进行求解，在求解过程中，能够计算出全局最优的换道轨迹，这种通过优化求解换道轨迹的方式可以减少使用采样方式过程中的大量调参工作，从而有效降低人力成本和时间成本，同时提升轨迹规划的泛化能力，可以适应各种的交通场景。
摘要：本申请提供了一种无人驾驶环卫车的启动方法、无人驾驶环卫车及电子设备，在响应到无人驾驶环卫车的启动指令后，获取无人驾驶环卫车上一次运行过程中最后执行的目标任务，然后从预存的任务检查表中确定目标任务对应的检查项目，并启动传感器对检查项目对应的执行器进行检测以获得检测结果，最终判断检测检查项目是否表征已经完成，如果是，则指示制动控制执行器启动无人驾驶环卫车。本申请的技术在接收到车辆启动指令后，对最后执行的任务进行检测，当执行该任务所用到的执行器都已经恢复成初始状态，表征车辆此时可以安全启动，则启动该车辆，避免车辆由于执行器没有恢复而强行启动造成的车辆损坏，同时也保证了驾驶人员和环卫人员的人身安全。
摘要：本发明提供了一种路面附着系数的计算方法、装置和系统，该方法包括：对预先采集的车身行驶信号进行转换处理，得到目标车辆的初始车辆数据；根据初始车辆数据，确定目标车辆的目标轮胎的侧偏角、垂向力和侧向力；将垂向力、侧向力和侧偏角输入至预设的时延神经网络模型中，输出路面附着系数。本发明的数据采集过程只需利用车辆上现有的传感器，降低了数据采集的成本；通过离线训练的时延神经网络模型对路面附着系数进行计算与预测，提高了计算、预测的效率和准确率。
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摘要：本申请提供了一种车辆自动驾驶方法、装置及电子设备，该方法包括：首先获取目标车辆的行驶信息，相关车辆的行驶信息以及车道信息，然后通过第一神经网络模型进行行驶得分的预测，得到多个不同驾驶策略的行驶得分，最终根据行驶得分确定目标驾驶策略。本申请的技术中通过驾驶决策首先确定出多个驾驶策略，然后针对每个驾驶策略，利用神经网络模型对其进行得分预测，使得最终确定的目标驾驶策略在传统决策算法的基础上融合了神经网络对目标车辆的行驶性能的有效预测，通过第一神经网络模型预测的得分而确定的目标驾驶策略更贴近实际的复杂交通情况，有效提升了车辆自动驾驶的安全性。
