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摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种针对自动驾驶重卡的轨迹规划方法，包括：获取初始参考线；根据初始参考线以及车辆当前的环境状态判断是否需要避让；当不需要避让时，对初始参考线进行优化，得到最优避障轨迹，并控制车辆按照最优避障轨迹行驶；当需要避让时，根据车辆的环境状态确定障碍物，并根据障碍物对初始参考线进行偏移处理，得到第一避障路径；基于二次规划算法对第一避障路径进行精细化处理，得到第二避障路径；结合障碍物约束和障碍物代价，采用改进的迭代线性二次调节器算法对第二避障路径进行轨迹规划，得到最优避障轨迹，并控制车辆按照最优避障轨迹行驶。
摘要：本发明涉及自动驾驶轨迹规划技术领域，具体公开了一种基于采样评分策略的自动驾驶轨迹规划方法和系统，其中，该方法包括：基于车辆模型，通过对前轮转角度数和车辆速度的采样来构建轨迹簇数据集；将环境信息、车辆状态信息、车辆历史轨迹信息、时序特征信息以及轨迹簇数据作为车辆模型输入；基于交叉注意力机制网络评估车辆模型生成的每条轨迹，从而预测适合当前车辆和环境情况的轨迹；利用交叉熵作为车辆模型的损失函数，以衡量预测结果与实际表现之间的差距。本申请旨在为自动驾驶车辆提供高效、安全的行驶轨迹，不仅能够适应多变的道路环境和社会交通规则，还显著提升了自动驾驶系统的安全性和用户体验。
摘要：本发明涉及智能驾驶汽车下线检测技术领域，具体公开了一种基于以太网通信的智能驾驶汽车下线检测方法及系统。一种基于以太网通信的智能驾驶汽车下线检测方法，包括：步骤S01：接收用户通过用户端智能设备访问前端检测模块发送的用户指令，所述用户端智能设备通过以太网接入智能驾驶汽车局域网；所述用户指令包括EOL检测请求；步骤S02：根据所述用户指令获取所述智能驾驶汽车的相关设备信息；步骤S03：将所述智能驾驶汽车的相关设备信息通过HTTPS加密通信传输至后端处理模块；步骤S04：所述后端处理模块通过协议封装所述用户指令和所述智能驾驶汽车的相关设备信息，并与智能驾驶汽车域控制器进行数据交互，完成智能驾驶汽车下线检测。
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摘要：本说明书实施例提供一种车辆轨迹预测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取对应于分别至少两个目标车辆的场景信息；所述场景信息用于描述目标车辆的行驶状态和/或目标车辆的行驶环境；确定对应于所述场景信息的时间信息；结合所述场景信息和时间信息计算各个目标车辆的空间位置信息；基于所述空间位置信息和时间信息构建混合环境信息；所述混合环境信息用于表示目标车辆之间的交互影响状况；综合所述混合环境信息和各个目标车辆的历史轨迹，得到对应于各个目标车辆的预测轨迹。上述方法对不同目标车辆的行驶轨迹进行准确有效的预测，根据其他车辆的行驶轨迹有效制定后续的自动驾驶策略，保障了自动驾驶车辆的安全驾驶。
