苏州智加科技有限公司专利

摘要：本发明涉及一种自动驾驶车辆躲避威胁加速度控制方法、装置及存储介质，感知模块获取自动驾驶车辆所在车道的前方车辆运行信息和其他车道车辆运行信息；预测模块预测其他车道的车辆运行轨迹，并预测切入到自动驾驶车辆所在车道的前方切入车辆运行信息；控制模块根据自动驾驶车辆所在车道的前方车辆运行信息，计算自动驾驶车辆所需的防追尾加速度a0；根据预测的前方切入车辆运行信息，计算自动驾驶车辆所需的躲避切入威胁加速度aq，取防追尾加速度a0和躲避切入威胁加速度aq中的最小值，做为自动驾驶车辆当前所需加速度。本发明能够躲避从其他车道切入的前方切入车辆，有效避免自动驾驶车辆与前方车辆发生碰撞的风险。

摘要：本申请提供了一种车辆行驶速度确定方法和装置，其中，该方法包括：获取目标车辆的发动机的油耗特性图，其中，油耗特性图用于指示发动机在多个工作点中各工作点下工作时的瞬时油耗；获取目标道路的道路信息，并根据道路信息对目标道路进行分段，得到多个路段；确定目标车辆在多个路段中各路段中以多个预设速度中各速度行驶时目标车辆的发动机扭矩，得到各路段对应的多个工作点；根据目标车辆的发动机的油耗特性图和各路段对应的多个工作点确定各路段的行驶速度。上述方法可以找到目标车辆在各路段行驶时的合适的行驶速度，从而能有效地降低车辆行驶的油耗，改善车辆的燃油经济性，节约资源和成本。

摘要：本说明书提供一种车辆自动驾驶传动系统的控制方法及装置，所述方法包括，利用动力学模型基于期望加速度计算出期望扭矩，动力学模型是基于车辆的行进环境以及车辆参数构建获得的，利用动力学模型计算出的扭矩相较于查表的方式，可以更加准确将上游发送的加速度请求转换为发动机扭矩。进一步基于计算出的期望扭矩确定的期望档位也更加准确，基于期望扭矩和期望档位控制车辆行进，可以使得车辆能够在比较优的行进速度、加速度、档位下行进，提高了车辆传动控制的准确性。并且使用动力学模型后，扭矩值未出现明显剧烈变化，并且能适应不同的载荷。

摘要：本申请实施例提供了一种车辆行驶的控制方法、装置和自动驾驶设备，其中，该方法包括：检测目标车辆当前使用的阻力模型是否满足预设的精度要求；在确定当前使用的阻力模型不满足预设的精度要求的情况下，控制目标车辆先加速至第一预设速度；再停止对目标车辆的供能，控制目标车辆从第一预设速度减速至第二预设速度；并采集上述减速过程中的多组速度数据和加速度数据；根据减速过程中的多组速度数据和加速度数据，确定行驶阻力以更新阻力模型；根据更新后的阻力模型，控制目标车辆行驶。从而能够以较低成本、高效地确定出考虑了真实的行驶阻力的，较为准确的阻力模型，通过该模型精准地控制目标车辆按照用户的行驶要求行驶，保证车辆的行驶安全。

摘要：本说明书实施例提供一种车辆自适应巡航控制方法、装置、车辆及存储介质。所述方法包括：获取车辆行驶时的初始决策要素，所述初始决策要素至少包括车辆的行驶速度、前车的行驶速度、所述车辆与所述前车之间的距离；给定随机的巡航策略，并根据所述初始决策要素预测执行所述随机的巡航策略后的预测决策要素；根据所述预测决策要素确定增强信号的大小；根据所述增强信号的大小判断所述随机的巡航策略是否准确；如果是，使用所述随机的巡航策略控制所述车辆的行驶。本说明书实施例提供的车辆自适应巡航控制方法，无需人为设定控制方式，可以自动学习自适应巡航控制策略，能够提高车辆自适应巡航控制的稳定性和自适应性。

摘要：本说明书实施例提供一种车辆自适应巡航控制方法、装置、车辆及存储介质。所述方法包括：获取车辆行驶时的决策要素，所述决策要素至少包括车辆的行驶速度、前车的行驶速度、所述车辆与所述前车之间的距离；根据所述决策要素确定车辆当前所处的行驶场景；使用所述行驶场景下的巡航策略控制所述车辆的行驶。本说明书实施例提供的车辆自适应巡航控制方法，将车辆自适应巡航分为多种行驶场景，并在不同的行驶场景下使用不同的巡航策略控制车辆的行驶，使得车辆自适应巡航控制的准确性更高。

摘要：本发明公开了一种基于雷达探测的车辆行驶方法、装置、终端及介质，属于自动驾驶技术领域。本发明实施例通过终端获取被第一车辆周围物体遮挡的目标车辆的第一位置，并基于第一位置和第一车辆的第一速度，确定出目标车辆在当前时间的第二位置，使得终端能够获取到在雷达探测视角以外的区域的环境状况，提高了终端对周围环境探测的可靠性和准确性；从而使得终端可以结合目标车辆的第二位置和第二车辆的位置，来控制第一车辆行驶，避免终端制定错误的行驶规划，保证了车辆行驶的安全性。

摘要：本发明提供一种自动驾驶车辆转向系统的建模方法和车辆转向系统，该方法包括以下步骤：采集自动驾驶车辆的车辆信息获得测试数据；识别车辆的转向系统中的非线性参数；根据转向系统中的非线性参数识别转向系统中的固有频率和阻尼比；根据转向系统中的固有频率和阻尼比，建立自动驾驶车辆转向系统模型；利用该自动驾驶车辆转向系统模型控制车辆转向。本发明通过在自动驾驶车辆转向系统模型中添加了命令响应延迟环节和滞回特性环节，可以很好地表现出转向系统中的信号延迟、执行器响应延迟、转向系统机械间隙等非线性特性；可以减少仿真计算时间和内存使用，有利于自动驾驶卡车离线仿真系统的运行。

摘要：本公开提供了一种车道信息获取方法、装置、自动驾驶车辆及存储介质，属于自动驾驶领域。应用于自动驾驶车辆，所述方法包括：获取所述自动驾驶车辆与道路边缘的护栏在第一方向上的第一距离，所述第一方向为垂直于所述护栏的方向；获取所述自动驾驶车辆前方的障碍物与所述护栏在所述第一方向上的第二距离；根据所述第一距离、所述第二距离和预设车道宽度，获取车道信息，所述车道信息用于表示所述自动驾驶车辆与所述障碍物是否位于同一车道，增加了信息量，为后续规划驾驶操作提供了有效信息，提高了自动驾驶车辆的安全性。

摘要：本发明涉及一种基于时序卷积网络的车辆换道意图预测方法，包含如下的步骤，S1:采集目标车辆和周围车辆的跟踪轨迹数据；S2：车道预测特征提取，从S1步骤获得的跟踪轨迹数据中提取出80个特征；S3：采用时序卷积网络作为骨架网络，输入多帧从S2步骤中获得的特征矩阵，对意图行驶车道和换道时间做出预测，输出目标车辆的当前意图车道。本发明综合考虑了周围车辆对目标车辆意图的影响，提取历史信息中的目标车辆状态、道路状态和目标车辆周围车辆的状态特征，通过时序卷积网络得到目标车辆的当前意图车道，克服了隐马尔科夫模型或LSTM等方法存在的训练复杂的缺点。