浙江天行健智能科技有限公司

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简介：浙江天行健智能科技有限公司是一家由国家特聘专家领衔、国内外高端专业人才组成的汽车智能驾驶技术与产品研发的高科技企业，是国内最早从事汽车智能驾驶仿真技术研发、并拥有完全自主知识产权的科技创新公司。团队85%以上拥有博士或硕士学历，核心成员均拥有多年丰富的国内外汽车产业研发与学术研究经历。自主研发的PanoSim--面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，已在美国通用汽车、德国戴姆勒汽车、上汽集团、东风汽车和地平线等国内外企业和科研院所广泛应用。

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[发明 ] 一种基于驾驶模拟器的驾驶习惯建模方法 - CN202011322112.0;CN112373482A
有效

申请人：浙江天行健智能科技有限公司 - 申请日：2020-11-23 - 主分类号：B60W40/09
摘要:本发明公开了一种基于驾驶模拟器的驾驶习惯建模方法，包括以下步骤：在模拟驾驶器上进行驾驶员在环模拟驾驶试验且全程录像；模拟驾驶试验的工况包括城市道路拥堵路况、城市道路非拥堵路况、高速道路拥堵路况、高速道路非拥堵路况；采集的数据包括跟车距离、车速、加速度；计算得到跟车距离最大值、最小值、平均值；车速最大值、最小值、平均值；加速度最大值；减速度最大值；根据录像计算合法加速变道机会总量和合法减速变道机会总量，并计算得到加速变道概率、减速变道概率；建立测试混合工况，检测驾驶习惯模型的可信度。本发明运用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验实现驾驶员驾驶习惯建模，可降低实车测试成本，并得到高准确度的驾驶习惯模型。

[发明 ] 一种基于前向神经网络的车辆速度和转向预测方法 - CN202011324075.7;CN112373483A
审中

申请人：浙江天行健智能科技有限公司 - 申请日：2020-11-23 - 主分类号：B60W40/105
摘要:本发明公开了一种基于前向神经网络的车辆速度和转向预测方法，该预测方法的步骤包括：进行模拟驾驶试验并采集车辆数据，所述车辆数据包括与前车的距离、车速、方向盘转角和转向信号；建立前向神经网络模型，使用采集的车辆数据训练前向神经网络模型，并经过测试合格后，获得用于预测车辆速度和转向的前向神经网络模型；根据车辆与前车的距离、车速、方向盘转角和转向信号，通过所建立的用于预测车辆速度和转向的前向神经网络模型模型进行车辆速度和转向的预测。通过模拟驾驶试验采集车辆行驶相关数据，建立用于预测车辆速度和转向的前向神经网络模型，可用于同时预测车辆速度和方向盘转角，具有对数据要求低，计算量小的优点。

[发明 ] 一种针对拥堵路况的车辆自动驾驶方法及自动驾驶车辆 - CN202011322121.X;CN112356853A
审中

申请人：浙江天行健智能科技有限公司 - 申请日：2020-11-23 - 主分类号：B60W60/00
摘要:本发明公开了一种针对拥堵路况的车辆自动驾驶方法及自动驾驶车辆，该方法包括以下步骤：根据均车速、制动频率判断当前是否处于拥堵路况；若当前处于拥堵路况，则辨别当前所在车道内是否存在引导车辆；若前方存在引导车辆，则提示驾驶员当前处于拥堵路况，且即将进入拥堵状态下的自动驾驶模式；如驾驶员不主动拒绝进入自动驾驶模式，车辆控制系统将进入拥堵状态下的自动驾驶模式；自动驾驶模式下，根据相对距离、相对速度、相对加速度控制动力系统，将本车辆与引导车辆之间的相对距离控制在一定安全距离范围之内。本发明可以控制车辆在拥堵路况下跟随前车进行自动驾驶，减轻了驾驶员的负担，提高了车辆自动驾驶的安全性。

[发明 ] 一种基于模拟驾驶器的隧道区域驾驶员行为模拟方法 - CN202011324048.X;CN112406883A
审中

申请人：浙江天行健智能科技有限公司 - 申请日：2020-11-23 - 主分类号：B60W40/09
摘要:本发明涉及汽车模拟驾驶技术领域，具体公开了一种基于模拟驾驶器的隧道区域驾驶员行为模拟方法，该方法的步骤包括：进行模拟驾驶试验并采集数据：驾驶员控制模拟车辆通过带有隧道路段的公路，采集车辆的数据；处理模拟驾驶试验采集的数据：以车辆的一侧车道线为参照对象，以固定距离为区间进行车辆行驶状态切片，计算每个区间中的平均横向速度，横向速度方差，平均纵向速度，纵向速度方差，平均车道线偏移距离和车道线偏移距离方差；使用这些均值和均方差可随机得到模拟真实驾驶员行为的随机模拟车辆运动参数。本发明实施简单，成本低廉，克服了现有技术的局限性。

[发明 ] 一种方向盘模拟系统及其建模方法 - CN202011217171.1;CN112331018A
审中

申请人：浙江天行健智能科技有限公司 - 申请日：2020-11-04 - 主分类号：G09B9/04
摘要:本发明公开了一种方向盘模拟系统及其建模方法。该方向盘模拟系统包括主控制器，伺服电机，传动机构，减速器，扭杆，方向盘，以及电流PID控制器。该方向盘模拟系统的建模方法通过设计DOE试验并进行实车试验，获得高斯回归建模所需DOE数据，再使用DOE数据进行高斯过程回归建模，得到方向盘高斯回归模型、动力系统高斯回归模型，再以方向盘高斯回归模型、动力系统高斯回归模型为基础搭建方向盘模拟系统仿真模型。相较于现有技术，本发明的方向盘模拟系统及根据该建模方法搭建的带PID控制器的方向盘模拟系统仿真模型具有高准确度、高可信度的优点，大幅降低了汽车驾驶辅助系统的开发成本，为方向盘模拟系统开发和优化奠定基础。

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有效

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审中

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