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最新技术
一种无人驾驶的道路与障碍物探测系统
本发明属于无人驾驶技术领域,具体公开了一种无人驾驶的道路与障碍物探测系统,包括车辆本体,车辆本体包括车头和车尾,车辆本体内设有驾驶处理器,驾驶处理器连接有深度学习模块;车头底端、车尾底端均设有弧型探测器,弧型探测器包括弧型探测板,弧型探测板靠近车辆本体的一侧设有一对调节螺杆;调节螺杆的一端与设置在弧型探测板端部的螺杆轴承相连接,另一端分别与设置在车头底端、车尾底端上的调节固定板相连接;本发明通过设置驾驶处理器和深度学习模块,方便本探测系统通过探测器组收集到的道路与障碍物信息进行深度学习,通过深度学习便于本探测系统提升反应能力和速度,降低事故发生概率,提升本探测系统的安全性和稳定性。
一种车辆驾驶控制方法及系统
本发明提供一种车辆驾驶控制方法及系统,其中,方法应用于第一计算平台,所述第一计算平台与第二计算平台通信连接,第二计算平台获取的环境信息对应的地理范围包括第一计算平台获取的环境信息对应的地理范围,包括如下步骤:根据接收到的车辆行驶目的地信息以及车辆当前位置信息,确定车辆行驶范围;接收所述第二计算平台根据所述车辆行驶范围发送的第一环境信息;将所述第一环境信息以及所述车辆行驶过程中的第二环境信息输入至预先建立的第一数字孪生模型,得到第一驾驶决策信息。通过实施本发明,能够得到更智能的驾驶决策信息,提高了车辆行驶的安全性以及车辆驾驶的智能化。
自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备和介质
本公开提供了一种自动驾驶车辆的控制方法、装置、设备和介质,涉及人工智能技术领域,具体涉及自动驾驶和机器学习。该方法包括:获取车辆周边的感知路况信息;至少基于感知路况信息和自动驾驶决策逻辑确定第一控制决策;根据第一控制决策,控制车辆自动驾驶;响应于检测到辅助驾驶指令,至少基于感知路况信息、自动驾驶决策逻辑和辅助驾驶指令,确定不同于第一控制决策的第二控制决策;以及根据第二控制决策,控制车辆自动驾驶。
一种基于驾驶风格和意图的个性化自适应轨迹预测方法
本发明公开了一种基于驾驶风格和意图的个性化自适应轨迹预测方法,包括以下步骤:S1、进行驾驶风格分类;S2、进行驾驶意图识别:在三个维度上划分为9种驾驶意图,分别是减速左变道、匀速左变道、加速左变道、减速直行、匀速直行、加速直行、减速右变道、匀速右变道和加速右变道;S3、缺失数据填补:采用LSTM网络来对缺失数据进行估测;S4、轨迹预测:采用LSTM来进行轨迹预测。本发明通过判定驾驶风格与识别驾驶意图来考虑不同驾驶人的个性化驾驶行为,通过缺失数据预估与预测的方法来实现不完备数据情况下的预测精准度保障,从而实现个性化自适应的轨迹预测,提高轨迹预测的精准度,提高自动驾驶车辆的安全性。
自动驾驶车辆的制动方法、装置、车辆及存储介质
本申请公开了一种自动驾驶车辆的制动方法、装置、车辆及存储介质,其中,方法包括:采集自动驾驶车辆前方的障碍物数据;根据障碍物数据和自动驾驶车辆的实际速度生成目标减速请求;根据目标减速请求计算第一目标制动压力,根据第一目标制动压力、或者第一目标制动压力与由主动制动请求得到的第二目标制动压力之间的较大值控制自动驾驶车辆的制动装置执行制动动作。由此,解决了相关技术中因不能适应自动驾驶的需要,导致执行端执行时出现意图解析不明确,信号失真,执行超差等问题,能快速有效的让车辆执行,保证驾乘人员的舒适性。
路线处理方法及装置
本公开提供了一种路线处理方法及装置,涉及计算机技术中的自动驾驶领域。具体实现方案为:获取车辆对应的初始行驶路线,初始行驶路线包括多个轨迹点。确定每个轨迹点对应的车辆行驶区域,车辆行驶区域包括车辆行驶至轨迹点时车辆所在的区域。根据每个轨迹点对应的车辆行驶区域,在多个轨迹点中确定至少一个目标轨迹点,目标轨迹点对应的车辆行驶区域内存在第一障碍物。根据至少一个目标轨迹点的位置和每个目标轨迹点对应的第一障碍物的位置,在初始行驶路线中分别对每个目标轨迹点的位置进行更新处理,并根据更新处理后的目标轨迹点得到目标行驶路线。控制车辆按照目标行驶路线行驶。可以在有限的算力资源下,保证车辆实现准确安全的绕障。
双向路段的路由寻径方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及一种双向路段的路由寻径方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标车辆所在的当前节点位置、目标终点位置和当前行驶方向;根据所述当前节点位置和所述目标终点位置,在已建立的有向图中搜索所述当前节点位置相连的候选节点;所述已建立的有向图中包括双向路段,所述双向路段和它的下一个路段之间用两条有向边来连接;所述候选节点包括与当前节点形成双向路段的候选节点;根据所述当前行驶方向从所述候选节点中确定目标搜索节点,并根据所述当前节点和所述目标搜索节点生成对应的导航路线;所述导航路线用于指示所述目标车辆按照导航路线的路径方向行驶。采用本方法能够有效解决了双向路段场景下的路径规划问题。
串联式自动驾驶系统
本发明公开了一种串联式自动驾驶系统,本发明的构思在于更高一级的自动驾驶系统复用低一级别系统的感知结果,并自主计算和处理自身额外增加的传感数据,同时在低一级自动驾驶域控制器的信号传输模块中增加仲裁机制,并且低一级的信号传输模块与高一级的信号传输模块信号连接,这样可由低一级的信号传输模块检测应执行的具体控制指令并将该指令传输至与其连接的底层执行器。本发明提供的串联系统架构,实现了感知结果的共享,避免重复开发,解决了两个级别的控制信号的执行问题,此外还可以同步进行不同等级的自动驾驶功能开发,在互不影响功能开发的同时,可提前规划更高级别的自动驾驶功能开发,且独立的域控制器也有利于提升整体系统的安全性。
一种计算潜在碰撞严重指数的方法、装置和系统
一种计算潜在碰撞严重指数的方法、装置和系统,所述方法包括:根据预先获取的环境点云确定无人驾驶的第一车辆周围多辆第二车辆的相关信息,其中,所述第二车辆的相关信息包括:该第二车辆相对于所述第一车辆的车速、该第二车辆的航向角、该第二车辆相对于第一车辆的位置和该第二车辆相对于第一车辆的距离;根据预先获取的第一车辆航向角和多辆第二车辆的相关信息,采用预先设置的潜在碰撞严重指数算法计算潜在碰撞严重指数。本公开实施例采用上述计算碰撞严重指数方法,不仅可以获得连续的潜在碰撞严重指数值,同时可让后续求解速度更快。
一种智能驾驶和巡航工况下的能量管理方法及系统
本发明提供一种智能驾驶和巡航工况下的能量管理方法及系统,涉及氢能汽车技术领域,适用于急加速动力需求情景,包括如下步骤:激活智能驾驶功能和巡航功能;在急加速及高速动力需求的条件下,目标请求扭矩大于驾驶员油门踏板请求扭矩,由整车控制器VCU计算虚拟油门踏板深度;根据虚拟油门踏板深度和整车控制器VCU,计算燃料电池请求功率。本发明通过智能驾驶和巡航工况的扭矩请求来虚拟油门踏板深度,获取燃料电池功率请求,从而来满足智能驾驶和巡航工况下的加速需求。