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车队的安全管理方法、装置及设备
本发明实施例提供的一种车队的安全管理方法、装置及设备。其中,一种车队的安全管理方法,应用于管理车队的调度装置,当检测到待检车辆的牌照信息属于合法的牌照信息时,分别同时向待检车辆和车队中的指定车辆发送数据请求；在接收到待检车辆返回的第一参数时,基于第一参数,获取待检车辆的行驶轨迹,作为待检轨迹；在接收到指定车辆返回的第二参数时,基于第二参数,获取指定车辆的行驶轨迹,作为第一参考轨迹；计算待检轨迹和第一参考轨迹之间的匹配度,作为第一匹配度,并判断第一匹配度是否满足预设的匹配条件；当第一匹配度不满足预设的匹配条件时,将待检车辆确定为非法车辆。通过本方案可以提高车队的安全管理的安全性。
自动驾驶全工况路面自适应MPC轨迹跟踪控制及评价方法
本发明涉及一种自动驾驶车辆在全工况行驶实现路面自适应的、基于模型预测控制(Model PredictiveControl,MPC)的轨迹跟踪控制方法及性能评价方法,包含以下步骤：步骤1)结合车辆三自由度非线性动力学模型建立模型预测控制方法的预测模型；步骤2)制定模型预测控制方法的目标函数和约束条件,根据传感器检测的道路附着系数进行路面自适应的车速范围匹配,提高在极限工况下的行驶安全性；步骤3)提出由路径跟踪误差、侧向加速度、质心侧偏角、前轮侧偏角的最大值和标准差组成的评价体系,全面准确地评价全工况行驶的轨迹跟踪精度和行驶安全性；步骤4)划分车辆全工况行驶的轨迹跟踪稳定区/失稳区域,为控制方法提供参考。与现有的技术相比,本发明具有自动驾驶车辆实现路面自适应的车速范围匹配、全面评价轨迹跟踪精度和行驶安全性等优点。
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。
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。
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。
一种驾驶模型更新方法、装置及电子设备
本发明公开了一种驾驶模型更新方法、装置及电子设备,涉及自动驾驶技术领域,其中驾驶模型更新方法包括：根据用户行驶目的地,确定自动驾驶车辆的行驶轨迹；根据所述行驶轨迹,生成自动驾驶车辆的待行驶区域；当所述待行驶区域中包含陌生区域,获取所述陌生区域的环境数据对驾驶模型进行训练；利用训练得到的驾驶模型对自动驾驶车辆进行驾驶控制。对自动驾驶车辆的待行驶区域是否包含陌生区域进行判断,在包含陌生区域的情况下及时获取陌生区域的环境数据对驾驶模型进行训练,利用新的环境数据训练后得到的驾驶模型对自动驾驶车辆进行驾驶控制,保证了自动驾驶车辆在陌生环境下的车辆行驶的安全性。
车辆驱动扭矩监控系统、方法及车辆
本发明公开了一种车辆驱动扭矩监控系统、方法及车辆,该系统包括车端和云端服务器,车端的采样模块,用于获取目标车辆的目标状态数据,并将其传输至云端服务器和扭矩计算模块；车端的扭矩计算模块,用于根据目标车辆驾驶需求数据及目标车辆驱动状态数据确定目标车辆的实际驱动扭矩；云端服务器,用于获取至少一组与目标车辆型号相同的车辆的历史状态数据,并根据目标状态数据及历史状态数据确定目标车辆的驱动扭矩范围；车端的驱动控制模块,用于根据实际驱动扭矩及驱动扭矩范围确定是否出现扭矩输出异常,并在扭矩输出异常时调节整车的输出扭矩。本发明通过大数据统计技术对整车的驱动扭矩进行监控,提升扭矩异常监测准确率,降低事故风险。
融合驾驶模式信息的汽车预测巡航参数自整定控制系统
一种考融合驾驶模式辨识信息的网联汽车预测巡航参数自整定控制系统,属于智能网联汽车节能控制领域。本发明的目的是通过数据挖掘的手段对车辆驾驶模式进行辨识,提升车辆燃油经济性的同时大幅降低了多目标优化控制权重整定工作量的融合驾驶模式信息的汽车预测巡航参数自整定控制系统。本发明步骤是：信息采集、前车驾驶模式聚类与辨识、预测巡航控制器设计、基于贝叶斯优化方法的参数整定设计。本发明能够快速准确地求出一组最优权重参数,这有效避免了人为选择权重时所需要的大量试错,大幅减少权重参数调整的人力,并在一定程度上改善驾驶舒适度和跟踪性能。
一种半挂汽车横摆稳定性控制方法
本发明提供一种半挂汽车横摆稳定性控制方法,通过各传感器收集的信号作为系统输入,利用侧向加速度对路面附着系数进行估算,再利用侧向加速度、方向盘转向角、车轮轮速以及所估算的路面附着系数计算出理想的横摆角速度,将横摆角速度传感器测得的实际车辆横摆角速度和理想横摆角速度的差值,与预设门限值作比较,从而作为横摆稳定性控制的依据,能够适应不同路面,使控制系统的控制指令更准确,稳定性控制效果更好。通过减小发动机输出扭矩,结合不同工况下的横摆稳定性控制干预方案实施主动制动联合干预,实现对半挂汽车横摆稳定性的精确控制。

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