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公开(公告)号：CN116305673A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211093331.5
申请日：2022-09-08
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种仿真场景地图的生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据点云数据确定静态元素数据；其中，所述静态元素数据包括参考线数据和车道数据；对所述参考线数据进行整体拟合，确定整体拟合结果；根据所述整体拟合结果，对所述参考线数据进行分段，得到分段数据；对分段数据进行分段拟合，确定分段拟合结果；根据分段拟合结果，确定参考线，并根据所述参考线和所述车道数据，生成仿真场景地图。本技术方案解决了仿真场景地图的生成成本高、效率低以及生成方式适用性差等问题，可以在减少人工干预的同时，降低对采集数据的要求，提高仿真场景地图的生成效率。
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公开(公告)号：CN119863795A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411913683.X
申请日：2024-12-24
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种4D车道线标注数据质检方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取目标点云数据，并根据目标点云数据确定目标4D车道线标注数据；确定目标4D车道线标注数据的目标质检操作结果，目标质检操作结果为对目标4D车道线标注数据执行目标质检操作后获得的结果；基于目标质检操作结果确定目标4D车道线标注数据中的异常4D车道线标注数据，异常4D车道线标注数据为目标质检操作结果表示的超出目标质检操作的目标4D车道线标注数据。本方案实现了通过对目标4D车道线标注数据执行目标质检操作，提高目标4D车道线标注数据质检的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114753199B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210265438.7
申请日：2022-03-17
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: E01C1/00 , G08G1/01 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联汽车测试的开放道路分级方法和装置。其中，该方法包括：根据当前路段的道路复杂度、交通复杂度以及环境影响程度确定所述当前路段的智能化等级；根据所述当前路段的基础设施数字化程度确定所述当前路段的网联化等级；根据所述智能化等级和所述网联化等级确定所述当前路段的智能网联化等级。本发明通过对开放道路分别进行智能化和网联化分级，提供了一种相对客观、可复制推广、完整统一的开放道路测试分级方法，可以科学定量地指导测试开放道路分级，从而进一步根据道路的智能化和网联化等级、智能网联汽车的技术水平，提出差异化的测试要求，能够更好地协调智能网联汽车的测试需求和测试开放道路的交通安全。
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公开(公告)号：CN119763329A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411962589.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种交通拥堵预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定第一车辆的特征数据；根据第一车辆的数据特征进行拥堵状况划分，得到目标拥堵情况；根据目标拥堵情况确定目标拥堵结果；根据目标拥堵结果对第一路段的拥堵情况进行疏导。该方法根据划分得到的目标拥堵情况确定第一路段的拥堵疏通方案，通过拥堵疏通方案对第一路段进行疏通，能够快速对拥堵情况进行响应的同时，也能生成贴合第一路段的拥堵疏通方案，提高疏通的效率。
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公开(公告)号：CN117633136A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311669181.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明公开一种地图标注方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据地图数据的道路信息生成各条车道的标注控制点；根据各条车道的标注控制点绘制首尾相连的各条车道的多条标注直线段；对每组相连接的两条标注直线段，过两条标注直线段上与连接点距离为其中较短标注直线段长度的二分之一处点，绘制与两条标注线段均相切的圆弧得到各条车道的多条标注圆弧线段；将连接点至相应标注圆弧线段之间的线段删除得到各条车道的车道标注线，利用车道标注线对地图数据中的各条车道进行相应标注。本发明能提供一种普遍适用的地图车道标注方法，支持对不同地图格式进行标注，并利于用户不依赖于现有地图标注软件自行实现地图标注。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116052167A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211739734.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开一种面向图像特征点的自动化标注方法，涉及车辆辅助驾驶测试技术领域，包括：创建标注任务，对标注数据进行平台部署；配置接地点工具；构建车辆信息数据库；获取车辆轮胎接地点得到接地点的像素坐标信息；据车辆类型调用车辆信息数据库查询车辆的几何尺寸特征；通过计算在图像上渲染出另一个接地点；接地点标注信息的存储及个性化格式输出。本发明还公开一种面向图像特征点的自动化标注装置。本发明可自动生成目标物不可见的车轮外侧接地点，减少了标注人员主观臆断和调整标注结果所消耗的时间，提高了接地点位置的精确度，使得人工参与目标物接地点标注的环节更为简单，从而降低了人工成本，提升了标注效率。
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公开(公告)号：CN114753199A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210265438.7
申请日：2022-03-17
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: E01C1/00 , G08G1/01 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联汽车测试的开放道路分级方法和装置。其中，该方法包括：根据当前路段的道路复杂度、交通复杂度以及环境影响程度确定所述当前路段的智能化等级；根据所述当前路段的基础设施数字化程度确定所述当前路段的网联化等级；根据所述智能化等级和所述网联化等级确定所述当前路段的智能网联化等级。本发明通过对开放道路分别进行智能化和网联化分级，提供了一种相对客观、可复制推广、完整统一的开放道路测试分级方法，可以科学定量地指导测试开放道路分级，从而进一步根据道路的智能化和网联化等级、智能网联汽车的技术水平，提出差异化的测试要求，能够更好地协调智能网联汽车的测试需求和测试开放道路的交通安全。
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公开(公告)号：CN119863083A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411992616.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种驾驶场地设施配置方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定目标场地的测试需求表；根据目标场景及目标场地条件对目标场地进行分区，得到目标功能区域；根据目标场景从测试需求表中匹配对应的目标设施信息；根据目标设施信息、目标设计需求及目标功能区域确定目标场地框架。该方法考虑不同矿区的地质、气候和作业条件等因素，提高了获取的目标场地框架的普遍适用性。
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公开(公告)号：CN116048697A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211724978.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G06F9/451 , G06F3/0486 , G06F3/04847 , G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种标注模板生成方法、数据标注方法、装置、设备和介质。该方法包括：响应于点击指针操作，将至少一个参考模板拖拽到画布中；所述参考模板包括元模板、衍生模板或从模板库中选择的模板；响应于对所述参考模板的坐标编辑和属性编辑操作，依据编辑输入的坐标位置和属性信息对参考模板进行更新生成目标标注模板；所述属性信息包括逻辑关系和几何关系；其中，所述逻辑关系包括参考模板之间的互斥和对应关系；所述几何关系包括包含、平行、垂直、等分、夹角、点位置限制和点之间的连线方式。本申请技术方案通过采用生成的目标标注模板解决了在业务需求对接时难以完整表达和展现客户的业务需求的问题，提高了标注效率和标注质量。
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公开(公告)号：CN116311963A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211737717.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G08G1/052 , G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本申请实施例公开了一种绿波车速的确定方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取至少一个目标车辆的驾驶模式、当前车速、所述目标车辆到停止线的待行驶距离，以及所述目标车辆所在车道的车辆情况；获取下一路口的交通控制灯的当前状态，并确定交通控制灯由当前状态转换至下一状态的剩余时间；根据驾驶模式、当前车速、待行驶距离、预先设置的行驶限速中的至少一项、交通控制灯的当前状态、所述剩余时间以及所述目标车辆所在车道的车辆情况，确定所述目标车辆的绿波车速。本技术方案实现了绿波车速的智能确定，在绿波车速的确定过程中，对终端设备的性能要求较低，降低了设备成本，且不涉及地图的频繁传输，减少了信道资源的占用。
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