专利交易市场

一种用于自主驾驶车辆避障轨迹规划与跟踪控制的优先级分层预测控制方法，本方法基于离散时间车辆动力学模型，首先定义出描述行车环境的势场函数，再将离散时间动力学模型作为预测模型，然后建立有限时域优先级分层优化控制问题，并结合滚动优化控制原理，在每个采样时刻计算得到最优控制解，实现基于目标优先级驱动的自主车辆避障轨迹规划与跟踪控制的预测控制。本发明方法的优点是理解简单，通用性强，控制量满足自主驾驶车辆安全避障规划要求和车辆操纵稳定性。

本公开的实施例公开了车辆避障方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车辆前视图像和目标车辆右前视图像；对目标车辆前视图像和目标车辆右前视图像进行图像识别处理，得到障碍物图像识别信息；基于障碍物图像识别信息，生成轮胎接地点信息、车尾坐标信息和障碍物车底框信息；基于轮胎接地点信息、车尾坐标信息和障碍物车底框信息，生成障碍物车辆信息；将障碍物车辆信息发送至控制终端以控制目标车辆避障。该实施方式提高了车辆避障的准确度。

本公开的实施例公开了车辆仿真避障方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车辆的车辆基本信息；基于车辆基本信息，建立车辆平面坐标系；基于车辆平面坐标系和预设采样距离，生成边界采样点位置信息集和采样射线集；基于边界采样点位置信息集、采样射线集和车辆平面坐标系，生成障碍物点位置信息集；根据障碍物点位置信息集，控制目标车辆进行避障。该实施方式可以有效控制目标车辆进行避障。

本公开的实施例公开了车辆避障方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车辆的可行使区域数据集合、行驶路径数据集合、障碍物数据集合、车辆特性数据集合和位置数据集合；基于可行使区域数据集合、障碍物数据集合和位置数据集合，得到栅格地图集合；基于行驶路径数据集合，生成引导线数据集合；基于栅格地图集合、车辆特性数据集合和引导线集合，生成避障数据集合；将栅格地图集合和引导线集合进行动态规划处理，生成第一避障轨迹数据集合；对第一避障轨迹数据集合进行二次规划处理，生成第二避障轨迹数据集合。该实施方式实现了车辆的绕行避障，提高了车辆避障的多样性，为用户的生活提供了便利。

本发明提供一种基于时空环境安全评分模型的智能车辆避障方法，包括：采用扩展卡尔曼滤波对多传感器数据进行融合得到栅格化环境模型，获取车辆的当前位置、障碍物位置及车辆的目标位置；通过在蚁群算法中引入非线性调节因子，建立时空环境安全评分模型，以得到每条蚂蚁路径被选中的最终概率；采用改进的遗传算法适应度公式构建增强后的信息素更新函数，以得到更新后的蚂蚁路径；构建初步规划路径；构建改进的引力场和斥力场函数，并将改进的引力场和斥力场函数应用于初步规划路径中，再结合行车环境模型，对路径进行调整和更新，最终得到最优的避障路径。本发明能够提高车辆在复杂交通场景下避障的安全性和可靠性。

本发明实施例提供的一种车辆避障控制方法、装置及车辆，包括，在获取当前车辆行驶过程中的车辆状态信息和车辆行驶的路面信息后，基于车辆状态信息实时计算路面附着系数，根据路面附着系数和路面信息构建行车风险场模型，并基于行车风险场模型计算避障的最优参考路径，控制车辆跟踪最优参考路径，以进行避障行驶。本申请充分考虑了路面附着系数对车辆避障控制的影响，因此构建了关于路面附着系数的行车风险场模型，基于该行车风险场模型进行车辆避障控制能够大大提高避障准确性，进而有效降低了驾驶员的驾驶风险。