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清华大学取得基于目标车辆危险度的险态场景数据生成方法和装置专利,提升生成险态场景数据的效率

2024-01-12 06:30:14
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摘要:金融界2024年1月11日消息,据国家知识产权局公告,清华大学取得一项名为“基于目标车辆危险度的险态场景数据生成方法和装置“,授权公告号CN116644585B,申请日期为2023年5月。专利摘要显示,本申请涉及一种基于目标车辆危险度的险态场景数据生成方法和装置。方法包括:采集自然状态下的多个车道的各车辆的驾驶数据,并确定每个车辆的运动学状态信息;针对每个车道,筛选该车道的目标车辆,并基于目标车辆的运动学状态信息、以及目标车辆的相邻车辆的运动学状态信息,通过危险性评分算法,计算各相邻车辆对目标车辆的危险度;将大于危险度阈值的危险度对应的相邻车辆作为目标险态车辆,并基于重新获取目标险态车辆的当前运动学状态信息、以及目标车辆的当前运动学状态信息,通过仿真驾驶网络,采集碰撞场景情况下的目标车辆与目标险态车辆的运动学状态信息,作为险态场景数据。采用本方法能够提升生成险态场景数据的效率。

金融界2024年1月11日消息,据国家知识产权局公告,清华大学取得一项名为“基于目标车辆危险度的险态场景数据生成方法和装置“,授权公告号CN116644585B,申请日期为2023年5月。

专利摘要显示,本申请涉及一种基于目标车辆危险度的险态场景数据生成方法和装置。方法包括:采集自然状态下的多个车道的各车辆的驾驶数据,并确定每个车辆的运动学状态信息;针对每个车道,筛选该车道的目标车辆,并基于目标车辆的运动学状态信息、以及目标车辆的相邻车辆的运动学状态信息,通过危险性评分算法,计算各相邻车辆对目标车辆的危险度;将大于危险度阈值的危险度对应的相邻车辆作为目标险态车辆,并基于重新获取目标险态车辆的当前运动学状态信息、以及目标车辆的当前运动学状态信息,通过仿真驾驶网络,采集碰撞场景情况下的目标车辆与目标险态车辆的运动学状态信息,作为险态场景数据。采用本方法能够提升生成险态场景数据的效率。

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