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[发明专利]驾驶员视觉显著区域检测方法、装置和计算机设备-CN202110141753.4有效
发明人： 聂冰冰;甘顺 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请涉及一种驾驶员视觉显著区域检测方法、装置和计算机设备。该驾驶员视觉显著区域检测方法包括：获取车载摄像机拍摄的待检测图像；对待检测图像进行编码，并通过注意力机制，获取待检测图像在空间维度和通道维度融合后的图像特征；获取待检测图像对应的领域自适应模型；将图像特征输入领域自适应模型，对图像特征进行自适应处理，得到待检测图像的视觉显著区域。从而，可以通过注意力机制，强化待检测图像中的有效信息，得到对应的图像特征，并通过自适应处理，对图像特征进行泛化，当待检测图像对应的同场景或驾驶员不同的时候，也可以检测到待检测图像的视觉显著区域，以提高视觉显著区域的检测效率。
驾驶员视觉显著区域检测方法装置计算机设备

[发明专利]一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统-CN202110430527.8有效
发明人：李升波;陈晨;孙琪;聂冰冰;成波;黄健芜;李泉 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动驾驶汽车的行车风险计算方法及在线评估系统，所述方法计算自车以未来时刻的运动状态与周边的交通参与者或者静态道路设施发生的假设性碰撞将导致的碰撞损伤；将碰撞损伤在空间和时间维度上进行折减，取最大值作为当前时刻的行车风险值。所述系统包括传感器模块，轨迹预测模块和风险评估模块。本发明通过考虑潜在碰撞双方类型及其安全特性，实现以碰撞损伤为标准的车辆行车碰撞风险计算，为涉及多个、多类型潜在碰撞对象情况下的车辆运行风险差异化表征提供了技术方案。
一种自动驾驶汽车行车风险计算方法在线评估系统

[发明专利]车型特异性乘员损伤预测模型训练方法及装置-CN202111670547.9在审
发明人： 聂冰冰;王情帆;陈文韬;尚诗;李泉 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种车型特异性乘员损伤预测模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：通过预先建立的多个车型车辆对应的数值仿真模型，确定每个车型车辆在多种碰撞工况下的碰撞仿真数据；根据碰撞仿真数据确定每个车型车辆对应的乘员综合响应指标；选取满足中值条件的目标综合响应指标，将目标综合响应指标对应的车型车辆确定为标准车型车辆；基于标准车型车辆对应的训练样本数据对初始的预测模型进行训练，得到标准乘员损伤预测模型，作为训练多个车型车辆中其他车型车辆对应的乘员损伤预测模型的初始的预测模型。采用本方法能够提高训练多个车型车辆对应的、具有车型特异性的乘员损伤预测模型的训练效率。
车型特异性乘员损伤预测模型训练方法装置

[发明专利]基于应激姿态预测的乘员损伤预测方法和装置-CN202210021361.9在审
发明人： 聂冰冰;王情帆;裴希哲;秦德通;李泉 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于应激姿态预测的乘员损伤预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：当满足预设的触发条件时，获取目标车辆的行驶信息；根据所述行驶信息，确定所述目标车辆碰撞时的预测信息；所述预测信息至少包括应激姿态预测信息；根据所述碰撞时的预测信息和预先训练的乘员损伤预测模型，确定乘员损伤预测结果。采用本方法能够提高对汽车乘员损伤预测的准确性。
基于应激姿态预测乘员损伤方法装置

[发明专利]自动驾驶汽车的自车状态近似最优估计方法、装置及设备-CN202210102104.8在审
发明人：李升波;孙恩鑫;曹文涵;殷玉明;彭柏寓;聂冰冰;陈建宇 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： B60W50/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种自动驾驶汽车的自车状态近似最优估计方法、装置及设备，方法包括：获取自动驾驶车辆的当前行驶环境并识别实际行驶工况；利用训练后的近似最优估计器获取其自车状态的近似最优估计结果，其中，近似最优估计器是迭代类型估计器，其将迭代估计过程转化为马尔可夫决策过程。由此，解决了在建立车辆系统状态空间方程后还需结合实车实验数据反复检验、校正模型并调整系统参数以及设计有效的基于模型的估计算法，耗费大量时间与精力等问题，通过把车辆状态迭代估计问题转化为马尔可夫决策问题，利用自学习技术训练后得到的策略网络作为近似最优估计器，从而减轻建模、调参负担，减小估计器设计难度。
自动驾驶汽车状态近似最优估计方法装置设备

[发明专利]一种模型预测控制器的时域分解加速方法-CN202010698398.6有效
发明人：李升波;成波;麦尔旦江·买合木提;李杰;郜嘉鑫;李文宇;孙琪;聂冰冰 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种模型预测控制器时域分解加速方法，属于自动控制技术领域。本发明方法将模型预测控制算法在预测时域上进行分解，将预测时域内的每一组状态量，视作拓扑结构中的节点，利用系统的预测方程，实现信息的跨节点传递。再利用一致性优化方法对该问题进行迭代计算，交替更新原始变量、共识变量以及对偶变量，直至满足收敛准则。本发明通过信息的跨节点传递，提升了各节点间的信息传递效率。相比于信息仅在相邻节点间传递的传统方法，该方法大幅度提升了算法的收敛速。
一种模型预测控制器时域分解加速方法

[发明专利]乘员安全决策方法和装置-CN202011614889.4有效
发明人： 聂冰冰;王情帆;甘顺;孙志伟;李泉;陈文韬;李升波 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： B60W30/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种乘员安全决策方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据目标车辆行驶轨迹及行车环境信息，确定目标车辆在行车环境中的行驶状态；当目标车辆所处行驶状态为即将发生碰撞时，遍历安全决策数据库中的每一安全决策，根据每一安全决策确定目标车辆在行车环境中的潜在碰撞形式；根据潜在碰撞形式以及乘员损伤估计算法，得到目标车辆的预估乘员损伤值，并将对应预估乘员损伤值最低的安全决策确定为目标安全决策。采用本方法能够提高自动驾驶的乘员安全性。
乘员安全决策方法装置

[发明专利]驾驶行为数据测试系统与采集方法-CN202010668228.3有效
发明人： 聂冰冰;甘顺;李泉;胡屹明 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种驾驶行为数据测试系统和采集方法，向待测人员展示行为刺激信号；然后基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息，其中，上述行为刺激信号包括虚拟交通场景；上述虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得。采用上述方法可以提升行为数据的完整性和真实性。
驾驶行为数据测试系统采集方法

[发明专利]数字化事故数据库构建方法、装置和计算机设备-CN202011237697.6有效
发明人： 聂冰冰;陈文韬;甘顺;王情帆 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种数字化事故数据库构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从事故记录数据库中获取包括事故记录的车辆事故特征和乘员损伤真实信息的样本数据及测试数据；用样本数据对初始损伤仿真模型进行训练，得到目标损伤预测模型；再用测试数据对目标损伤预测模型进行检验，得到目标损伤预测模型的预测准确率；若预测准确率大于或等于预设准确率，则随机生成车辆事故特征并输入目标损伤预测模型进行预测，得到乘员损伤预测信息；根据随机生成的车辆事故特征及乘员损伤预测信息构建数字化事故数据库，数字化事故数据库中的车辆事故特征时间跨度小、数据精度高并且数据量充分，提高了乘员损伤预测的准确率。
数字化事故数据库构建方法装置计算机设备

[发明专利]一种面向乘员损伤风险的碰撞严重性预测方法-CN201910982338.4有效
发明人： 聂冰冰;杜仰森;陈文韬;周青;李升波 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种碰撞严重性的预测方法，通过构建第一学习模型，并将整车数据和碰撞事故场景特征数据输入第一学习模型得出碰撞加速曲线，能够充分利用路段的道路交通情况和车辆自身数据，对车辆碰撞加速度进行实际计算。通过构建第二学习模型，并将乘员特征数据、约束系统特征数据和碰撞加速曲线输入至第二学习模型，得出不同人体部位的碰撞动力学曲线，可以综合考虑乘员特征和约束系统特征等实际碰撞场景特征，大大提升乘员碰撞严重性预测的可靠性。最终，通过不同人体部位的碰撞动力学曲线进行标量转化，实现碰撞严重性的量化。本申请涉及的碰撞严重性的预测方法，可以在考虑综合因素的前提下实现快速、准确的乘员碰撞严重性预测。
一种面向乘员损伤风险碰撞严重性预测方法

[发明专利]车辆-行人碰撞风险域的计算方法及安全评价系统-CN202010344141.0有效
发明人： 聂冰冰;李泉;甘顺;李升波 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： B60W30/095 文献下载
摘要：本申请涉及一种车辆‑行人碰撞风险域的计算方法及安全评价系统。所述车辆与行人碰撞风险域的确定方法，包括：探测并输出车辆信息和行人信息。判断行人是否注意到车辆。在行人采取主动避让行为和行人不采取主动避让行为的情况下，分别进一步假设车辆是否采取即时反应动作。根据行人是否采取主动避让行为和车辆是否采取即时反应动作的假设结果，确定车辆与行人的碰撞风险域。本申请中，车辆与行人碰撞风险域的确定方法中，同时考虑到了行人的主动避让能力和车辆的即时反应动作，对于车辆与行人碰撞风险的识别更加充分。本申请中确定有效的碰撞风险域，可以有效提高车辆与行人交互过程中行人的安全性及车辆行驶的舒适性。
车辆行人碰撞风险计算方法安全评价系统

[发明专利]智慧乘员舱的参数化确定方法、装置和计算机设备-CN202011088017.9在审
发明人： 聂冰冰;王情帆;甘顺;陶晔澜 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种智慧乘员舱的参数化确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法通过获取智慧乘员舱的配置参数，该配置参数包括座椅参数、乘员生理参数和车辆行驶参数，其中该座椅参数包括座椅倾斜角数据、座椅前后位置数据、座椅转角数据以及安全带负载限制器限力数据，该乘员生理参数包括乘员的身高数据、体重数据、年龄数据和性别数据，该车辆行驶参数包括速度数据、横向加速度数据、纵向加速度数据；将该配置参数输入到损伤检测函数，得到对应的乘员损伤检测信息；将该配置参数输入到舒适性检测函数，得到对应的乘员舒适性检测信息；根据该乘员的损伤检测信息和舒适性检测信息调整该智慧乘员舱的配置参数，保证了乘员的安全性与舒适性。
智慧乘员参数确定方法装置计算机设备

[发明专利]人体肌电信号的测试装置、数据处理及激活水平计算方法-CN201911052280.X有效
发明人： 聂冰冰;李泉;魏新奇;周青 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： A61B5/22 文献下载
摘要：本申请涉及一种人体肌电信号的测试装置、数据处理及激活水平计算方法。其中，所述人体肌肉等长最大自主收缩力下肌电信号数据的计算方法，通过计算目标肌肉在特定动作行为等长最大自主收缩力下的肌电信号均方根值，且依据目标肌肉在特定动作行为等长最大自主收缩力下的肌电信号均方根值，可以实现在其他复杂运动行为下的人体肌肉激活水平的直接计算，解决了复杂运动行为下人体外部载荷难以获得，难以应用肌骨模型进行计算的问题，大大提高复杂运动行为下人体肌肉激活水平计算的准确性。
人体电信号测试装置数据处理激活水平计算方法

[发明专利]车辆前舱罩盖设计参数的优化方法-CN201911051587.8有效
发明人： 聂冰冰;周青;陈文韬 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本申请涉及一种车辆前舱罩盖设计参数的优化方法，包括设计吸能位移判断，参数分析和循环优化计算三个主要的步骤，基于一个基本构型已经确认的前舱罩盖结构，首先进行理论吸能位移设计要求的判断，确保车辆前舱罩盖设计参数具有满足行人头部碰撞保护法规的最基本的参数条件。其次，提取所述车辆前舱罩盖设计参数中的多个可调整参数，使得参数调整可控，避免不可控因素导致前舱罩盖安全性失衡。最终，以碰撞机理为理论指导对可调整参数进行循环优化，使得优化后的车辆前舱罩盖设计参数满足行人头部碰撞法规要求，整个优化过程充分保障了每一个头部碰撞点均满足头部损伤评价要求，不会造成因局部碰撞点的参数修改而影响全局性能。
车辆前舱设计参数优化方法

[发明专利]乘员道路交通事故损伤预测方法-CN201910609277.7有效
发明人： 聂冰冰;杨赛超;周青 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本申请提供一种乘员道路交通事故损伤预测方法，通过选取研究参数形成乘员致伤影响仿真矩阵，可以分析各个影响参数的主效应以及交互效应，实现了参数之间的耦合分析，提高了损伤预测的输出精度。通过参数化有限元建模，可以获得任意工况下的事故仿真模型，且在研究中可以控制变量，在保证大多参数固定的情况下仅改变想要研究的影响参数，弥补了事故数据个体差异大，参数提取缺乏统一标准的缺点。此外，有限元建模方便快捷，为损伤输出预测算法的开发提供数据库。通过有限元仿真的方式输出的损伤可以细化到各个身体部位，有助于在未来交通救助中提供更直接详细的损伤预测结果。
乘员道路交通事故损伤预测方法