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[发明专利]基于类脑脉冲神经网络的自适应及分类方法及计算装置-CN202210287881.4在审
发明人：孙国梁;郑四发 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）;清华大学
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类脑脉冲神经网络的自适应及分类方法及计算装置，所述脉冲神经网络被配置为输入脉冲神经元进行激活，所述激活过程包括放电；所述自适应阈值方法包括：将所述脉冲神经元的脉冲发射阈值设置为当前张量的中位数；所述脉冲神经元被配置为按照以下放电方程为S(t)＝sign(U(t)‑Uth)进行放电，当U(t)‑Uth0时，S(t)＝1；当U(t)‑Uth为其他时，S(t)＝0；其中，S(t)为脉冲神经元发射的脉冲，sign()为符号函数，U(t)为t时刻的膜电位，Uth为脉冲发射阈值。本发明提供的技术方案能够解决训练SNN阈值参数设置问题，通过对SNN算法配置自适应阈值方法，不仅解决了脉冲神经元阈值问题，而且还保持了SNN算法较高的分类精度。
基于脉冲神经网络自适应分类方法计算装置

[发明专利]一种智能网联轮胎监测系统、方法及设备-CN202210591915.9在审
发明人：刘海涛;郑四发;范佳量 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： B60C23/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种智能网联轮胎监测系统、方法及设备。所述系统包括胎侧柔性传感器件和毂侧处理模块；其中：胎侧柔性传感器件与毂侧处理模块连接；胎侧柔性传感器件，设置于轮胎胎冠内侧，用于确定第一维度传感数据，并将第一维度传感数据发送至毂侧处理模块；第一维度传感数据包括轮胎信息、胎冠温度以及轮胎变形数据中的至少一项；毂侧处理模块，设置于车轮轮毂，用于确定第二维度传感数据，并将第一维度传感数据和第二维度传感数据进行处理，得到车辆运行综合特征信息。通过执行本发明实施例提供的技术方案，可以实现对多个维度的轮胎状态数据进行确定，进而对于保障车辆的运行安全，提供数字化服务提供了可靠的数据来源。
一种智能轮胎监测系统方法设备

[发明专利]一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法及虚拟测试平台-CN201911362870.2有效
发明人：田欢;马育林;孙川;郑四发;李茹;徐杰 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法及虚拟测试平台，测试方法包括虚拟测试，虚拟测试包括：S1，创建虚拟车辆驾驶环境，建立车辆动力学模型及车载传感系统模型；S2，使车辆动力学模型按无人驾驶模式运行，检测其性能；S3，使障碍车辆发生变化，测试车辆动力学模型相应的自动操纵行为；S4，使车辆动力学模型按人工驾驶模式运行，测试车辆动力学模型的人工接管操作性能；S5，记录测试数据，对测试数据进行分析。该测试方法可实现实时的人机切换驾驶模式，提高了车辆行驶安全性；并可实现在虚拟的智能网联示范区场景下的自动驾驶轨迹规划、轨迹跟踪以及执行器控制性能的测试，可降低测试成本，提高测试效率。
一种面向智能示范区混合现实自动驾驶测试方法虚拟平台

[发明专利]一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置-CN202210473731.2在审
发明人：孙国梁;郑四发;王洪剑;陈涛 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）;清华大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动驾驶场景下脉冲神经网络步长的确定方法和装置。该方法包括：将当前步长设置为步长初始值，将输入数据输入至脉冲神经网络；当脉冲神经网络输出与所述输入数据匹配的结果数据时，计算脉冲神经网络中各神经元的平均激活率；提高当前步长的数值，重复执行将输入数据输入至脉冲神经网络的操作，直至确定脉冲神经网络中各神经元的平均激活率满足预设区域收敛条件；将当前步长的数值作为自动驾驶场景下的脉冲神经网络的目标步长。使用本发明的技术方案，可以实现动态调整脉冲神经网络的步长，从而在保障脉冲神经网络的检测精度的同时，降低能耗，减少预测时间。
一种自动驾驶场景脉冲神经网络步长确定方法装置

[发明专利]迭代优化式的端到端智能车辆感知方法、装置及电子设备-CN202210200266.5在审
发明人： 郑四发;吴浩然;张创;许庆;王建强;李克强 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种迭代优化式的端到端智能车辆感知方法、装置及电子设备，方法包括：获取智能车辆的感知信息；将感知信息输入至迭代优化后的端对端网络，执行检测任务、跟踪任务和预测任务，同时得到检测结果、跟踪结果和预测结果，其中，端对端网络包括多目标检测网络、多目标跟踪网络和多目标轨迹预测网络；以及基于检测结果、跟踪结果和预测结果获取端到端智能车辆的感知结果。由此，解决了跟踪、检测及预测三类感知任务相互依赖、算法独立、协同性较低及遮挡带来的目标丢失等问题，通过端到端的检测跟踪、三类感知模块一体化和迭代优化方案的实施，提高了被遮挡物的跟踪率、跟踪结果的鲁棒性以及感知方案的实时性和精度。
优化端到端智能车辆感知方法装置电子设备

[发明专利]基于多维注意力机制的联合检测与跟踪方法、装置及设备-CN202210303609.0在审
发明人： 郑四发;张创;吴浩然;许庆;王建强;李克强 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及多目标跟踪技术领域，特别涉及一种基于多维注意力机制的联合检测与跟踪方法、装置及设备，其中，方法包括：对当前帧的当前时刻图像进行特征提取与融合处理，生成原始特征图；基于原始特征图，生成解耦特征图，并利用解耦特征执行预设检测任务和跟踪任务，获取当前帧的检测结果和跟踪目标特征；以及以当前帧的检测结果、跟踪目标特征和历史轨迹中的目标特征为输入，构建多特征级联跟踪器，生成最终的检测和跟踪结果。由此，解决了在联合检测和跟踪任务中不同尺度目标的跨时空提取问题以及在不同任务中的特征解耦等问题，通过构建多特征级联跟踪器，增强了跟踪算法在复杂场景中的鲁棒性。
基于多维注意力机制联合检测跟踪方法装置设备

[发明专利]一种基于计划行为理论的行人违章穿行行为辨识方法-CN202010824900.3有效
发明人： 郑四发;吴浩然;王裕宁;黄荷叶;王建强;许庆;李克强 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于计划行为理论的行人违章穿行行为辨识方法，该方法包括：步骤1，采集当前交通场景中的相关感知信息；步骤2，根据所述相关感知信息中的行人个体特性，识别行人的激进程度；步骤3，根据所述相关感知信息中的行人群体特性，识别行人的从众效应；步骤4，根据与当前交通场景类似或相同交通场景的历史违章穿行行人数据，获知行人违章穿行行为的主要影响因素；步骤5，通过计划行为理论，将步骤2、步骤3和步骤4获得的结果进行融合，获得行人的违章穿行意图，进而辨识行人的违章穿行行为，并输出辨识结果。本发明能够实时准确识别行人违章穿行意图，并有效辨识行人违章穿行行为，进而支持驾驶决策。
一种基于计划行为理论行人违章穿行辨识方法

[发明专利]一种多类型扬声器阵列的优化布置方法-CN202110307435.0有效
发明人：彭博;常婉婉;范佳亮;韩强;郑鹏;郑四发 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）;华研慧声（苏州）电子科技有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04R1/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种多类型扬声器阵列的优化布置方法，应用于车内分区域声场控制系统中，包括以下步骤：步骤一：确定车内分区域声场控制系统的电声传递函数；步骤二：依据各类扬声器的频响特性和所需优化频段确定各类扬声器对应的优化频段；步骤三：利用电声传递函数，基于各类扬声器在不同潜在布置位置的控制力增量，对各类扬声器的潜在布置位置进行优先级排序；步骤四：基于各类扬声器对应的优化频段，按照各类扬声器的潜在布置位置的优先级排序依次布置扬声器，直至已布置的扬声器构成的阵列的相对控制增量在所需优化频段内满足需求。本发明能够确定各类型扬声器的数量和位置、实现车内多类型扬声器阵列的最优布置，并保证扬声器阵列控制力最大化。
一种类型扬声器阵列优化布置方法

[发明专利]发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法-CN201911307848.8有效
发明人：钟少伟;彭博;范佳亮;韩强;郑鹏;郑四发 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）;华研慧声（苏州）电子科技有限公司
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G10K11/178 文献下载
摘要：本发明公开了一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法，控制系统包括次级通道模型模块、LMS自适应算法模块、功率放大器、麦克风及次级扬声器，其中，麦克风用于采集各个控制点实时的误差信号；次级通道模型模块用于对采集到的发动机的参考信号进行滤波操作，以将参考信号与误差信号在时域上对齐；LMS自适应算法模块用于根据完成滤波的参考信号和麦克风采集的误差信号，进行下一时刻滤波器系数更新并得到通过功率放大器的激励信号；次级扬声器用于发出激励信号。本发明改进的变步长主动控制算法有效降低多峰值点的汽车发动机噪声，可根据发动机的原始噪声特性，针对性提高峰值点处的控制精度，提高控制后噪声的线性度。
发动机主动噪声控制步长控制系统控制方法

[发明专利]一种音频识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210194505.0在审
发明人：刘海涛;周家盛;彭博;范佳量;姜彦吉;郑四发 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种音频识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待识别音频；对所述待识别音频进行梅尔倒谱变换，得到梅尔倒谱矩阵；将梅尔倒谱矩阵输入识别模型，得到声事件结果，所述识别模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本集包括：梅尔倒谱矩阵样本和梅尔倒谱矩阵样本对应的声事件标签，通过本发明的技术方案，能够在保证识别精度的情况下有效缩减模型规模，提升识别效率。
一种音频识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种车队协同驾驶拆分控制方法-CN202010190094.9有效
发明人：马育林;徐阳;黄子超;孙川;郑四发;牟康伟;李佳霖 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）;苏州安时吉科技信息有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种车队协同驾驶拆分控制方法，预先在自动驾驶车辆的控制器中建立车队拆分行为规则库；当自动驾驶车辆组队巡航、遭遇车队拆分事件触发原因，且控制器判断出自动驾驶车辆与巡航车队中的前车的间距满足分离距离，则触发车队拆分事件，自动驾驶车辆的控制器控制自动驾驶车辆执行车队拆分驾驶行为；在执行车队拆分驾驶行为时，自动驾驶车辆的控制器获得自动驾驶车辆的位姿信息，并预测得到自动驾驶车辆下一时刻的运动动作；再判断自动驾驶车辆的下一时刻的运动动作与车队拆分行为规则库是否匹配，若匹配则利用当前自动驾驶车辆的位姿信息迭代更新车队拆分行为规则库中的车队拆分驾驶行为规则。本发明能够对车队拆分实现最优的控制效果。
一种车队协同驾驶拆分控制方法

[发明专利]一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法-CN202011591287.1有效
发明人：李茹;马育林;田欢;孙川;郑四发 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全风险评估方法，包括：对自动驾驶车辆误/漏识别触发事件进行分析，得出触发误/漏识别事件的原因及发生的场景；在仿真软件中构建自动驾驶车辆误/漏识别仿真测试场景并进行测试，改进误/漏识别对预期功能安全的影响；将由于误/漏识别导致的自动驾驶车辆的系统/组件发生的功能表现局限上传至云端管理系统进行保存；对表现局限的功能进行严重度等级划分，分析潜在的出现频次和可被检测度，以采取相对应的应对措施。通过该发明可有效合理地改善自动驾驶车辆误/漏识别的预期功能安全，降低由于系统性能不足导致的风险，保证自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
一种用于自动驾驶车辆识别预期功能安全风险评估方法

[发明专利]一种车队协同驾驶组队控制方法-CN202010190093.4有效
发明人：马育林;徐阳;黄子超;孙川;郑四发;牟康伟;李佳霖 -专利权人：清华大学苏州汽车研究院（相城）;苏州安时吉科技信息有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种车队协同驾驶组队控制方法，预先在自动驾驶车辆的控制器中建立协同驾驶组队行为规则库；当自动驾驶车辆的自车传感器检测到的其他自动驾驶车辆的位姿数据与通过通信获得的其他自动驾驶车辆的位姿数据相匹配，且自动驾驶车辆和所检测到的其他自动驾驶车辆均满足组队条件时，触发协同驾驶组队事件，自动驾驶车辆基于协同驾驶组队行为规则库控制自动驾驶车辆执行协同驾驶组队行为；在执行协同驾驶组队行为时，迭代更新协同驾驶组队行为规则库。本发明能够对系统驾驶组队实现最优的控制效果。
一种车队协同驾驶组队控制方法

[发明专利]一种基于越野环境态势场模型的行车风险评估方法-CN202010647385.6有效
发明人：王建强;田洪清;黄荷叶;丁峰;李克强;许庆;郑四发;谢杉杉;高博麟;罗禹贡;李升波;边明远;袁泉 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于越野环境态势场模型的行车风险评估方法，该方法包括：S1，根据智能车周边的环境信息，采用人工势能场方法建立评估越野环境风险用的多层次环境态势场模型；S2，通过随机采样生成越野环境空间中的节点，建立越野环境空间拓扑图，生成越野环境态势场中节点之间路段的多维度越野环境行车风险评估模型；多维度越野环境行车风险评估模型包括：连通评估矩阵，用于评估节点之间路段连通可行性；通行代价矩阵，用于评估节点之间路段通行代价；本发明能够根据车辆周边多维度越野环境信息输出其环境态势场势能值，并在此基础上采用随机采样方法建立越野环境空间拓扑图，并评估拓扑图中节点之间的越野环境行车风险，该风险为生成优化路径，以及达到可行、安全、高效的智能车辆行驶目标提供有利条件。
一种基于越野环境态势模型行车风险评估方法

[发明专利]约束型智能汽车自主决策系统在线训练方法及装置-CN202110536117.1有效
发明人：谷子青;马海铜;郑四发;李升波;王建强;许庆 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种约束型智能汽车自主决策系统在线训练方法及装置，该方法在每轮优化中，以车辆驾驶性能作为优化的目标，通过计算约束函数的梯度投影矩阵，将更新梯度投影至可行且安全的区域中，并利用安全护盾检测执行策略的绝对安全行。可以保证智能汽车在线优化目标时的安全性，从而降低了对仿真器的要求，应用范围不受场景限制，能够达到安全在线训练的目标。
约束智能汽车自主决策系统在线训练方法装置