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确定车道线的方法、装置、设备及计算机存储介质 CN202210716010.X - 本申请实施例提供了一种确定车道线的方法、装置、设备及计算机存储介质，该确定车道线的方法包括识别目标图像中车道线的外轮廓线的像素信息，外轮廓线的像素信息包括车道线外轮廓各像素点的第一位置信息；计算基于第一位置信息拟合的车道线的第二位置信息，与第一位置信息的误差；在误差大于或等于预设误差阈值的情况下，切分外轮廓线为预设数量的分段线；基于每个分段线的像素点的位置信息，以及为每个分段线配置的预设权重因子，利用加权最小二乘法拟合外轮廓线，得到第一目标车道线。根据本申请实施例，利用加权最小二乘法拟合曲线类型的车道线，可以在道路曲率半径很小的场景下，高精度的检测出可以用于控制车辆的车道线。 实质审查
目标分类方法、装置、设备及存储介质 CN202210646341.0 - 本申请属于智慧交通领域，提出了一种目标分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过雷达获取点云信息和航迹信息；根据所述点云的航迹信息，计算所述点云的速度、点云的运动方向；基于所述距离，采用基于密度的聚类方法得到第一聚类簇；基于速度差，采用基于密度的聚类方法得到第二聚类簇；基于运动方向夹角，采用基于密度的聚类方法得到第三聚类簇；根据所述点云信息确定所述第三聚类簇对应的属性，根据所述属性对目标进行分类。本申请通过距离、速度和运动方向作为基于密度的聚类方法对点云进行聚类，可将不同速度和不同运动方向的多个运动目标准确分离，从而使得第三聚类簇的属性更加准确，有利于提高目标分类精度。 实质审查
汽车及其预瞄控制方法、装置及存储介质 CN202210617702.9 - 本申请属于智能驾驶领域，提出了一种汽车及其预瞄控制方法、装置及存储介质。该方法包括：确定无预瞄时的车辆的位姿与实际参考轨迹之间的第一状态方程，以及确定有预瞄时所述车辆状态信息与实际参考轨迹之间的第二状态方程；根据所述第一状态方程和所述第二状态方程，确定用于描述车路预瞄误差的第三状态方程；根据所述车辆的状态信息与实际参考轨迹的偏差确定反馈增益；根据所述反馈增益和所述第三状态方程，确定所述车辆的预瞄控制指令。在考虑了当前参考点位置之外，还考虑了未来一段时间内的状态信息的变化，从而能够实现更佳的车辆控制，减少由实际参考轨迹急剧变化给车辆行驶过程中带来的顿挫感，有利于提升车辆行驶的舒适性。 实质审查
一种车辆质量确定方法、装置、车辆及存储介质 CN202210603010.9 - 本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种车辆质量确定方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：在预设触发条件被触发的情况下，启动执行车辆质量辨识操作，车辆质量辨识操作包括：获取目标车辆在行驶过程中的车辆运行数据，以及根据车辆运行数据和预先构建的质量辨识模型，生成质量辨识数据；在所得到的质量辨识数据序列满足预设截止条件时，停止执行车辆质量辨识操作，以及将满足预设截止条件的质量辨识数据序列确定为目标数据序列；根据目标数据序列，生成目标车辆的车辆质量。本申请可以实现及时准确地确定车辆的车辆质量，有助于实现基于所得到的准确的车辆质量对车辆进行精确控制，从而提高车辆行驶安全。 实质审查
一种C-V2X检测方法、设备及计算机可读存储介质 CN202210582901.0 - 本申请属于车联网技术领域，尤其涉及一种C‑V2X检测方法、设备及计算机可读存储介质。所述方法应用于C‑V2X检测设备中，所述C‑V2X检测设备内置于手机壳的壳体中，通过预设的数据传输接口与所述手机壳中的手机连接；所述方法包括：对指定的C‑V2X通讯设备进行交互检测，得到所述C‑V2X通讯设备的设备状态；通过所述数据传输接口将所述设备状态传输至所述手机中，并通过所述手机将所述设备状态上传至云端。通过本申请，将检测设备与手机的形成一个有机的整体，通过两者的配合使用来实现对通讯设备的检测，有效利用了手机中已有的资源和能力，实现了检测设备的轻量化，便于随身携带进行检测，减少了检测成本，提升了检测效率。 实质审查
一种车辆运动状态估计方法、装置、终端设备和存储介质 CN202210574726.0 - 本申请涉及车辆控制技术领域，提出一种车辆运动状态估计方法、装置、终端设备和存储介质。该方法包括：获取车辆的惯性测量单元数据以及车辆转向参数；将所述惯性测量单元数据输入预先构建的车辆运动学模型，通过所述车辆运动学模型计算得到所述车辆的运动状态估计值；以所述车辆转向参数作为观测量输入预先构建的观测模型，通过所述观测模型计算得到所述运动状态估计值的修正量；结合所述车辆运动学模型和所述观测模型进行能观性分析，并基于所述能观性分析的结果对所述修正量进行调整；根据调整后的所述修正量对所述运动状态估计值进行修正。采用该方法能够在一定程度上提高车辆运动状态估计的准确率和稳定性。 实质审查
路侧雷达的标定方法、装置、设备及存储介质 CN202210563977.9 - 本申请涉及智能交通领域，提出了一种路侧雷达的标定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取车辆的第一定位信息和速度信息，以及网联车辆的第二定位信息；所述第一定位信息进行聚类，生成车辆轨迹；根据所述车辆轨迹的相对位置关系，结合预先确定的所述网联车辆所行驶的车道信息，确定所述第二定位信息匹配的车辆轨迹；将所述第二定位信息和所述车辆轨迹中的第三定位信息按照时间对齐，将对齐的定位信息坐标转换计算，确定所述路侧雷达的标定信息。由于本申请基于第一定位信息和速度信息进行聚类生成车辆轨迹，从而能够有效的解决路侧雷达的噪点问题和不连续的问题，同时在公开道路对路侧雷达进行标定时无须封闭道路。 实质审查
车辆碰撞预警方法、装置、计算机可读存储介质及车辆 CN202210508212.5 - 本申请属于智能驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆碰撞预警方法、装置、计算机可读存储介质及车辆。所述方法包括：获取第一车辆的行驶信息；接收风险车辆集合中各个车辆的行驶信息；所述风险车辆集合为存在碰撞风险的两个以上的车辆组成的集合；根据所述第一车辆的行驶信息和所述风险车辆集合中各个车辆的行驶信息计算所述第一车辆和所述风险车辆集合之间的碰撞风险值；根据所述第一车辆和所述风险车辆集合之间的碰撞风险值确定所述第一车辆的碰撞预警结果。通过本申请，可以在各种复杂场景中将其它存在碰撞风险的多个车辆视作一个整体来评估其与本车之间的碰撞风险，从而可以有效避免多车连续追尾事故的发生。 实质审查
线控底盘的性能评价方法、装置、设备及存储介质 CN202210498799.6 - 本申请涉及自动驾驶领域，提出了一种线控底盘的性能评价方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集在预定测试场景下的测试数据；根据所采集的测试数据，确定所述线控底盘在所设定的测试场景下的关键指标数据；根据预先设定的性能评价模型，通过所述关键指标数据评价所述线控底盘的性能。与主观评价方式相比，本申请所述的性能评价方法，极大的减轻了人的主观误差影响，使得所评价的线控底盘的性能更加客观，减少自动驾驶控制时的问题出现的几率，提高自动驾驶车辆的安全性。 实质审查
汽车碰撞预警方法、装置、设备及存储介质 CN202210390278.9 - 本申请属于智能驾驶领域，提出了一种汽车碰撞检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集预定区域范围内的车辆的位置，以及车辆处于所述位置时的时间；获取所述车辆在当前时刻所确定的运动轨迹，所述运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹；基于所述第二运动轨迹确定所述车辆的行驶状态，基于所述第一运动轨迹确定所述车辆运动的线性方程；根据所述行驶状态和所述线性方程，确定所述区域范围内的车辆在预设的预测时段内是否存在碰撞风险。通过该方法，可以简化碰撞计算，快速准确的生成碰撞预警。 实质审查