惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司

本申请提供一种无人车多源融合定位与博弈规划方法及无人车；所述方法包括：获取无人车的多源定位传感器数据、所述无人车运行环境中的行人图像数据，以及所述无人车的任务优先级信息；对所述多源定位传感器数据进行融合定位，得到所述无人车的融合位姿；基于所述行人图像数据对行人进行时序意图预测，得到行人行为状态、注意力状态及预测轨迹；根据所述行人行为状态、所述注意力状态及所述预测轨迹，计算动态安全区。本申请实现了SMT车间复杂环境下无人车定位鲁棒性与通行效率的协同提升。

本发明实施例公开了一种除法实现装置和FPGA，装置包括：位宽检测单元，用于接收二进制的被除数和除数；计算除数的绝对值的实际有效位宽；路径决策单元，用于根据实际有效位宽与预设位宽阈值的比较结果生成路径选择信号；低位宽处理单元，用于在路径选择信号指示低位宽旁路子路径的情况下，基于倒数查找表获得除数的绝对值的第一倒数；高位宽处理单元，用于在路径选择信号指示高位宽牛顿修正子路径的情况下，基于倒数查找表获得除数的绝对值的最高K个有效位的第二倒数，并基于牛顿迭代法对第二倒数进行修正，得到第三倒数；商乘法单元，用于基于被除数、以及第一倒数或第三倒数计算得到商。本方案可实现自适应低功耗高吞吐的除法运算。

本发明实施例公开了一种故障等级自适应处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取预设的故障处理决策模式；接收故障信息，故障信息包含故障标识、故障原因和故障状态；基于故障标识查询故障多态映射表，以确定故障标识对应的故障原因与故障等级之间的映射关系，并根据故障原因和映射关系，得到目标故障等级；根据故障状态，将故障信息加入目标故障等级对应的故障队列，或者从目标故障等级对应的故障队列中移除故障信息；根据故障处理决策模式，对非空的故障队列执行安全处理操作。本发明实施例的技术方案可以实现故障处理的精准化、高效化与自适应，避免过度处理或处理不及时的问题。

本发明公开了一种助力外骨骼的测试方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取髋关节助力扭矩、髋关节相位及步态事件；基于所述步态事件及髋关节相位将步态周期划分为助力相位窗口及非助力相位窗口；基于所述步态周期内的髋关节助力扭矩确定所述助力外骨骼的测试指标；其中，所述步态周期内的髋关节助力扭矩包括所述助力相位窗口内的髋关节助力扭矩及非助力相位窗口内的髋关节助力扭矩，所述助力外骨骼的测试指标包括如下至少之一：峰值扭矩、单步扭矩冲量、扭矩一致性信息、有效助力相位比例、扭矩峰值相位偏差、传递效率、无效助力比例。可以通过测试指标准确的判断外骨骼是否向提供了有效助力。

本发明实施例提供了一种电动踏板协同控制方法、装置、电子设备和存储介质，其中，应用于智能车辆领域，该方法包括：基于车辆控制器局域网总线获取智能车辆的车辆行驶场景信息以及根据多模态传感器获取智能车辆的电动踏板的踏板状态信息；基于车辆行驶场景信息和踏板状态信息在预设场景‑安全映射表内确定智能车辆的场景类型；按照踏板状态信息确定场景类型对应的踏板控制策略以及动态防夹电流阈值；按照踏板控制策略和动态防夹电流阈值对电动踏板进行控制。本发明实施例可基于整车行驶状态对电动踏板进行控制，丰富电动踏板控制的信息源维度，实现电动踏板控制参数的精度，可增强电动踏板控制和场景适配能力，提升踏板控制的稳定性和安全性。

本发明实施例提供一种智能座舱反事实样本生成方法、智能座舱交互方法、设备、系统及车辆，包括：获取至少一条原始座舱交互指令；确定对原始座舱交互指令的执行结果产生影响的至少一个影响条件；在保持原始座舱交互指令不变的条件下，对影响条件中的至少一个条件进行调整，生成至少一个反事实状态；针对原始座舱交互指令在反事实状态下的执行场景，确定智能座舱系统对应的处理结果；将原始座舱交互指令、反事实状态以及对应的处理结果关联，形成一条反事实样本数据。可以生成同一座舱交互指令在不同车辆状态下对应不同处理结果的样本数据，从而提高智能座舱模型对车辆状态约束和安全策略的学习能力；且采用自动化生成方式，从而降低人工标注成本。

本发明公开了一种车载TS‑PON下的光网络单元点对点通信方法和系统。该方法包括：接收各车载终端单元上报的车载服务数据，基于车载服务数据构建全局服务映射数据库，生成每一组存在交互需求与车载终端单元对应的专属点对点标识数据；基于标准传输帧与预留影子帧帧结构，根据专属点对点标识数据为车载终端单元分配双向专属时隙资源，在分配得到的双向专属时隙资源对应的传输时段内，发送端车载终端单元封装携带专属点对点标识数据的业务传输数据并完成光信号发送，中心调度节点对光信号进行全网物理广播；接收端车载终端单元基于本地存储的专属点对点标识数据校验广播光信号，在校验匹配的情况下解析业务传输数据并向上层车载服务输出。降低通信延迟。