面向自动驾驶车辆的安全规划系统及其安全规划方法

1.本发明涉及汽车技术领域，特别涉及面向自动驾驶车辆的安全规划系统及其安全规划方法。


背景技术：

2.自动驾驶车辆智能化、电动化的发展使得自动驾驶汽车对于底盘需要更高的控制优先度，来充分发挥整车域控与自动驾驶智能决策优势，提高自动驾驶车辆的安全性。
3.目前，当自动驾驶汽车进入低附路面、高速侧滑等极端动力学工况时，车辆完全由abs、esc、tcs控制器等极端动力学控制器接管，自动驾驶控制器失去了对车辆的控制能力，直到主动安全控制器退出，这种主动安全控制器突然介入的模式，导致自动驾驶域控制器暂时无法完全控制整车动力学，容易出现预期以外安全事故，同时主动安全控制也未能充分利用自动驾驶更多的感知信息和高强算力来提升其潜力。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
5.为此，本发明的第一个目的在于提出一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统，将主动安全控制功能集成到车辆路径规划控制之中，在路径规划过程中根据融合感知信息计算车辆的动力学边界并对路径进行安全限制，并且伴随路径生成轮速控制命令，确保生成轨迹在底盘路径跟踪控制与动力学控制过程中车辆处于不触发abs等安全功能，充分利用自动驾驶部分感知和决策能力提升自动驾驶域控制器安全性能。
6.为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统，多种类传感器、自动驾驶域控制器和底盘域控制器；其中，
7.所述多种类传感器，用于采集自动驾驶车辆的多个传感器信号；
8.所述自动驾驶域控制器，包括融合感知模块、安全边界分析模块、规划决策模块和安全规划模块；其中，融合感知模块融合计算多个传感器信号输出车辆相关信息，安全边界分析模块对车辆相关信息进行计算以输出动力学安全边界信号，规划决策模块基于动力学安全边界信号输出规划决策信号，安全规划模块基于规划决策信号和动力学安全边界信号生成并输出轨迹信号和轮速信号；
9.所述底盘域控制器，包括状态估计与预测模块、轨迹/轮速跟踪控制器、底盘动力学控制器；其中，状态估计与预测模块对多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算输出车辆估计与预测信号；轨迹/轮速跟踪控制器基于轨迹信号和轮速信号以及车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号；底盘动力学控制器对车辆估计与预测信号和运动控制信号进行分配计算以生成车辆相关系统的第一控制信号并发送到对应的执行机构。
10.本发明实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，充分利用自动驾驶更多的感知信息和高强算力来提升其安全潜力，减少abs/esc/tcs等安全功能的触发，提升车辆的安
全性能。
11.另外，根据本发明上述实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统还可以具有以下附加的技术特征：
12.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述底盘域控制器，还包括安全状态识别模块和abs/esc/tcs功能模块；其中，
13.所述安全状态识别模块，用于根据动力学安全边界信号对车辆相关物理量进行校验，以校验所述车辆相关物理量是否满足动力学安全边界约束条件，若否，则激活所述abs/esc/tcs功能模块，并向所述自动驾驶域控制器发送校验失败信号；
14.所述abs/esc/tcs功能模块，用于在激活后进行整车动力学控制，并生成车辆相关系统的第二控制信号并发送到对应的执行机构。
15.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述安全边界分析模块，还用于利用整车动力学模型与轮胎模型对所述车辆相关信息进行计算以得到动力学安全边界信号，并将所述动力学安全边界信号发送至安全规划模块和安全状态识别模块。
16.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述安全规划模块，还用于在当前整车动力学状态满足动力学安全边界约束条件时，对规划决策信号和动力学安全边界信号进行计算得到轨迹信号和轮速信号。
17.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述安全状态识别模块，还用于识别所述车辆估计与预测信号以估计当前整车动力学状态，并基于接收到的安全边界分析模块的动力学安全边界信号判断所述当前整车动力学状态是否满足动力学安全边界约束条件。
18.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述车辆相关系统，包括车辆驱动系统、制动系统、转向系统和悬架系统；所述规划决策信号，包括换道、直行和避障决策信号；所述动力学安全边界信号，包括横摆角速度限值和滑移率限值；所述轨迹信号满足道路边界限制、横摆角速度限制、加速度限制以及侧向加速度限制；所述轮速信号满足滑移率限制；所述整车动力学控制信号，包括驱动系统、制动系统、转向系统和悬架系统的反馈信号。
19.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述车辆相关信息，包括障碍物信息、道路信息、姿态信号、车辆位置和速度信号中的多种；所述多个传感器信号包括自动驾驶车辆的激光雷达信号、摄像头信号、组合惯导信号以及轮速信号中的多种。
20.本发明的第二个目的在于提出一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法。
21.为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法，包括：
22.对基于多个传感器信号得到的车辆相关信息进行计算得到动力学安全边界信号；
23.根据所述动力学安全边界信号和基于所述动力学安全边界信号得到的规划决策信号生成轨迹信号和轮速信号；
24.对所述多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算得到车辆估计与预测信号；
25.基于所述轨迹信号和轮速信号以及所述车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号，并对所述车辆估计与预测信号和所述运动控制信号进行分配计算以得到车辆相关系统对应的控制信号。
26.本发明实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法，充分利用自动驾驶更多的感知信息和高强算力来提升其安全潜力，减少abs/esc/tcs等安全功能的触发，提升车辆的安全性能。
27.本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备，包括处理器和存储器；
28.其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法。
29.本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法。
30.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
31.本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
32.图1为根据本发明一个实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的结构示意图；
33.图2为根据本发明一个实施例的一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法的流程图；
34.图3为根据本发明一个实施例的另一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法的流程图；
35.图4为根据本发明一个实施例的计算机设备。
具体实施方式
36.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
37.下面参照附图描述根据本发明实施例提出的面向自动驾驶车辆的安全规划系统、方法、设备和存储介质。
38.图1是本发明一个实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的结构示意图。
39.如图1所示，该系统包括：多种类传感器10、自动驾驶域控制器20和底盘域控制器30；其中，
40.多种类传感器10(支撑高级别自动驾驶的传感组合)，用于采集自动驾驶车辆的多个传感器信号；
41.自动驾驶域控制器20，包括融合感知模块、安全边界分析模块、规划决策模块和安全规划模块；其中，融合感知模块融合计算多个传感器信号输出车辆相关信息，安全边界分析模块对车辆相关信息进行计算以输出动力学安全边界信号，规划决策模块基于动力学安全边界信号输出规划决策信号，安全规划模块基于规划决策信号和动力学安全边界信号生
成并输出轨迹信号和轮速信号；
42.底盘域控制器30，包括状态估计与预测模块、轨迹/轮速跟踪控制器、底盘动力学控制器；其中，状态估计与预测模块对多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算输出车辆估计与预测信号；轨迹/轮速跟踪控制器基于轨迹信号和轮速信号以及车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号；底盘动力学控制器对车辆估计与预测信号和运动控制信号进行分配计算以生成车辆相关系统的第一控制信号并发送到对应的执行机构。
43.可以理解的是，多种类传感器10(支撑高级别自动驾驶的传感组合)，其中多种类传感器包括自动驾驶传感的激光雷达、摄像头、组合惯导以及底盘域的轮速传感器等。
44.在本发明的一个实施例中，自动驾驶域控制器20，包含融合感知模块21、安全边界分析模块22、规划决策模块23和安全规划模块24。
45.融合感知模块21，接受自动驾驶车辆多个传感器信号，融合计算得到障碍物信息、道路信息、车辆位置、速度信号，同时将道路安全边界信号，包括障碍物信息、道路信息，发送到安全边界分析模块22和规划决策模块23，其中多种类传感器信号包括自动驾驶传感的激光雷达信号、摄像头信号、组合惯导信号以及底盘域的轮速信号等。
46.安全边界分析模块23，将融合感知模块21计算得到的道路附着信号、姿态信号和速度信号结合整车动力学模型与轮胎模型进行计算，得到动力学安全边界信号，其中动力学安全边界信号包含该状态下的横摆角速度限值、滑移率限值，并发送安全边界信号到安全规划模块24和底盘域控制器30的安全状态识别模块34。
47.规划决策模块23，基于接收的安全边界信息进行自动驾驶智能决策，进行包括换道、直行、避障决策，并将决策信号发送给安全规划模块24。
48.安全规划模块24，当整车动力学状态未超过动力学安全边界限制时，基于接收到的规划决策信号和动力学安全边界信息，计算得到受到动力学安全边界约束的优化轨迹信号，并伴随路径生成轮速命令，保证生成轨迹在执行时在车辆安全动力学边界内，同时将轨迹信号、轮速信号发送至底盘域控制器30，其中轨迹信号和轮速信号的命令可以采用优化的方法，如模型预测控制，也可以采用智能学习的方法，如强化学习，生成的轨迹信号要保证满足道路边界限制、横摆角速度限制、加速度限制、侧向加速度限值，生成的轮速信号要满足滑移率限制，确保整车规划路径和轮速满足动力学安全要求。
49.在本发明的一个实施例中，底盘域控制器30，包含状态估计与预测模块31、轨迹/轮速跟踪控制器32、底盘动力学控制器33、安全状态识别模块34和abs/esc/tcs功能模块35。
50.状态估计与预测模块31，主要计算当前车身动力学状态，将多个自动驾驶传感信号与整车动力学控制信号进行基于整车动力学模型的解算，得到整车位置、速度、姿态、轮胎力信号，发送安全状态识别模块34、底盘动力学控制模块33、轨迹/轮速跟踪控制模块32，其中传感信号包括组合惯导信号、轮速信号，整车动力学控制信号包括驱动系统、制动系统、转向系统、悬架系统的反馈信号。
51.轨迹/轮速跟踪控制器32，接收安全规划模块24的轨迹信号、轮速信号和状态估计与预测模块31的估计与预测信号，对于底盘动力学运动状态进行纵横垂协同控制，生成跟踪轨迹与轮速的纵横向运动控制命令，包括横向力、纵向力、横摆力矩命令，并发送给底盘
动力学控制器33。
52.底盘动力学控制器33，轨迹/轮速跟踪控制器32生成的运动控制命令，和状态估计与预测模块31的估计与预测信号，依据车辆动力学控制算法进行线控执行机构的执行分配，生成车辆驱动系统41、制动系统42、转向系统43和悬架系统44的控制信号并发送到对应执行机构。
53.安全状态识别模块34，分别接受安全边界分析模块22计算得到的动力学安全边界信号与状态估计预测模块31观测估计的当前车身动力学状态，并对轮速、横摆角速度、侧向加速度等选定的与车身稳定性相关物理量进行校验。当相关物理量在动力学安全边界阈值内时，则继续按照自动驾驶域控制的安全规划方法进行安全规划与动力学控制；当相关物理量超过动力学安全边界阈值时，意味整车运动状态处于危急状态且当前规划路径与轮速已经无法保证，需要以车身稳定性为主要控制目标，则激活abs/esc/tcs功能模块35，且向自动驾驶域控制器20发送校验失败信号，自动驾驶域控制器20暂时放弃车身控制接管至车身状态重新恢复到安全边界内。
54.abs/esc/tcs功能模块35，在整车动力学状态超过动力学安全边界限制时激活，暂时接管整车动力学控制，生成车辆驱动系统41、制动系统42、转向系统43和悬架系统44的控制信号并发送到对应执行机构，在将整车状态控制到安全边界内之后退出。
55.通过本发明实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，将主动安全控制功能集成到车辆路径规划控制之中，在路径规划过程中根据融合感知信息计算车辆的动力学边界并对路径进行安全限制，并且伴随路径生成轮速控制命令，确保生成轨迹在底盘路径跟踪控制与动力学控制过程中车辆处于不触发abs等安全功能，充分利用自动驾驶部分感知和决策能力提升自动驾驶域控制器安全性能。
56.其次参照附图描述根据本发明实施例提出的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法。
57.图2是本发明一个实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法的流程图。
58.如图2所示，该方法，包括以下步骤：
59.s1，对基于多个传感器信号得到的车辆相关信息进行计算得到动力学安全边界信号；
60.s2，根据动力学安全边界信号和基于动力学安全边界信号得到的规划决策信号生成轨迹信号和轮速信号；
61.s3，对多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算得到车辆估计与预测信号；
62.s4，基于轨迹信号和轮速信号以及车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号，并对车辆估计与预测信号和运动控制信号进行分配计算以得到车辆相关系统对应的控制信号。
63.可以理解的是，当前自动驾驶汽车安全控制方案主要是底盘动力学控制器跟踪自动驾驶控制器计算得到的路径，在低附、急刹车等紧急工况下发生安全风险则会直接触发abs/esc/tcs等安全功能。但是该方案导致紧急工况更容易触发，自动驾驶域控制器暂时无法完全控制整车动力学，容易出现预期以外安全事故。对此，本发明充分利用自动驾驶更多
的感知信息和高强算力来提升其安全潜力，减少abs/esc/tcs等安全功能的触发，提升车辆的安全性能。
64.在本发明的一个实施例中，图3为本发明实施例的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法的逻辑图，如图3所示：
65.融合感知s10，用于接受自动驾驶多个传感器信号，融合计算得到障碍物信息、道路附着信息、车辆位置、姿态、速度信号；
66.安全边界分析s20，用于将融合感知计算得到的道路附着信号、姿态信号和速度信号结合整车动力学模型与轮胎模型进行计算，得到动力学安全边界信号，包括该状态下的横摆角速度限值、滑移率限值；
67.安全状态识别s30，识别估计整车状态估计与预测信号并接收安全边界分析模块的安全边界信息，判断整车动力学状态是否处在安全边界状态限制内。
68.当整车动力学状态未超过动力学安全边界限制，则进行安全规划s41，基于接收到的规划决策信号和动力学安全边界信息，计算得到受到动力学安全边界约束的优化轨迹信号，并伴随路径生成轮速命令，保证生成轨迹在执行时在车辆安全动力学边界内，同时进行底盘动力学融合控制s42，计算分配线控执行机构的控制命令，最后进行步骤s50，底盘线控执行器执行相关控制命令，包含各轮驱制动力命令、转向系统转向角命令、主动悬架主动力命令等。
69.当整车动力学状态超过动力学安全边界限制，则直接触发s43 abs/esc/tcs功能，暂时接管整车动力学控制，由传统abs/esc/tcs安全算法迅速恢复整车稳定性，提高整车附着利用率，最后进行步骤s50，底盘线控执行器执行相关控制命令，包含各轮驱制动力命令、转向系统转向角命令、主动悬架主动力命令等。
70.综上所述，随着汽车智能化的兴起，智能汽车对于算力与感知能力逐渐提高，对于安全需求提高，对于底盘域与自动驾驶域的协同交互加深，本发明在保证安全前提下利用自动驾驶感知信息和规划能力，减少风险场景触发，提高了自动驾驶车辆安全性，应用前景广阔。
71.根据本发明实施例提出面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法，本发明的面向自动驾驶车辆的安全规划的底盘域控制器可以充分利用自动驾驶车辆的感知能力与计算能力，减少预期外的abs/tcs/esc等功能触发，提升自动驾驶车辆行驶过程的车身稳定性，且保留了紧急工况下的主动安全能力。
72.为了实现上述实施例的方法，本发明还提供了一种计算机设备，如图4所示，该计算机设备600包括存储器601、处理器602；其中，所述处理器602通过读取所述存储器601中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现上文所述面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法的各个步骤。
73.为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述实施例所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法。
74.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三
个等，除非另有明确具体的限定。
75.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
76.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，包括：多种类传感器、自动驾驶域控制器和底盘域控制器；其中，所述多种类传感器，用于采集自动驾驶车辆的多个传感器信号；所述自动驾驶域控制器，包括融合感知模块、安全边界分析模块、规划决策模块和安全规划模块；其中，融合感知模块融合计算多个传感器信号输出车辆相关信息，安全边界分析模块对车辆相关信息进行计算以输出动力学安全边界信号，规划决策模块基于动力学安全边界信号输出规划决策信号，安全规划模块基于规划决策信号和动力学安全边界信号生成并输出轨迹信号和轮速信号；所述底盘域控制器，包括状态估计与预测模块、轨迹/轮速跟踪控制器、底盘动力学控制器；其中，状态估计与预测模块对多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算输出车辆估计与预测信号；轨迹/轮速跟踪控制器基于轨迹信号和轮速信号以及车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号；底盘动力学控制器对车辆估计与预测信号和运动控制信号进行分配计算以生成车辆相关系统的第一控制信号并发送到对应的执行机构。2.根据权利要求1所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，所述底盘域控制器，还包括安全状态识别模块和abs/esc/tcs功能模块；其中，所述安全状态识别模块，用于根据动力学安全边界信号对车辆相关物理量进行校验，以校验所述车辆相关物理量是否满足动力学安全边界约束条件，若否，则激活所述abs/esc/tcs功能模块，并向所述自动驾驶域控制器发送校验失败信号；所述abs/esc/tcs功能模块，用于在激活后进行整车动力学控制，并生成车辆相关系统的第二控制信号并发送到对应的执行机构。3.根据权利要求1所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，所述安全边界分析模块，还用于利用整车动力学模型与轮胎模型对所述车辆相关信息进行计算以得到动力学安全边界信号，并将所述动力学安全边界信号发送至安全规划模块和安全状态识别模块。4.根据权利要求1所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，所述安全规划模块，还用于在当前整车动力学状态满足动力学安全边界约束条件时，对规划决策信号和动力学安全边界信号进行计算得到轨迹信号和轮速信号。5.根据权利要求4所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，所述安全状态识别模块，还用于识别所述车辆估计与预测信号以估计当前整车动力学状态，并基于接收到的安全边界分析模块的动力学安全边界信号判断所述当前整车动力学状态是否满足动力学安全边界约束条件。6.根据权利要1所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，所述车辆相关系统，包括车辆驱动系统、制动系统、转向系统和悬架系统；所述规划决策信号，包括换道、直行和避障决策信号；所述动力学安全边界信号，包括横摆角速度限值和滑移率限值；所述轨迹信号满足道路边界限制、横摆角速度限制、加速度限制以及侧向加速度限制；所述轮速信号满足滑移率限制；所述整车动力学控制信号，包括驱动系统、制动系统、转向系统和悬架系统的反馈信号。7.根据权利要求1所述的面向自动驾驶车辆的安全规划系统，其特征在于，所述车辆相关信息，包括障碍物信息、道路信息、姿态信号、车辆位置和速度信号中的多种；所述多个传
感器信号包括自动驾驶车辆的激光雷达信号、摄像头信号、组合惯导信号以及轮速信号中的多种。8.应用于权利要求1-7中任一一项所述的一种面向自动驾驶车辆的安全规划系统的安全规划方法，其特征在于，包括以下步骤：对基于多个传感器信号得到的车辆相关信息进行计算得到动力学安全边界信号；根据所述动力学安全边界信号和基于所述动力学安全边界信号得到的规划决策信号生成轨迹信号和轮速信号；对所述多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算得到车辆估计与预测信号；基于所述轨迹信号和轮速信号以及所述车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号，并对所述车辆估计与预测信号和所述运动控制信号进行分配计算以得到车辆相关系统对应的控制信号。9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求8中所述的安全规划方法。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求8中所述的安全规划方法。

技术总结
本发明提出面向自动驾驶车辆的安全规划系统及其安全规划方法，其中，该方法包括：对基于多个传感器信号得到的车辆相关信息进行计算得到动力学安全边界信号；根据动力学安全边界信号和基于动力学安全边界信号得到的规划决策信号生成轨迹信号和轮速信号；对多个传感器信号和整车动力学控制信号进行解算得到车辆估计与预测信号；基于轨迹信号和轮速信号以及车辆估计与预测信号进行协同控制以生成运动控制信号，并对车辆估计与预测信号和运动控制信号进行分配计算以得到车辆相关系统对应的控制信号。本发明充分利用自动驾驶部分感知和决策能力提升自动驾驶域控制器安全性能。和决策能力提升自动驾驶域控制器安全性能。和决策能力提升自动驾驶域控制器安全性能。


技术研发人员：张俊智 张峻峰 何承坤 马瑞海
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/7/18