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公开(公告)号：CN113791615B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202110958481.7
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/43 , G08G1/00 , G08G1/0967 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/692 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种混合车辆队列分布式模型预测控制方法，首先将混合车辆队列划分为多个相互关联的局部混合车辆队列；然后基于网联自动驾驶车辆和人类驾驶车辆的跟驰模型，建立各个局部混合队列的模型；其次，基于局部混合队列模型，根据模型预测控制算法，建立混合车辆队列整体的控制问题；最后，结合交替方向乘子法，为各个局部混合队列构建分布式模型预测控制器，实现混合车辆队列整体的编队控制。通过在MATLAB仿真平台上进行实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，本发明可以保证混合车辆队列中网联自动驾驶车辆和人类驾驶车辆达到良好的编队效果，同时网联自动驾驶车辆能以较小的车间距离编队行驶，有效提高了交通容量。
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公开(公告)号：CN117373226A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311396793.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0967
Abstract: 本发公开了基于自触发管道模型预测控制的混合车辆队列控制方法，该方法通过设计自触发机制来预测未来通信的触发时刻，从而减少车辆状态的采样次数，并避免智能体之间的连续通信，降低通信的频率，减少优化问题计算次数，从而缩减在线优化时间。通过自适应采样间隔控制和通信网络资源调度，实现无冲突传输。
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公开(公告)号：CN109410587B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201811546796.5
申请日：2018-12-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种城市快速路的宏观交通流参数估计方法，该方法使用一种随机宏观交通流模型对城市快速路进行参数估计，估计的参数有路段平均密度和路段平均速度。方法的主要内容有模型的建立和参数估计两大部分，模型的建立分为三个步骤：模型理论架构搭建，模型各项参数和系统矩阵的确定，模型模态的转移速率矩阵的确定；参数估计是在模型建立的基础上，利用转移速率矩阵得到任意时间间隔的路段交通状态的随机分布值，将当前时刻路段交通状态的随机值与宏观交通流参数代入该模型，估计出下一时刻路段的交通流参数，实现为驾驶员导航，为交通管理者提供信息支持的目的。
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公开(公告)号：CN111222630A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010050338.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的自主驾驶规则学习方法，在车联网环境下，路网中存在两种类型车辆，自主驾驶车和网联车。自主驾驶车通过车载控制系统与车联网的车车(Vehicle-to-Vehicle，V2V)通信技术实时获取路网中网联车的行驶状态，通过深度强化学习的方式，在保证交通安全的情况下，学习自主驾驶规则，调节车辆队列驾驶间距，以最大化路网的平均速度和提高路网的通行效率。为以后利用深度强化学习进一步提高车辆的自主决策能力奠定了基础。
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公开(公告)号：CN109410587A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811546796.5
申请日：2018-12-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种城市快速路的宏观交通流参数估计方法，该方法使用一种随机宏观交通流模型对城市快速路进行参数估计，估计的参数有路段平均密度和路段平均速度。方法的主要内容有模型的建立和参数估计两大部分，模型的建立分为三个步骤：模型理论架构搭建，模型各项参数和系统矩阵的确定，模型模态的转移速率矩阵的确定；参数估计是在模型建立的基础上，利用转移速率矩阵得到任意时间间隔的路段交通状态的随机分布值，将当前时刻路段交通状态的随机值与宏观交通流参数代入该模型，估计出下一时刻路段的交通流参数，实现为驾驶员导航，为交通管理者提供信息支持的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103729183B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310741889.4
申请日：2013-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计，在任意时空范围内，实现对车辆出行污染物排放估计和预测的绿色导航系统与方法。该系统包括出行数据采集部分和绿色出行导航部分。利用智能手机的普及性以及便携性，结合车辆VSP污染物排放模型，以一种便利、低开销的方式获取大量用户的出行信息构建历史数据库，并通过绿色出行导航部分将其转化为直观可视的污染物排放数据。通过直观了解到自身出行对于城市污染物排放水平的影响，达到改善交通出行行为，降低机动车污染物排放总量的目的。
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公开(公告)号：CN103729183A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310741889.4
申请日：2013-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计，在任意时空范围内，实现对车辆出行污染物排放估计和预测的绿色导航系统与方法。该系统包括出行数据采集部分和绿色出行导航部分。利用智能手机的普及性以及便携性，结合车辆VSP污染物排放模型，以一种便利、低开销的方式获取大量用户的出行信息构建历史数据库，并通过绿色出行导航部分将其转化为直观可视的污染物排放数据。通过直观了解到自身出行对于城市污染物排放水平的影响，达到改善交通出行行为，降低机动车污染物排放总量的目的。
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公开(公告)号：CN103258427A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310145148.X
申请日：2013-04-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于物联网与机器视觉领域，公布了一种基于信息物理网络的城市快速路交通实时监控系统与方法。该系统包括视频传感单元、视频图像处理器、网络通信和交通监控客户端。本发明通过道路交通参数的检测、交通事件初步自动预警、交通状态量化识别，以及利用网络通信实现基于视频传输反馈控制方法的事故检测，完成了对城市快速路交通的实时监控。提高了现有交通事故检测方法的实时性和准确率，以及对突发交通事件的适应性；对交通状态和环境的有较强的适应能力；通过在决策层融合时间和空间上的交通异常预测结果，充分利用了时间和空间信息，避免了交通异常的漏检。
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公开(公告)号：CN101734114B
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN200910236318.9
申请日：2009-10-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明是一种集载重计算和建议速度于一体的无线胎压检测器，属于汽车电子行业的辅助驾驶领域。本发明包括安装在各个轮胎内部的检测单元和安装在驾驶舱的中央控制单元组成。检测单元由传感器、信号处理器、无线发射器组成。中央控制单元由无线接收器、信号处理器、LCD液晶显示屏和功能选择键组成。所述的功能选择键包括载重选择键和速度选择键。该检测器在Load键按下时计算当前平均胎压，在Load键再次按下时纪录胎压值并计算轮胎压力差，然后将压力差乘以相应的系数得到载重并通过液晶屏显示。该检测器在Speed键按下时纪录胎压值并与给定的四档压力差阈值比较给出该路面情况下的建议行驶速度，实现一定的辅助驾驶功能。
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公开(公告)号：CN118551647A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410637250.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06T7/50 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了基于人工智能生成与数字孪生的铁路异物入侵仿真方法，属于人工智能领域，尤其是涉及生成式人工智能技术、数字孪生技术；具体实施过程如下：基于深度强化学习技术建立铁路异物入侵场景，根据入侵异物的马尔科夫假设设计蒙特卡洛方法，构建铁路异物入侵生成模型；以异物入侵生成模型为基础，利用降雨天气数学模型设计增加与移除铁路雨天效果的模型，进而利用大气散射模型与铁路场景景深结合，构建异物入侵生成时的铁路天气环境模型，并构建基于数字孪生的铁路异物入侵仿真平台。本发明针对当前实际工作中难以进行异物入侵数据的采集实验，数据来源受限的难点痛点进行了改进，实现了可用数据的大批量生成。
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