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公开(公告)号：CN119964378A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510128394.7
申请日：2025-02-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种面向城市智能网联混合交通流的车道级拥堵预测方法。所述方法分为六个步骤，即获取智能网联车辆的瞬时位移与智能网联车辆的瞬时速度、测算非智能网联车辆的瞬时位移与非智能网联车辆的瞬时速度、计算目标车道上混合交通流平均速度、搜寻目标车道上混合交通流平均速度时间序列特征点、计算目标车道上混合交通流总紊乱并搜寻混合交通流总紊乱时间序列特征点、预测目标车道单次拥堵变化的结束时刻与该时刻混合交通流平均速度。所述方法通过建模表达路段各车道微观车辆运动状态变化对目标车道速度与拥堵演变的影响，将采集到的实时交通流数据作为模型输入，输出拥堵趋势与交通流速度的预测结果，从而达到预防和缓解拥堵的目的。
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公开(公告)号：CN113954865B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111105690.3
申请日：2021-09-22
Applicant: 吉林大学 , 天津市政工程设计研究总院有限公司
Abstract: 本发明专利公开了一种自动驾驶车辆冰雪环境下跟驰控制方法。具体方法包括三个主要步骤，即一、冰雪环境影响系数计算；二、冰雪环境下车辆行驶影响参数计算，具体分为轮胎磨损影响计算、机动车动力性能影响系数计算和车辆动力性能影响计算；三、冰雪环境下自动驾驶车辆跟驰控制计算，具体分为基本参数设置计算和自动驾驶车辆跟驰控制计算。本发明专利通过研究冰雪环境下自动驾驶车辆的跟驰控制方法，丰富了自动驾驶车辆应用场景，提高自动驾驶的安全性，为自动驾驶车辆在冰雪环境纵向行驶提供了一种新的算法。
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公开(公告)号：CN113928314B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111361361.5
申请日：2021-11-17
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/165 , B60W40/068 , B60W40/105 , B60W40/107
Abstract: 本发明公开了一种冰雪路面条件下考虑前后车的自动驾驶车辆跟驰控制方法。具体方法包括三个主要步骤，即一、冰雪路面条件下安全跟车间距计算，具体分为冰雪路面条件下车辆最大加速度和冰雪路面条件下安全跟车间距；二、冰雪路面条件下车辆最优速度计算，具体分为冰雪路面条件下车辆最大速度与期望速度、冰雪路面条件下车辆最优速度；三、冰雪路面条件下自动驾驶车辆跟驰控制计算。本发明专利通过量化不同冰雪路面条件下对于自动驾驶车辆的影响并考虑前、后方车辆行驶参数，提出冰雪路面条件下的自动驾驶车辆跟驰控制方法，拓宽了自动驾驶车辆应用场景，保障冰雪路面条件下自动驾驶车辆行车安全。
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公开(公告)号：CN114154349A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111526513.2
申请日：2021-12-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种在信号控制路口，智能网联交通情况下自动驾驶车辆与行人具有相同路权情况下的双向行人流交通仿真方法。步骤1、明确在有网联自动驾驶车辆干扰时，行人过马路的一般规则，步骤2、确定仿真中场景的基本信息，步骤3、元胞位置选择判断，步骤4、信息素模型更新，步骤5、判断循环次数。步骤3分为步骤3.1、判断行人所处的元胞位置，步骤3.2、判断前方是否有车辆及前方元胞的状态，步骤3.3、选择下一时间步长的元胞位置。步骤4分为步骤4.1、被车辆占据的元胞信息素更新模型，步骤4.2、被右行行人占据的元胞信息素更新模型，步骤4.3、被左行行人占据的元胞信息素更新模型，步骤4.4、空元胞的信息素更新模型。
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公开(公告)号：CN112967499A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110155394.8
申请日：2021-02-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种信控交叉口定时式CAV专用直行进口道设置条件判定方法，适用于进口道直行车道数不小于2、拟设置定时式CAV专用直行进口道的行车方向所有进口道小时交通量不小于550pcu/h且最大值与最小值相差大于120pcu/h的定时控制信控交叉口。所述方法根据进口道直行车道数、交通量、有效绿灯时长和绿信比的不同情况，定量化地提出拟设置定时式CAV专用直行进口道的行车方向需满足的设置条件。将其作为判定标准指导CAV专用直行进口道的设置，考虑了交通影响因素随时间变化的特性，有利于提高信控交叉口混行车流的通行效率、降低延误及油耗，为混行交通流环境下信控交叉口进口道的交通组织优化提供方法支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106197460B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201610443062.9
申请日：2016-06-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/36
Abstract: 本发明公开了一种应用GPS出行数据进行出行目的地预测的方法。具体预测方法分为三个步骤，即步骤1、确定出行目的地和划分出行目的地预测，步骤2、确定不同出行目的地预测时段的频繁到访出行目的地及每一个频繁到访出行目的地对应的支持点，步骤3、分别建立和标定工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测模型，预测出行目的地。应用本发明所述的预测方法，利用GPS出行数据进行工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测，无需传统的入户式大规模居民出行调查、无需获得道路网图，可以对所有出行方式的出行目的地进行预测，识别准确率高，适用性强。预测结果可应用于车载导航设备或手机导航软件进行实时的出行目的地推荐。
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公开(公告)号：CN107909268A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711125739.5
申请日：2017-11-15
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06N7/005 , G06Q50/265
Abstract: 本发明公开了一种公交车失火事故风险评估的方法。具体评估方法分为三个步骤，即步骤1、确定公交车失火事故发生概率的值，步骤2、确定公交车失火事故风险等级，步骤3、进行公交车失火事故风险预警。其中步骤1包括建立公交车失火事故风险因素库、根据公交车运行状态得出各风险评价指标的值、确定公交车失火事故的发生概率。6个风险评价指标分别为：车辆安全技术状况、乘客是否携带易燃易爆危险品、车内温度、驾驶者操作是否符合驾驶员安全操作规程、车厢内拥挤程度、车外环境温度。应用本发明所述的评估方法可以定量化地确定公交车失火事故发生的可能性，且评估过程简单，可操作性强，可以为交通安全管理、社会安全维护等提供管理基础。
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公开(公告)号：CN103218672A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310094868.8
申请日：2013-03-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种交通行为研究领域的基于GPS数据网格统计的出租车巡航行为分析方法。基于出租车行驶轨迹GPS数据识别巡航点，分析巡航点的空间分布特征，生成前一日的载客点以及代表用地、人口、路网等因素的背景信息点，采用网格分析技术，化空间点数据为基于网格的点频率数据，构建零膨胀负二项模型（Zero-inflated Negative binomial，ZINB），分析历史载客点信息、背景信息、巡航点的空间自相关性对出租车巡航点选择行为的影响，总结出租车的巡航策略。方便进一步的出租车交通行为仿真，为优化出租车的巡航行为、解决巡航导致的道路资源浪费、燃油消耗和环境污染提供有效途径。
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公开(公告)号：CN119360612A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411465716.9
申请日：2024-10-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种考虑车辆间运动状态差异和滞后效应的高速公路交通流速度预测方法。具体预测方法分为六个步骤，即步骤一、计算单一车辆对交通流产生的紊乱；步骤二、将单一车辆对交通流产生的紊乱进行道路单元分配；步骤三、计算所有道路单元的总紊乱；步骤四、构建滞后效应模型；步骤五、确定滞后效应模型的滞后期数与系数；步骤六、预测交通流速度。所述方法根据高速公路智能化程度辅以感应线圈、车载GPS等检测设备采集车辆实时轨迹信息并预测交通流速度，有利于及时采取交通管控措施，达到预防和缓解拥堵的目的，从而提升交通系统的运行效率和安全性，为高速公路交通流速度预测与交通流组织管控提供理论依据和模型支持。
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公开(公告)号：CN118135797A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410534445.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 吉林大学 , 长光卫星技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于交通控制领域，涉及一种基于卫星数据多源融合的车路空间从属关系确定方法，该方法读取遥感图像识别的车辆数据和数字路网数据；根据车辆的中心坐标以及路段集合中各个路段的连接点坐标，计算车辆到达各路段的距离，确定车辆的从属路段，并将从属路段中距离车辆最近线段的两个连接点的坐标记为pr和pr’，之后由pr和pr’确定超平面，并将车辆的位置pc所确定的向量X代入其对应的超平面方程，根据计算结果判定车辆行驶方向；同时建立相应最小误差方程，采用粒子群算法对车辆的行驶车道进行判断，该方法在统计意义上实现对车路空间从属关系的确定，对于大范围城市道路网络交通状态感知和交通管理控制等应用领域具有现实意义。
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