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公开(公告)号：CN119495124B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510065575.X
申请日：2025-01-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/75
Abstract: 本公开提供了一种基于动作元的超越行为模拟方法、装置以及电子设备，其中，该方法包括：基于预先构建的特质因子与超越行人的人格参数之间的关联关系，确定目标行人的目标人格参数，并基于人格参数与预先构建的动作元模型之间的映射关系，确定与所述目标行人匹配的至少一个动作元模型；在所述目标行人运动过程中，判断所述目标行人的当前行走环境是否满足超越条件；在确定出所述当前行走环境不满足所述超越条件的情况下，在所述至少一个动作元模型中确定满足能耗要求的目标动作元模型，并通过所述目标动作元模型和社会力模型确定所述目标行人的行动轨迹。
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公开(公告)号：CN119495124A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510065575.X
申请日：2025-01-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/75
Abstract: 本公开提供了一种基于动作元的超越行为模拟方法、装置以及电子设备，其中，该方法包括：基于预先构建的特质因子与超越行人的人格参数之间的关联关系，确定目标行人的目标人格参数，并基于人格参数与预先构建的动作元模型之间的映射关系，确定与所述目标行人匹配的至少一个动作元模型；在所述目标行人运动过程中，判断所述目标行人的当前行走环境是否满足超越条件；在确定出所述当前行走环境不满足所述超越条件的情况下，在所述至少一个动作元模型中确定满足能耗要求的目标动作元模型，并通过所述目标动作元模型和社会力模型确定所述目标行人的行动轨迹。
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公开(公告)号：CN117993225B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410396600.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开涉及狭窄区域的穿越行为的仿真方法和装置。该狭窄区域的穿越行为的仿真方法包括：构建狭窄区域内目标行人的目标模型，并确定目标行人的运动相关信息；其中，狭窄区域的宽度小于目标行人的肩宽且大于目标行人的胸厚；基于目标模型、狭窄区域的宽度和运动相关信息，确定目标行人在狭窄区域的穿越行为的侧身约束条件；构建基于侧身行为的扭转社会力模型；在侧身约束条件的约束下，利用扭转社会力模型对目标行人在狭窄区域的穿越行为进行仿真，得到目标行人的目标行为轨迹。本公开能够基于行人的侧身行为，对目标行人在狭窄区域的穿越行为进行仿真，提高了仿真的真实性。
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公开(公告)号：CN117993225A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410396600.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开涉及狭窄区域的穿越行为的仿真方法和装置。该狭窄区域的穿越行为的仿真方法包括：构建狭窄区域内目标行人的目标模型，并确定目标行人的运动相关信息；其中，狭窄区域的宽度小于目标行人的肩宽且大于目标行人的胸厚；基于目标模型、狭窄区域的宽度和运动相关信息，确定目标行人在狭窄区域的穿越行为的侧身约束条件；构建基于侧身行为的扭转社会力模型；在侧身约束条件的约束下，利用扭转社会力模型对目标行人在狭窄区域的穿越行为进行仿真，得到目标行人的目标行为轨迹。本公开能够基于行人的侧身行为，对目标行人在狭窄区域的穿越行为进行仿真，提高了仿真的真实性。
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公开(公告)号：CN117746358A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311396803.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/84 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种无监督的快速路交织区换道行为模式提取方法，包括如下步骤，步骤1：根据换道属性从轨迹数据中提取典型换道行为；步骤2：提取换道行为特征参数；步骤3：利用层次狄利克雷过程‑隐式半马尔可夫模型划分驾驶行为基元；步骤4：利用隐含狄利克雷分布‑高斯混合模型对驾驶行为基元进行聚类，获得驾驶行为模式，进而可获得典型换道行为的模式序列。本发明方法综合考虑换道车辆自身运动状态，其与周围车辆的相互作用关系，以及驾驶行为风险特征，建立了行为模式提取模型，有助于扩展自动驾驶系统在交织区复杂环境下的先验知识。特征参数考虑全面、模型运行无需先验知识、实用性强、计算简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117104245A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310918172.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种车联网环境下驾驶风格动态识别方法属于交通安全领域。驾驶员的决策具有主观差异性，考虑驾驶员决策习惯差异的驾驶辅助系统，可以提升主动安全效率和准确性。传统的驾驶风格识别方法主要通过一系列交通心理学问卷对驾驶员的驾驶习惯进行调查和评分进而获得驾驶风格。然而获得的结果往往与驾驶员在实际道路上的表现不一样，同时评分的方式也不适用于车联网环境下的实时驾驶风格检测。本发明利用多场景轨迹数据通过无监督机器学习方法进行驾驶风格识别阈值的学习和训练，并通过网联环境下中心云控平台和车载端平台的通信计算能力实时检测激进型驾驶员，最后制定个性化的预警策略。本发明可应用于智能网联技术背景下的主动安全预警。
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公开(公告)号：CN116561874A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310806257.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开涉及智能停车场的布局规划方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取待规划停车场的基础信息，其中基础信息包括：待规划停车场的长度信息和宽度信息，以及单个停车位的长度信息和宽度信息。基于基础信息，将待规划停车场划分为多个目标区域，其中，目标区域包括多个停车位。基于多个目标区域在待规划停车场中的区域信息，确定待规划停车场中的道路区域，得到规划后的目标停车场，其中，区域信息包括区域的大小和数量。该布局规划方法有效增加停车位总数，既能提高停车场的土地利用效率，又能应对大流量的存取调度需求。
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公开(公告)号：CN118762536A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410982858.6
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于集中训练、分散执行的多智能体Actor‑Critic交通信号协同控制方法，涉及人工智能领域。在城市交通网络中，每个交叉口智能体分配一个分布式Actor网络和一个集中式Critic网络。在集中训练阶段，智能体之间通过发送各自的局部交通状态、局部奖赏等信息，实现信息共享，形成对全局交通状态的感知。集中式Critic网络根据聚合的全局交通状态和奖赏信息，评估分布式Actor网络的控制策略效果，并指导Actor网络学习如何在动态时变的交通环境中通过共享信息和协同决策最大化交通网络的整体性能；在分散执行阶段，分布式Actor网络根据自己的局部观察和训练好的策略选择控制动作。本发明有效提升了多交叉口交通信号控制的智能合作水平和自适应决策能力。
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公开(公告)号：CN117993226B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410396668.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开涉及逆流中的避让行为的仿真方法和装置。该方法包括：构建目标通道内目标行人的目标模型和非目标行人的非目标模型，并分别确定目标行人的运动相关信息和非目标行人的运动相关信息；基于目标模型、非目标模型、目标通道的宽度、目标行人的运动相关信息和非目标行人的运动相关信息，确定目标行人在目标通道的逆流中的避让行为的侧身约束条件；构建基于侧身行为的扭转社会力模型；在侧身约束条件的约束下，利用扭转社会力模型对目标行人在目标通道的逆流中的避让行为进行仿真，得到目标行人的目标行为轨迹。本公开能够基于行人的侧身行为，对目标行人在逆流中的避让行为进行仿真，提高了仿真的真实性。
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