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公开(公告)号：CN118430235A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410441399.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于风险态势认知的智能网联汽车协同方法与系统，属于智能驾驶领域。本发明系统在道路边缘计算节点部署全局风险态势计算、全局风险价值图叠加、风险等级量化等模块，在车辆节点部署单车风险态势计算、风险态势融合计算、驾驶决策等模块。本发明方法的边缘计算节点实时由道路全局交通数据计算包含障碍物风险态势和碰撞避免态势的各类风险态势，进行叠加和风险等级量化，输出全局风险态势价值图和高风险目标分发给网联车辆；车辆由车载感知的局部交通数据计算局部风险态势，融合全局风险态势进行驾驶决策。本发明扩大了感知范围，全面考虑了多种行车风险影响因素，降低了车联网通信负担，能更好满足实时碰撞避免态势计算的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118075709A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410177392.2
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W4/06 , H04W72/50 , H04W72/0453
Abstract: 本发明是一种基于分层群体智能的消息广播系统和方法，用于车联网通信领域。本发明系统包括部署在边缘云上的集中式环境状态认知模块，部署在每个车辆智能体上的V2V混合资源分配模块，部署在每个基站智能体的分布式资源分配模块。本发明方法包括：实现分布式资源分配模块，由切片策略指导网络输出切片策略，本地决策网络决策分配给V2I链路的信道资源块；所有基站的切片策略指导网络集中在集中式环境状态认知模块中进行优化；V2V混合资源分配模块根据车辆观测和连接基站的切片策略决策分配给V2V链路的信道资源块。使用本发明技术，各智能体可灵活调整决策以适应变化的环境，实现智能车辆在复杂异构C‑V2X网络中的高效通信。
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公开(公告)号：CN118037840A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410177375.9
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/33 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06V10/94 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于点云匹配的智能机器相对位置校准方法，涉及雷达点云配准技术。本发明方法包括：智能机器感知得到点云数据后，先通过基于局部神经网络特征的紧凑通信传输方法，大致判断两块点云中的重叠区域，将重叠区域内提取的局部神经网络特征传输到另一个智能机器中，其次通过基于动态图神经网络的空间结构点云配准方法对两片点云进行配准，得出相对距离和旋转位姿信息，最后每一个智能机器通过基于时空信息融合的位置自校准方法结合点云配准得到的距离旋转信息，矫正自身位置。本发明降低了数据传输量，降低了带宽和时间要求，提升了配准效率和位置校准质量，同时考虑了低重叠度情况下的配准，提升了配准的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107886750A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711003368.3
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于超视距协同认知的无人驾驶汽车控制方法与系统，属于智能交通领域。本发明的控制系统包括无人驾驶车和无人驾驶网络支撑平台，无人驾驶车包括个体态势认知系统和驾驶决策生成系统，无人驾驶网络支撑平台包括全局态势认知系统、局部态势认知系统和驾驶决策生成系统。应用此控制系统的控制方法为：首先个体态势认知系统形成微观驾驶态势认知；然后驾驶决策生成系统接收信息，处理后下发给驾驶决策生成系统，驾驶决策生成系统生成最终的驾驶操作；最后无人驾驶车通过驾驶执行器接收并执行最终的驾驶操作。本发明在网络端实时认知交通环境态势，实现安全、高效和可靠的无人驾驶，提高无人驾驶汽车控制服务的可执行性和有效性。
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公开(公告)号：CN118298628A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410375283.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态一体化交通异常事件检测方法，属于智能交通技术领域。本发明方法包括：获取道路的历史轨迹数据、车道信息，以及边缘设备的视频数据和雷达数据；分别由视频数据和雷达数据获取道路交通流参数指标数据集，并校验数据源的准确性，通过聚类进行当前道路拥堵状态判断；由视频数据识别和跟踪目标，检测疑似静止的目标，对疑似静止目标构建异常拓扑图，进行事故检测；优选交通流指标进行突变事故检测；由雷达数据构建轨迹热力图进行事故检测；综合上述事故检测结果输出当前道路的异常信息。本发明实现对交通拥堵、事故的可靠检测，提高了交通事件的检出率，降低了误警率，能对大数据量实时处理，满足系统的实时性和准确性要求。
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公开(公告)号：CN107563543B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201710686872.1
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能的城市交通优化服务方法与系统，包括：首先，基于群体智能对局部交通态势进行模拟，并根据模拟结果和局部交通优化目标选择各车辆的行驶时间和局部交通态势达到平衡的局部调度策略。其次，基于群体智能对全局交通态势进行模拟，并根据模拟结果和全局交通优化目标，选择局部交通态势与全局交通态势达到平衡的全局调度策略。然后，根据群体智能计算的结果对各个参与车辆进行最优路线推荐，以实现城市交通优化服务。最后，根据所提出的方法实现一种基于群体智能的城市交通优化服务系统，该系统包括：车载平台、态势认知系统、群体智能决策与控制系统，目的是提高城市交通优化服务决策的可执行性和有效性。
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