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公开(公告)号：CN118965563A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410977619.1
申请日：2024-07-22
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F30/15 , B60W30/165 , B60W60/00 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F17/11 , G06F17/16 , H04L67/12 , H04W4/40 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种多车道场景下智能网联车辆集群拆分与重组协同控制方法。首先，分析车辆运行状态信息组成，描述车辆集群的通信及运动特性，采用线性一致性控制器作为基础控制模型，构建车辆集群的通信拓扑模型。然后，考虑车辆的动力学特征和集群耦合特性，构建车辆集群动力学模型。最后，对车辆集群运行中的典型场景进行建模，构建深度强化学习方法的奖励函数同时进行智能体的设置，上层构建模型多智能体分层强化学习方法，下层使用多车道车辆编队控制模型，通过动态优化基础控制模型参数输出最优的智能网联汽车期望加速度，并将期望加速广转换为车辆可直接执行的油门/制动控制命令，实现城市道路环境下智能网联车辆集群的拆分与重组并保证行驶的安全与高效。
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公开(公告)号：CN118887800A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410907721.4
申请日：2024-07-08
Applicant: 北方工业大学
IPC: G08G1/01 , H04W4/38 , H04W4/40 , H04W64/00 , G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/762 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及交通状态感知技术领域，尤其涉及一种面向自主式交通系统的多交通主体信息融合方法。该方法包括步骤S1，对图像数据和点云数据进行融合；步骤S2，车辆主体状态估计。本发明通过将欧氏聚类算法与YOLOx模型相结合，以对不同维度数据的处理和融合，并基于置信度优化的数据融合方法，实现远距离、部分遮挡车辆主体的准确检测，利用D‑S证据理论确定最高置信度的数据假设，从而获得可靠的车辆主体位置数据作为状态数据，有效保障传感器数据融合和真实性评估，通过扩展状态向量和非线性系统模型描述车辆主体的位置和运动状态，以实现对车辆位置的准确估计和复合定位，有效处理非线性系统和多源信息的融合，提高车辆位置估计的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113255481B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110510907.2
申请日：2021-05-11
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/00 , G06T5/50 , G06T7/80 , G01S7/497
Abstract: 本发明提出一种基于无人巡逻车的人群状态检测方法，该方法首先通过欧氏聚类方法在点云空间中对目标物进行聚类识别；然后选用深度学习YOLOv4作为图像目标检测的基础框架，进而获取三维空间行人的坐标；最后根据三维空间行人密度计算方法和行人最小间距计算方法计算人群密度以及行人间距，对密度或间距超过阈值的情况进行报警并疏散人群。本发明该方法通过融合激光雷达和视觉传感器的数据实现对巡逻工作环境中行人的检测，并基于融合检测数据构建行人模型、分析工作环境内人群密度，完成对人群密集状态的感知。
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公开(公告)号：CN115540882A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211343799.5
申请日：2022-10-31
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器融合的智能网联汽车复合定位方法及装置。本发明利用车联网下V2X通信的优势，结合地平线AI芯片设计了智能网联汽车复合定位方法及装置。其中，搭载V2X通信单元的路侧定位平台可代替差分基准站，通过V2X同通信的方式完成修正量的发送至车载平台。同时，本发明提出了基于无迹卡尔曼滤波算法的多层融合方法，能够在路侧端准确定位智能网联汽车。通过与高精地图相匹配得到精准的智能网联汽车定位偏差并通过路侧单元将经纬度偏差量发送至车载单元，修正车载GNSS定位结果，达到厘米级的定位精度，提高了智能网联汽车复合定位系统的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313953B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110578882.X
申请日：2021-05-26
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提出一种路段人行横道处信号动态优化控制系统及方法。该系统包括：信息采集模块、信息处理模块、信息控制及发布模块。其中，信息采集模块用于采集信号灯灯色状态以及路段交通参与者信息，发送给信息处理模块；信息处理模块用于处理采集到的信息，生成信号灯控制策略，发送给信息控制及发布模块；信息控制及发布模块用于接收来自信息处理模块的控制策略以及方案，控制信号灯灯色及声音传感器进行工作。通过实时检测车流量与行人流量实现信号灯感应控制，兼顾机动车与行人通行需求，提高行人过街效率。
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公开(公告)号：CN112683288A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011385082.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种交叉口环境下辅助盲人过街的智能引导机器人系统及智能引导方法，通过ZigBee模块与交叉口信号灯进行通信，获取信号灯当前的灯色状态和剩余时长，当绿灯状态时，启动机器人；然后利用高清摄像头拍摄交叉口场景图像并进行分析处理，识别斑马线，确定大致行走区域；再融合高清摄像头图像与三维激光雷达的云信息获取障碍物类别，并辨识障碍物位置与运动状态参数，更新局部环境地图；预先设定目标点位置及无障碍物时机器人过街初步路径，由目标点位置、预设速度阈值计算得到安全过街预估时长，当预估时长小于剩余绿灯时长，根据障碍物位置和运动状态实时规划行进路径；最后实现机器人转向角度和速度控制，辅助盲人安全完成过街任务。
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公开(公告)号：CN110992677B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201911138976.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 一种应对通信异常的智能网联汽车编队控制方法及系统。本发明通过位置获取单元、速度获取单元、加速度获取单元获取各车辆的行驶数据，通过通讯单元交互该数据，建立前车‑领航车跟随车的编队拓扑结构。在通讯正常时，本发明根据理想车间距计算模型，结合实际交通环境多输入及多约束特点，同时考虑通信过程中存在的异常情况，基于模型预测控制建立智能网联汽车编队控制。在通讯异常时，分别根据异常车辆所处的车队位置决定采用不同的编队切换方式。本发明能够解决通讯异常车辆对整个车队行驶的干扰，保证车辆正常通行。
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公开(公告)号：CN111899509A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010702827.2
申请日：2020-07-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车路信息耦合的智能网联汽车状态向量计算方法，本发明建立了基于V2X的多车道路段场景，并以此为基础设计了车辆多车道时空轨迹优化方法。该方法结合了车辆当前的状态信息、车辆附近的环境信息以及路段下游的信号配时信息等，生成基于V2X的车辆时空轨迹。该方法可根据不同的道路环境和交通状态实时优化及生成路段内通行车辆的时空轨迹，增加了车辆间的相互协作能力，提升了通过路段的安全性以及交叉口的车辆通行效率，减少了车辆的能源消耗水平，为保证道路交通安全，提高出行效率提出了新的解决方案和理论依据。
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公开(公告)号：CN108986509A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810913280.3
申请日：2018-08-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同的城市区域路径实时规划方法，该方法根据排队车辆消散过程，将路况分为有停车情形、无停车有减速情形和匀速行驶情形，并根据不同的情形计算路阻值。本发明充分利用先进车路协同技术所带来的高效信息交互技术优势，提出了一种考虑车辆在交通信号控制影响下的路段和交叉口行程时间计算方法，并以此为传统路径方法提供了一个分阶段的城市区域最优路径优化方法，为解决车路协同系统中路径问题提供了技术支持和理论依据。
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