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公开(公告)号：CN112907956B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110124221.X
申请日：2021-01-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空信息的高速公路车道级运行速度预测方法，包括以下步骤：S1：选取待预测的高速公路路段，并进行子路段划分和车道划分；S2：获取各子路段的交通状态数据集合，并进行深度数据融合，得到各子路段的复合交通状态数据集合；S3：将各子路段的复合交通状态数据集合按照时间序列次序、空间序列次序和周期序列次序提取后得到表征时空信息的交通状态融合数据序列集合，并输入预测模型中进行迭代训练，得到速度预测模型；S4：利用训练完成的速度预测模型，对待预测的高速公路路段进行高速公路车道级运行速度的预测。与现有技术相比，本发明具有准确性高、稳定性好等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160125A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110211816.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三维纹理特征的沥青路面混合料级配预估方法，包括以下步骤：测量、获取并处理待预估路面的三维纹理数据，获取待预估路面的相对能量和二维熵；建立训练集，所述的训练集内包括设计级配混合料的级配曲线、相对能量和二维熵，根据训练集构建并训练级配曲线预估模型；将待预估路面的相对能量和二维熵输入级配曲线预估模型，获取待预估路面的预估级配曲线。与现有技术相比，本发明可以快速无损地获取沥青路面表面的级配构成，结果波动性小，不易受环境、人为操作等其他因素干扰。
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公开(公告)号：CN109716108A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201780056387.4
申请日：2017-12-30
Applicant: 同济大学 , 上海同济检测技术有限公司
Abstract: 一种基于双目图像分析的沥青路面病害检测系统，包括裂缝发育程度检测模型建立、信息采集、信息分析、信息传输和信息发布五个子系统，具体通过移动平台、处理端、测温型红外热像仪、普通图像采集器、振动传感器、图像处理技术、边缘云计算技术、嵌入式系统、系统集成技术、实时定位技术来进行路面病害信息检测。
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公开(公告)号：CN112896186B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110131790.7
申请日：2021-01-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种车路协同环境下的自动驾驶纵向决策控制方法，包括：对原始路面高程数据按照不同路面等级分类，分析得到不同车速在不同等级路面上行驶时的烦恼率；基于动态规划方法，结合道路中车辆速度规划关键节点以及烦恼率数据，根据安全、舒适、高效的驾驶需求，确定出各节点的自动驾驶车辆速度；定义强化学习模型中与现实自动驾驶相对应的关键要素，参考实际路面情况以构建模型训练环境，建立基于DDPG结构的自动驾驶实时纵向加速度和垂向阻尼力控制模型，以实时输出得到自动驾驶车辆的纵向加速度和垂向阻尼力，从而控制自动驾驶车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明能够有效解决不平整路面造成的行驶舒适度降低、道路通行效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN112896186A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110131790.7
申请日：2021-01-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种车路协同环境下的自动驾驶纵向决策控制方法，包括：对原始路面高程数据按照不同路面等级分类，分析得到不同车速在不同等级路面上行驶时的烦恼率；基于动态规划方法，结合道路中车辆速度规划关键节点以及烦恼率数据，根据安全、舒适、高效的驾驶需求，确定出各节点的自动驾驶车辆速度；定义强化学习模型中与现实自动驾驶相对应的关键要素，参考实际路面情况以构建模型训练环境，建立基于DDPG结构的自动驾驶实时纵向加速度和垂向阻尼力控制模型，以实时输出得到自动驾驶车辆的纵向加速度和垂向阻尼力，从而控制自动驾驶车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明能够有效解决不平整路面造成的行驶舒适度降低、道路通行效率降低的问题。
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