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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119920090A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411963166.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种考虑信控不确定性的生态驾驶方法，属于生态驾驶技术领域，包括以下步骤：1)建立车辆决策控制模型；2)获取控制时域内，交通信号为绿灯的概率；3)对可行时间段进行计算；4)求解车辆决策控制模型。本发明相对于现有技术，基于机会约束模型预测控制理论，将交通信号的不确定性融入车辆决策控制模型，扩展了生态驾驶技术的适用范围，促进了生态驾驶技术的落地应用，有效减少了交通系统的环境污染与能源消耗。
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公开(公告)号：CN118514702A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410603889.6
申请日：2024-05-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种进退耦合的自动泊车规划方法，包括以下步骤：步骤1、建立不可行停车区域#imgabs0#的边界表达式；步骤2、建立自动泊车规划模型，即混合整数线性规划模型；步骤3、基于自动泊车规划模型，Gurobi求解器求解最佳停车轨迹的规划控制指令KZ；步骤4、将规划控制指令KZ输出至智能车辆的控制单元，实现自动泊车。本发明能够在现实全泊车场景高效完成自动泊车，从而有效提升自动泊车系统在现实全泊车场景下的泊车能力和泊车效率。
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公开(公告)号：CN119763358A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411900916.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0967 , H04W4/024 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供一种基于时间窗的车路云协同决策框架，属于“车路云”一体化协同决策领域，包括以下步骤：1)计算受引导车辆的可行驾驶状态空间；2)划分时间窗引导序列；3)获取在最后一个决策点处的可行驾驶状态空间范围内，交通信号为绿灯的概率；4)计算所有时间窗引导序列的各项代价；5)优选最优时间窗引导序列，并传输至受引导车辆。本发明相对于现有技术，基于时间窗完成了“车路云”一体化环境下的协同引导决策，提高了“车路云”一体化协同决策的容错能力，增加了交通系统的运行效率，减少了车辆行驶的能耗与污染。
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公开(公告)号：CN116206447B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310167370.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆交叉口生态驾驶控制方法，包括：基于GPS技术与V2I通信，实时采集交通信息；基于模拟采样的车辆轨迹数据，全局线性化车辆动力学模型；结合交叉口信号配时约束以及全局线性化车辆动力学模型，以作为约束条件，构建基于空间域的生态驾驶优化控制模型；基于模型预测控制技术，将实时采集的交通信息输入生态驾驶优化控制模型，通过迭代动态求解，实时规划生成生态驾驶最优运动轨迹，并实时更新优化自动驾驶控制指令，使车辆按照生态驾驶最优运动轨迹行驶。与现有技术相比，本发明能够精确、快速地对智能网联车辆行驶轨迹进行决策规划，从而实现智能网联车辆在城市交叉口的高效、绿色通行。
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公开(公告)号：CN116206447A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310167370.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆交叉口生态驾驶控制方法，包括：基于GPS技术与V2I通信，实时采集交通信息；基于模拟采样的车辆轨迹数据，全局线性化车辆动力学模型；结合交叉口信号配时约束以及全局线性化车辆动力学模型，以作为约束条件，构建基于空间域的生态驾驶优化控制模型；基于模型预测控制技术，将实时采集的交通信息输入生态驾驶优化控制模型，通过迭代动态求解，实时规划生成生态驾驶最优运动轨迹，并实时更新优化自动驾驶控制指令，使车辆按照生态驾驶最优运动轨迹行驶。与现有技术相比，本发明能够精确、快速地对智能网联车辆行驶轨迹进行决策规划，从而实现智能网联车辆在城市交叉口的高效、绿色通行。
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