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公开(公告)号：CN108171961A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711242069.5
申请日：2017-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于车辆调度领域，具体涉及一种网约车和出租车的综合调度系统及方法。旨在解决网约车和出租车调度系统相互隔离，不能统一调度的问题。本发明的网约车和出租车的综合调度系统包括中心平台系统、车辆终端设备、用户终端设备。中心平台系统实时接收车辆终端设备发送的车辆位置信息和车辆运营状态信息、以及用户终端设备发送的用车请求信息，依据车辆位置信息、车辆运营状态信息、用车请求信息生成并发送用车订单。通过本发明解决了网约车和出租车调度隔离的现状，进而将网约车和出租车纳入到统一的管理范围，使二者竞争有序、互为补充、共同发展。
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公开(公告)号：CN104882007A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510256080.1
申请日：2015-05-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/07
CPC classification number: G08G1/07
Abstract: 本发明提供一种基于流计算的交通信号控制系统搭建方法及控制系统，所述方法包括：搭建用于接收、缓存和向分布式流计算系统转发的由数据采集模块发送的交通信号数据的数据接入模块的软件开发环境并设计数据接入模块；搭建用于接收和处理所述交通信号数据的分布式流计算系统的软件环境；设计分布式流计算系统的拓扑；根据所述拓扑生成并向所述分布式流计算系统的各节点提交JAR包。本发明所述方法能够实现具有低延迟、分布式、高容错和开放式等优点的交通信号控制系统。
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公开(公告)号：CN102760182B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201210177206.2
申请日：2012-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知技术的人口出行需求计算方法。该方法利用各活动场所之间出行需求具有的稀疏性，通过压缩感知技术进行稀疏向量恢复，从而计算出行需求。该方法主要包括：对稀疏度尚未达到恢复要求的出行需求向量，通过仿真系统自身的出行向量训练一个线性变换基，使得在该线性变换基下原出行向量达到指定稀疏度；通过最小化观测矩阵与稀疏变换基的相干度，设计最优观测矩阵，进而选取观测路段集；根据实际观测路段的观测交通量，利用压缩感知中的最小化L1范数方法从约束方程组中恢复原始出行向量。与现有技术相比，本发明能够实时且更准确地计算实际交通中各场所间的出行需求，从而使仿真系统于在线状态下更可靠地逼近实际交通状况。
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公开(公告)号：CN103903437A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410069384.2
申请日：2014-02-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于视频交通检测数据的机动车出行OD矩阵获取方法，该方法包括：确定OD交通小区；根据视频检测器的安装位置，将视频检测器归属到每一个OD交通小区，并建立视频检测器、视频检测点与相应OD交通小区之间的对应关系；获取研究地理区域中所有视频检测器在待获取OD矩阵的时间区间内的车辆检测数据，并依据视频检测器识别得到的车辆车牌号、通过视频检测点的时刻，获取时间区间内的每日OD矩阵；将时间区间划分为整小时段，比对车辆车牌号和经过车辆检测点的时间，获取每日小时OD矩阵；获取每日高峰小时OD矩阵。本发明方法简单，结果直观，且能够准确定量反映交通小区之间的出行交换量，能为交通规划、交通影响评价提供基础输入数据。
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公开(公告)号：CN103839408A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410064895.5
申请日：2014-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种交通辅助处理系统及方法。该系统包括：中心平台系统，根据交通事故发生的位置信息、现场处理人员的需求信息、当前处于空闲的所有处理人员的位置信息选择需要去现场处理的人员，并将事故信息以及所选择的需要去现场处理人员到事故地点的优化行驶路线发送至所选择的现场处理人员的手持设备；其还根据所选择的现场处理人员当前的行驶路线生成优化的交通信号控制信息，并将其发送给交通信号控制器；手持设备，获取持有人的位置信息，并将其上报给中心平台系统，其还用于持有人与中心平台系统的信息交互；交通信号控制器，根据中心平台发送的交通信号控制信息控制路口的交通信号灯。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102779408A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210269042.6
申请日：2012-07-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于活动的大范围区域应急交通疏散仿真系统。该系统包括灾害演化模块、路网构建模块、人口及活动生成模块、微观交通仿真模块、动画显示模块、统计分析模块。其中，灾害演化模块提供灾害对道路系统的影响；路网构建模块创建道路网络及活动场所；人口及活动生成模块生成疏散人口和个人、家庭逃离计划；微观交通仿真模块生成疏散人口、车辆运动轨迹；动画显示模块显示疏散人口、车辆运动过程；统计分析模块对疏散时的交通状况进行统计分析。本发明综合考虑了疏散过程中个人和家庭逃离计划和灾害对路网的破坏影响，采用微观交通仿真描述车辆运动过程，使得整个交通疏散模拟过程更加贴合实际，有效地实现应急交通疏散预案的评估。
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公开(公告)号：CN119168456A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411195246.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F3/01 , G06V40/18 , G06V40/16
Abstract: 本公开提供了一种认知负载评估方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，认知负载评估方法包括：获取目标用户的学习状态数据和答题情况数据，其中，学习状态数据用于描述目标用户在学习指定课程的过程中的状态变化，答题情况数据包括目标用户所答复的指定题目以及答复正确性信息；获取难易信息，其中，难易信息用于表示指定课程和指定题目的难易程度；使用专注度评估模型，处理学习状态数据，得到专注度评估信息；使用知识追踪模型，处理答题情况数据，得到知识掌握信息；使用认知负载评估模型，处理专注度评估信息、知识掌握信息和难易信息，得到认知负载评估信息。该方法能够提高认知负载评估的科学性、专业性、客观性。
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公开(公告)号：CN118990501A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411310981.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开涉及一种协作机器人的关节轨迹优化方法及装置。所述方法包括：利用七次B样条曲线函数对协作机器人的机械臂终端机构的空间路径点进行插值，以得到各个关节的B样条轨迹曲线；以各个关节的B样条轨迹曲线的控制顶点的数值为优化变量，利用非支配排序遗传算法确定各个关节的B样条轨迹曲线的控制顶点的数值的帕累托最优解集；基于所述帕累托最优解集，确定协作机器人的关节轨迹的规划方案。通过采用本公开，能够避免非支配排序遗传算法在协作机器人多目标轨迹优化模型的求解过程中过早陷入局部最优解的问题，优化后的机器人关节轨迹运行时间较短，能量消耗较低，运动冲击较小，平滑性较优，从而能够确保机器人的运动稳定性。
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公开(公告)号：CN117685954B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410142577.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了用于矿区的多模态语义地图构建系统和方法，所述系统包括：数据采集存储模块，设置在车端上，包括：定位模块、通信模块、车载感知模块和处理器，车载感知模块包括激光雷达、可见光相机和红外相机；地图构建模块，用于获取车载感知模块中采集到的多传感器数据和定位数据，进行建模，以生成具有障碍物的语义地图；其中，障碍物为矿上中掉落的物体；障碍物校验模块，用于获取多传感器数据和语义地图，通过对比分析，对语义地图中的障碍物进行校验；地图更新发布模块，用于更新并发布语义地图。本发明通过实时生成适用于夜间矿区的语义地图，解决了无人驾驶汽车无法在具有落石的夜晚进行作业的问题。
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公开(公告)号：CN117952148A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311873520.9
申请日：2023-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种无人集群多分辨率孪生系统构建方法及自适应调用系统，该方法包括：确定无人集群的最高分辨率等级的数字孪生模型，包括所述无人集群的多类信息；对多类信息分别通过多层神经网络模型的特征提取层进行特征提取，得到信息提取结果；对多类信息分别对应的信息提取结果进行链接处理后，输入至多层神经网络模型的至少一个线性层集合，得到至少一个线性层集合一一对应输出的至少一个分辨率等级的数字孪生模型，不同分辨率等级对应的线性层集合中的线性层不同；基于所述最高分辨率等级的数字孪生模型和所述至少一个分辨率等级的数字孪生模型，得到包括多分辨率等级的数字孪生模型的无人集群多分辨率孪生系统。
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