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公开(公告)号：CN114613130B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210149759.0
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开的交通与运载系统中驾驶可信性分析方法，属于交通安全技术领域。本发明综合考虑交通运载系统中驾驶行为形成模式内部结构及主导因素之间的相关性和差异性，对驾驶行为形成主导因素进行量化建模，建立基于人为差错恢复度的系统可信性评估方法，根据驾驶行为形成模式内部结构及主导因素，实现考虑驾驶差错恢复度的交通运载系统的可信性分析。本发明具有分析预测的驾驶可信性客观性、准确性高的优点。本发明不仅能够实现客观量度道路交通系统可信性，且能够支撑实现辨识道路交通事故的致因，对交通事故前瞻性分析和评估，进行交通事故征兆的预先性安全控制；本发明还能够支撑道路交通系统优化，提升交通参与者人身及道路交通安全性。
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公开(公告)号：CN114548737A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210149754.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的基于信息征兆的复杂系统事变树定量风险评估方法，属于定量风险评价领域。本发明所提出的事变树以描述系统中的信息流而不是逻辑关系，以模糊事件的信息量而不是事件的概率，从概率统计到基本事件和事故的模糊信息量，提出的事故树模型和事故树分析方法，通过概率识别事故的随机性，通过人为因素识别事故的复杂性，通过模糊集识别事故的可能性，从时间上识别事故的多样性，实现对风险评估中事故发生的不确定、随机、复杂、可能和可变特征分析，并进行风险量化评估。本发明不仅能够捕获系统运行中发生事故的基本信息转换，还能够确定可能导致系统级特定意外事件甚至事故发生的硬件故障、软件故障和人为错误的各种组合。
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公开(公告)号：CN110765560A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911070863.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时变阻尼机械机构振动预测方法，属于机械振动领域。本发明通过小波变换理论建立以阻尼系数为变量的阻尼模型，通过仿真分析能够准确的预测系统模型运动过程中的变化规律，并能够得到对应时刻的阻尼模型以及动力学参数。解决的常规方法无法准确获取阻尼参数随时间变化的规律，为动力学运动情况的分析和预测提供一种理论方法。
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公开(公告)号：CN103136239B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201110384954.3
申请日：2011-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于张量重建的交通数据丢失恢复方法，以解决现有传统交通数据丢失恢复方法中采用的基于向量或矩阵形式来恢复丢失数据所导致的精度不高和多天丢失无法处理问题。本发明提供的方法包括：A、将交通数据组建为多维张量形式，并用标记张量表示丢失的交通张量数据；B、将张量数据展开到各个模式上，计算各模式的相关性，求取各模式权重；C、根据张量数据的构建和各模式权重的计算，建立丢失值恢复目标函数及其求解丢失值。本发明建立在多维张量模型的基础上，能够包含所有交通时空信息和充分利用多模式相关性，同时保持了交通数据多维特性等原始结构，恢复精度明显优于传统的基于向量和矩阵的恢复方法，并且能较好地解决多天丢失极端情况。
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公开(公告)号：CN116933005A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310660575.5
申请日：2023-06-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , B60W60/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法，主车首先通过网联环境获取设定场景范围内车辆的历史运动状态数据并进行预处理，然后基于空间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为空间图，基于时间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为时间图，接下来通过图卷积神经网络提取空间图中的空间交互特征和时间图中的时间交互特征，融合两者获得设定场景范围内车辆的时空交互特征，最后基于卷积神经网络解码输出设定场景内所有车辆在未来一段时间的运动轨迹。本发明通过提出空间交互系数和时间交互系数，解决了现有研究中存在的时间交互建模不充分的问题，提高了车辆轨迹预测的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548164A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210149745.9
申请日：2022-02-18
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 王武宏 , 张浩东 , 成前 , 李成刚 , 张杰 , 谭海秋 , 蒋晓蓓 , 侯单懿 , 石健 , 于雯麟 , 胡耀光 , 孙栋先 , 冯睽睽 , 张云贺 , 张发平 , 孙春文 , 陆逍
Abstract: 本发明公开一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，属于驾驶行为监测领域。本发明实现方法为：制备可伸缩的聚丙烯酰胺PAAM‑licl基摩擦纳米发电机PL‑TENG和具有铝AI‑Kapton摩擦层结构的摩擦纳米发电机AK‑TENG。搭建智能网联模拟驾驶场景用于获取自然驾驶数据。PL‑TENG布置于驾驶人的眼部、嘴部、脖颈等部位，将驾驶人面部和头部的极微动作转化为电信号，并从采集得到的电信号中获取用于表征疲劳和分心的特征指标；将AK‑TENG布置于转向盘和踏板，将驾驶人在完成转向、加速和制动操作时的极微动作转换为电信号，并利用电压数据完成风险驾驶操作辨识模型的搭建。结合两种摩擦纳米发电机实现对驾驶人驾驶状态和驾驶操作行为的无干扰实时监测。
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公开(公告)号：CN112720062B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011540751.4
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明涉及一种测量微钻各部分载荷分布的方法，属于钻削加工中的切削力测量领域。本发明方法为：第一步：将实验钻刀分为两类，一种是完好刀具，一种是磨削掉一条主切削刃的刀具，磨削厚度不小于主切削刃每转进给量；第二步：搭建钻削测力系统，并对其校正；第三步：测量两类钻刀的轴向推力，计算钻尖的载荷分布，分析进给量对钻尖各部分的影响程度，用于改善工艺参数；第四步：测量两类钻刀在磨损状态下的轴向推力，按照第三步的方法计算载荷分布；第五步：计算两类钻刀在磨损状态下的犁耕载荷分布和所占比重，从而分析刀具磨损度对钻削工艺质量的影响以及需要采取的解决措施。
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公开(公告)号：CN112896185A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110098368.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种面向车路协同的智能驾驶行为决策规划方法及系统，首先在行驶过程中实时感知获取车辆自身包括位置、速度信息，以及所在交通场景中道路及道路上物体信息；随后建立驾驶人决策模型并利用车辆行驶中获取的相关信息对所述模型进行训练，使训练好的驾驶人决策模型能够将驾驶行为划分为保守型、一般型以及激进型三类；以行车安全场作为约束，并结合当前驾乘人员所选定的驾驶行为类型，对车辆进行行驶路径及速度的决策规划；最终基于所作出的行驶路径及速度的决策规划，对整车进行下层控制，使车辆按照决策规划执行相应行驶动作。
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公开(公告)号：CN111368466B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911073508.3
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F17/14 , G06K9/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于频响函数模型参数修正的机械振动预测方法，属于机械振动领域。该方法通过小波变换理论建立以阻尼系数为变量的阻尼模型，通过仿真分析能够准确的预测系统模型运动过程中的变化规律，并基于频响函数灵敏度理论，根据实际数据和仿真数据的比对迭代，得到更符合实际情况的运动变化规律，解决了常规方法无法准确获取阻尼参数随时间变化的规律，以及获得振动变化规律不准确的情况。该方法有效的解决了机械结构的由于间隙等因素导致的非线性振动无法准确预测的问题，为机械结构的设计提供理论基础。可通过获得的修正参数构建与真实情况更为符合的机械振动模型，更为机构结构的振动预测提供一种准确可靠的预测方法。
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公开(公告)号：CN112149539A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010961008.X
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆的分层检测方法，基于Haar特征的AdaBoost级联分类器通过离线训练，可利用大量时间完成分类器的离线训练，不影响在线检测效率。在识别过程中提取的感兴趣区域(ROI)，有效排除了不需要处理的部分，减少了无关内容的影响，从而可以显著降低算法计算量，达到提高检测速度的目的。检测中对感兴趣区域的分层过程考虑了目标在车辆实际运动时在图像场景中的变化及移动特性，针对性地采用了更为高效的检测子窗口遍历方式。且相对于传统的滑窗算法进一步设置里每层子窗口的最大值，能够明显减少子窗口的数目，从而降低计算量，提高检测程序的运行效率。
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