-
公开(公告)号:CN115909780A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211397140.8
申请日:2022-11-09
Applicant: 江苏大学 , 江苏科创车联网产业研究院有限公司
IPC: G08G1/0967 , H04W4/46 , G08G1/052
Abstract: 本发明公开了基于智能网联与RBF神经网络的高速路汇入控制系统,包括车载终端、路侧单元、人机交互单元、交通信息中心,车载终端配置于智能网联车辆,智能网联车辆行驶在高速路上,车载终端内设置有车内传感器模块、第一通讯模块和车内控制模块;路侧单元设置于高速路匝道的外侧,路侧单元包括车辆传感器模块和第二通讯模块;人机交互单元配置于匝道车辆R,人机交互单元包括第三通讯模块和交互模块;交通信息中心包括通信单元、边缘计算单元和合流程序控制模块,边缘计算单元内设置有RBF神经网络预测模型。本发明采用上述步骤的基于智能网联与RBF神经网络的高速路汇入控制系统与方法,引导传统人工驾驶车辆安全且高效地汇入高速路行车道。
-
公开(公告)号:CN115862382A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211571440.3
申请日:2022-12-08
Applicant: 江苏大学
Inventor: 梁军 , 任明辉 , 张星 , 张春 , 王文飒 , 张云顺 , 蔡涛 , 盘朝奉 , 周贝 , 周卫琪 , 葛慧敏 , 陈小波 , 谢军 , 罗媛 , 徐永龙 , 王万家 , 耿浩然 , 李哲宇 , 张洲 , 杨航 , 周永杰
Abstract: 本发明公开了一种高速入口匝道车辆协同避撞系统与方法,云端数据中心接收路侧系统发送的车辆行驶轨迹数据,对主路侧和匝道侧的车辆行驶轨迹进行预测,并根据匝道侧的预测行驶轨迹计算出虚拟碰撞点的位置坐标,进而计算出主路侧车辆和匝道侧车辆的位置距离,通过比对响应阈值来确定系统响应级别,并发出协同避撞指令,车载智能系统根据所述协同避撞指令控制车辆进行协同避撞。本发明有效降低高速入口匝道汇车碰撞事故率,保证高速道路交通行车安全。
-
公开(公告)号:CN115826402A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211445241.8
申请日:2022-11-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法的主动悬架控制策略生成方法,涉及到智能控制和人工智能领域技术,包括如下步骤:步骤一:基于主动悬架半车模型,建立主动悬架半车模型的控制问题模型;步骤二:搭建策略神经网络用以表征主动悬架的控制策略;步骤三:通过奖励函数实现策略神经网络的更新;步骤四:策略神经网络的迭代训练,生成收敛后的主动悬架控制策略。本发明基于SAC强化学习算法,通过对所构建的悬架控制策略网络的训练,寻求一种最优的主动悬架控制策略,对所生成的控制策略进行验证后,可通过该控制策略实现对主动悬架的动态自适应减振控制。
-
公开(公告)号:CN114973666A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210548031.5
申请日:2022-05-18
Applicant: 江苏科创车联网产业研究院有限公司 , 江苏大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开一种基于车路协同的网联车车速诱导方法、装置及介质,首先把信号灯路口前的直行道路分为自由驾驶路段、车辆编队路段和车速引导路段,其次在车辆编队区计算头车和尾车并分配车队中车辆的身份识别号(Identity Document,ID),然后根据信号灯的状态判断有多少车辆可以通过,最后按照可以通过车辆数量调整车辆的速度,确保绿灯期间通过更多的车辆。本发明对车路协同的实际应用具有指导性作用,对道路上不同类型和渗透率车流的研究具有借鉴意义。
-
公开(公告)号:CN111953230A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010759431.1
申请日:2020-07-31
Applicant: 江苏大学
IPC: H02N2/18
Abstract: 本发明提供了一种双稳态能量收集器离心距离优化匹配方法,通过考虑离心效应对于双稳态能量收集装置收集效率的影响,探究不同离心距离下的双稳态能量收集装置收集效率,求解出最优离心距离,进一步优化双稳态能量收集器的有效收集频带带宽和能量收集效率。利用调节悬臂梁末端磁铁的安装离心距离来进一步提高双稳态能量收集器的能量收集效率和拓宽有效收集频带。推导出了最优离心距离的计算方程式,可以大幅度缩短利用离心效应提高双稳态能量收集器效能时使磁铁处于不同离心距离下的安装和调试时间。
-
公开(公告)号:CN108470460B
公开(公告)日:2020-08-28
申请号:CN201810320788.2
申请日:2018-04-11
Applicant: 江苏大学
IPC: G08G1/0967 , G06K9/62 , H04M1/725
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机与RNN的周边车辆行为识别方法,属于智能驾驶领域,包括:a.离线训练环节:归纳并划分典型的周边车辆行为,利用智能手机采集到的车辆行驶数据对被跟踪车辆与主车的相对特征和车辆行为进行向量编码,作为RNN参数学习的训练集。b.在线检测环节:基于实时交通场景,主车通过4G通讯结合被跟踪车辆与自车的行驶数据形成新的特征矩阵作为训练好的RNN的输入,辨别周边车辆所属行为模式。本发明以智能手机作为数据搜集、车辆通讯的硬件,具备可行性和便捷性的优势;利用RNN善于处理高维矩阵运算的特性,在丰富自车与周边车辆相对特征、提升识别率的同时,保证行为识别具备较高的实时性。
-
-
-
-
-