公开(公告)号：CN118565471A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410724047.6

申请日：2024-06-05

Applicant: 长安大学

Inventor： 闵海根 ,  吴霞 ,  赵祥模 ,  陈力莎 ,  王武祺 ,  陈仕祥 ,  李尧 ,  延昌磊 ,  方煜坤 ,  夏森

IPC: G01C21/16 ,  G01S19/47 ,  G01S19/24

Abstract: 本发明公开了一种具有容错性的智能网联汽车协同定位方法及系统，属于智能网联汽车定位领域，通过将预处理后的车辆的当前位置的经度、维度、高程信息、车辆的角速度、速度、加速度、轮速、转向角和里程数据以及校准后的车辆相对于其他合作车辆的相对距离的估计值进行高斯置信传播迭代融合，得到车辆的最终位置；通过融合车辆的各传感器测量值包括车辆的经纬度信息，里程计信息以及车间距离信息，保证了协同定位数据的完整性；在图模型中进行故障检测和排除方法，保证了协定定位系统的容错性；通过融合不同来源的车间相对距离，使得定位系统具有更高的鲁棒性和精度。

公开(公告)号：CN118247989A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410230885.8

申请日：2024-02-29

Applicant: 长安大学

Inventor： 吴霞 ,  赵祥模 ,  李泽 ,  闵海根 ,  龚思远 ,  王武祺 ,  李家栋 ,  王琰 ,  夏靖杰 ,  李登荣

IPC: G08G1/0968 ,  G08G1/01 ,  H04W4/44

Abstract: 本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于树搜索的高速公路混合交通流合流序列优化方法，包括以下步骤：S1，构建双车道主干道和单车道匝道的交通场景，并记录当前的队列块合流序列；S2，当有新的队列块进入控制区时，利用树搜索获取包含当前队列块的最优合流序列；S3，基于搜索得到的最优合流序列，利用庞特里亚金原理求解队列块内车辆的最优行驶轨迹；S4，队列块中头车按照最优行驶轨迹行驶，其余人驾车按照跟驰模型进行行驶，实现合流。本发明依靠车联网技术实时获取高速公路控制区内主干道和匝道内车辆队列块的状态信息，利用CAV的可控性，通过搜索最优合流序列以及对CAV进行速度控制和换道控制，来完成引导队列块内HDV进行安全高效的合流。

公开(公告)号：CN118212779A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410429603.7

申请日：2024-04-10

Applicant: 长安大学

Inventor： 闵海根 ,  吴霞 ,  赵祥模 ,  刘勇 ,  夏森 ,  王武祺 ,  方煜坤 ,  闫燕兵 ,  陈仕祥 ,  安然 ,  邢晟盛

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明涉及自动驾驶测试技术领域，具体涉及一种基于数字孪生虚实结合的混合交通流测试方法及系统，包括：采集现实试验场场地数据，实现数字孪生虚拟场景的构建，设置真实环境与虚拟环境的交互，实现虚实结合的系统设置；根据系统设置数据集生成不同风格的虚拟人驾车辆，同时真实驾驶员通过驾驶模拟器采集的数据生成不同风格的真实人驾车辆，部分虚拟人驾车辆和部分真实人驾车辆共同组成具有不同驾驶风格的人类驾驶车辆，获取不同人类驾驶车辆的状态和位置信息；根据人类驾驶车辆的状态和位置信息为智能网联汽车设置全套的感知、定位、规划、控制以及V2X通信方法，实现智能网联汽车在系统中的自动驾驶。本发在测试过程中实时交互，生成连续可制定、贴合实际使用的行驶场景，可进行虚实结合的仿真测试，真实性更高。

公开(公告)号：CN117607827A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311437673.9

申请日：2023-10-31

Applicant: 长安大学

Inventor： 赵祥模 ,  王武祺 ,  闵海根 ,  吴霞 ,  徐志刚 ,  尚旭明 ,  刘占文 ,  王润民 ,  方煜坤 ,  夏森 ,  雷小平 ,  李尧 ,  延昌磊 ,  杨龙

IPC: G01S7/48 ,  G06V20/64 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开了一种基于复数理论的激光点云描述符构建方法及系统，确定点云信息的有效测量范围，根据点云信息的有效测量范围构建描述符分割结构：根据描述符分割结构确定每个分割区域中的环境特征，取环境特征满足设定要求的环境表示能力特征对构建的描述符分割结构进行表示；将构建的描述符分割结构和每个分割区域中的环境特征进行合并形成紧凑的复数描述符，本发明考虑激光雷达低分辨率导致的测量误差，对原始点云空间进行不规则分割，提高分割每部分所提取信息的可靠性。本发明考虑单一信息环境表达能力较差的问题，提取任意每一区域两种具有代表性的特征，提高了环境表达能力。

公开(公告)号：CN117056845A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311083571.1

申请日：2023-08-25

Applicant: 长安大学

Inventor： 闵海根 ,  陈仕祥 ,  赵祥模 ,  吴霞 ,  徐志刚 ,  刘占文 ,  尚旭明 ,  宋瑞 ,  杨澜 ,  张立成 ,  王润民 ,  龚思远 ,  王武祺 ,  方煜坤 ,  雷小平

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶汽车异常检测方法及系统，采用自动驾驶车辆正常行驶状态下的系统运行数据信息训练深度神经网络异常检测模型得到训练好的异常检测模型；利用异常检测模型对自动驾驶车辆的实时数据进行检测得到自动驾驶车辆的检测结果，本发明能够有效支持工程师或相关领域专家调查黑箱异常检测模型预测的异常。除了有助于节省时间和维护成本外，它还实现了模型的透明性，从而促进工程师或相关领域专家信任所提出的异常检测模型。能够很好的展现对模型输出有重要影响的特征，以及展现这些特征单一地对模型输出产生的影响，进而提升领域专家对深度学习模型决策的理解，更为重要的是加快了领域专家对异常的定位和故障的诊断。