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公开(公告)号：CN107248276A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710617659.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同的智能网联汽车编队控制方法及装置，利用车路协同的技术优势，通过对于多源交通信息的实时获取分析、编队控制算法计算最优车速，使车辆在编队状态下，按照指令以最优车速运行。尤其解决车辆进入交叉口停车排队现象，从而达到提高道路运行效率，提升道路通行能力的目的。
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公开(公告)号：CN117429461A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311132744.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策方法，包括，步骤S1采集自动驾驶汽车的运动状态信息，并通过车载环境感知传感器获取行人图像以及运动状态信息；步骤S2利用Alphapose算法估计行人骨骼关键点坐标，并将行人骨骼关键点转换为特征矩阵；步骤S3采用GRU‑Transformer网络预测路段人行横道处行人过街意图；步骤S4将路段人行横道处自动驾驶汽车通行决策建模为马尔科夫决策过程；步骤S5基于逆强化学习模型构建自动驾驶汽车通行策略，使用深度神经网络拟合奖励函数；步骤S6训练逆强化学习模型。本发明能够提高路段人行横道处自动驾驶汽车通行的安全性、高效性和舒适性。
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公开(公告)号：CN116311945A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310317338.9
申请日：2023-03-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G08G1/01 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及交通数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多源信息融合的全息交通状态数据集构建方法，包括获取原始数据集，根据路网拓扑关系构造有向路网图与无向路网图，路网图根据颜色匹配方程为交通信息进行图像化处理，构造邻阶矩阵，结合交通信息图经过空间‑时间信息补偿网络对原始交通特征数据进行初步修正补全，建立迭代补全生成式对抗性网络IGANI模型，生成补全数据集，基于邻阶矩阵与有向路网图建立的道路物理连接关系模型搭建加权有向图，经GE‑LSTM交通状态预测模型预测出周期内交通状态数据生成预测数据集，构建全息交通状态数据集，本发明有效克服由于设备损坏老化故障问题造成的数据缺失问题，有效提升交通控制系统的控制效果。
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公开(公告)号：CN112437412B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202011194137.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于车路协同的混行驾驶车辆编队控制方法，该方法首先进行基于车路协同的混行驾驶车队长度划分，然后确定混行车队行驶条件下通信拓扑结构及车间距策略，再进行基于模型预测控制的混行车辆编队控制。本发明通过各项传感器获得周围车辆行驶状态信息，将能够在同一绿灯周期内通过的车辆组成队列。以保障队列稳定性和交叉口行程时间最短为目标，基于模型预测控制建立混行车辆编队控制模型，判断出每辆车应该执行的操作。通过调节车辆制动控制器、节气门控制器等，使车辆之间保持一定的速度和车间距行驶。
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公开(公告)号：CN113255481A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110510907.2
申请日：2021-05-11
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于无人巡逻车的人群状态检测方法，该方法首先通过欧氏聚类方法在点云空间中对目标物进行聚类识别；然后选用深度学习YOLOv4作为图像目标检测的基础框架，进而获取三维空间行人的坐标；最后根据三维空间行人密度计算方法和行人最小间距计算方法计算人群密度以及行人间距，对密度或间距超过阈值的情况进行报警并疏散人群。本发明该方法通过融合激光雷达和视觉传感器的数据实现对巡逻工作环境中行人的检测，并基于融合检测数据构建行人模型、分析工作环境内人群密度，完成对人群密集状态的感知。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110288844B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910445327.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于车路通信的连续交叉口协同优化方法，适用于干线协调控制路段上任意相邻上下游交叉口，并建立了基于优化模型的交叉口信号相位优化流程。在保证干线上主方向车辆延误尽量减少的同时，也考虑到了所对应的交叉口冲突相位车辆的延误的综合效益没有受到损害，有效缓解了干线上由于相位不协调导致的互相冲突的问题。
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公开(公告)号：CN107730931B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710856347.X
申请日：2017-09-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明基于车路协同环境特点，提出了一种城市路段干线协调控制及信号优化方法，包括基于车路协同环境下干线路段引导车速计算方法，车辆编队方法及自适应配时优化方法。本发明首先确定车路协同环境对车辆的影响因素，分析干线协调中车流的出现规律及车辆运行状态。其次，根据信号周期及相位差进行头车的车速引导。确定干线协调控制中编队车辆的运行模式，并通过车辆编队信息实时优化交叉口信号配时，在保证干线车流基本不停车通过交叉口的前提下提高交叉口其他相位通行能力，达到了解决交通拥堵，提高交通系统服务水平的目的。
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公开(公告)号：CN110992677A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911138976.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 一种应对通信异常的智能网联汽车编队控制方法及系统。本发明通过位置获取单元、速度获取单元、加速度获取单元获取各车辆的行驶数据，通过通讯单元交互该数据，建立前车-领航车跟随车的编队拓扑结构。在通讯正常时，本发明根据理想车间距计算模型，结合实际交通环境多输入及多约束特点，同时考虑通信过程中存在的异常情况，基于模型预测控制建立智能网联汽车编队控制。在通讯异常时，分别根据异常车辆所处的车队位置决定采用不同的编队切换方式。本发明能够解决通讯异常车辆对整个车队行驶的干扰，保证车辆正常通行。
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公开(公告)号：CN108986509B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810913280.3
申请日：2018-08-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同的城市区域路径实时规划方法，该方法根据排队车辆消散过程，将路况分为有停车情形、无停车有减速情形和匀速行驶情形，并根据不同的情形计算路阻值。本发明充分利用先进车路协同技术所带来的高效信息交互技术优势，提出了一种考虑车辆在交通信号控制影响下的路段和交叉口行程时间计算方法，并以此为传统路径方法提供了一个分阶段的城市区域最优路径优化方法，为解决车路协同系统中路径问题提供了技术支持和理论依据。
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