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公开(公告)号：CN107093332A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710548017.4
申请日：2017-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 城市快速路匝道合流区安全预警系统，属于道路交通信号控制领域，为了解决现有的城市快速路匝道合流区安全预警效果不好的问题。本发明的信息采集系统采集城市快速路匝道合流区的车辆信息；信息处理系统得出PET值，将该PET值与预先设定好的PET阈值进行比较，当PET值小于PET阈值时，发出预警信号；PET值为合流区的车辆在合流过程中后车头部到达侵入线的时间与前车尾部离开侵入线的时间之差，侵入线是一条垂直于车道分界线且与车辆的车道变换轨迹相交的虚拟直线；车载预警系统发出预警。有益效果为从车路协同的角度实现对驾驶员的预警，改善了城市快速路入口匝道合流区的安全环境。
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公开(公告)号：CN115620530B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202211137773.5
申请日：2022-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/052 , G08G1/0967 , G06N3/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及一种考虑行车风险场的自动驾驶接管风险评估模型的构建方法，包括如下步骤：步骤一、根据车辆对风险的响应速度和响应程度，计算车辆性能概率因子；步骤二、构建基于距离的静态风险分布函数；步骤三、构建基于运动状态的动态风险分布函数；步骤四、考虑接管反应时间的影响，计算行车风险场场强；并提取自车辆和交互车辆的数据信息；步骤五、基于卡尔曼滤波法对车辆的速度和加速度数据进行预处理；步骤六、将标定完成的等效质量和各项待定常系数代入自动驾驶接管风险评估模型，即得到基于行车风险场的自动驾驶接管风险评估模型。本发明可提高整个路网系统的安全性，降低自动驾驶车辆所造成的事故发生率和人员伤亡率。
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公开(公告)号：CN117274960A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310953085.4
申请日：2023-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V40/20 , B60W40/08 , B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种L3级自动驾驶车辆驾驶员非驾驶姿态识别方法，包括以下步骤：步骤一、实时监测并采集驾驶员的非驾驶姿态视频数据；步骤二、提取非驾驶姿态局部特征数据；步骤三、对非驾驶姿态全局特征进行分类；步骤四、对非驾驶姿态全局特征进行识别。本发明在L3级自动驾驶条件下，对驾驶员非驾驶姿态进行识别，利用头部姿态识别算法、注视方向估计算法、EAR算法和OpenPose算法对头部、眼部和手部姿态进行识别，量化局部姿态特征，实现对非驾驶姿态的识别与分类，有利于提高自动驾驶车辆的安全性与可靠性，且OpenPose算法具有实时性好、精度高的优点，本发明构建的模型识别准确率可达91.5％。
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公开(公告)号：CN114580874B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210175723.X
申请日：2022-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 黑龙江省公路建设中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种适用于高速公路风险评估的多维分布式数据分析系统，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中难以对高速公路的风险进行评估，进而导致高速公路交通安全性差的问题，包括：交通事故数据库子系统、交通事故成因分析子系统和交通事故风险评估子系统；所述交通事故数据库子系统用于对高速公路交通事故数据进行集成，并将集成后的数据通过维表和事实表的形式存入多维分布式数据库；所述交通事故成因分析子系统用于根据多维分布式数据库中的信息识别影响交通事故发生的要素；所述交通事故风险评估子系统用于根据影响交通事故发生的要素建立贝叶斯网络，并结合多维分布式数据库评估交通事故发生的风险。本申请提高了高速公路交通安全性。
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公开(公告)号：CN115620530A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211137773.5
申请日：2022-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/052 , G08G1/0967 , G06N3/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种考虑行车风险场的自动驾驶接管风险评估模型的构建方法，包括如下步骤：步骤一、根据车辆对风险的响应速度和响应程度，计算车辆性能概率因子；步骤二、构建基于距离的静态风险分布函数；步骤三、构建基于运动状态的动态风险分布函数；步骤四、考虑接管反应时间的影响，计算行车风险场场强；并提取自车辆和交互车辆的数据信息；步骤五、基于卡尔曼滤波法对车辆的速度和加速度数据进行预处理；步骤六、将标定完成的等效质量和各项待定常系数代入自动驾驶接管风险评估模型，即得到基于行车风险场的自动驾驶接管风险评估模型。本发明可提高整个路网系统的安全性，降低自动驾驶车辆所造成的事故发生率和人员伤亡率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114037268B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202111313912.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 黑龙江省公路建设中心
Abstract: 一种适用于设计阶段的高速公路事前安全性评价系统，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中安全评价方法准确度低的问题，包括：数据库模块、规范符合性审查模块、设计一致性评价模块和事故预测模块。本申请综合考虑了车辆在高速公路相邻路段运行速度变化率、运行速度相对于设计速度的偏差率、事故分布情况、事故的严重程度和规范符合性，数据库模块、规范符合性审查模块、设计一致性评价模块、事故预测模块、地图操作模块和用户操作模块协调运作，在获取道路线形设计、交通特征、速度特征及互通立交设计数据的基础上，构建系统数据信息库对数据进行拆分、处理及保存。本申请可应用于我国高速公路进行设计安全性评价。
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公开(公告)号：CN110723146B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201911055291.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60W30/18
Abstract: 一种考虑驾驶利益增量的多车交互换道决策方法，具体涉及多车交互换道决策方法。本发明的目的是为了解决现有多车交互换道过程中准确性低，安全性差的问题。过程为：一：用宽度为0.5m、长度为2m的元胞将道路划分为网格；二：当多车之间的间隙大于或等于交互的临界间隙时，i车换道对目标车道后车j没有影响，j车以之前的跟驰状态继续行驶；否则，i车换道时首先打开转向灯发出换道请求，根据j车的反应进行换道，此时i车与j车有两种交互方式；三：确定目标车i换道前后的驾驶利益增量和距离；四：根据驾驶利益增量和目标车与目标车道后车的间距给出换道决策。本发明用于道路交通安全主动防控技术领域。
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公开(公告)号：CN109606373B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811444964.X
申请日：2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑能见度的驾驶任务需求评估方法，本发明涉及驾驶任务需求评估方法。本发明的目的是为了解决现有车辆的驾驶任务需求评估方法未考虑天气能见度对驾驶任务需求的影响，导致现有车辆的驾驶任务需求评估方法准确率低的问题。一：以测试车行驶的方向为正前方，在车辆内部前挡风玻璃上安装雷达，将具有GPS和无线上网功能的手机连接到测试车上；二：计算测试车辆驾驶任务需求指数；三：将驾驶任务需求划分为五个等级；四：得到测试车辆驾驶任务需求指数的修正系数；五：将测试车辆驾驶任务需求指数和测试车辆驾驶任务需求指数的修正系数相乘，根据三的驾驶任务需求等级，分段计算驾驶任务需求评分值。本发明用于交通工程驾驶风险预警。
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公开(公告)号：CN109606373A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811444964.X
申请日：2018-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑能见度的驾驶任务需求评估方法，本发明涉及驾驶任务需求评估方法。本发明的目的是为了解决现有车辆的驾驶任务需求评估方法未考虑天气能见度对驾驶任务需求的影响，导致现有车辆的驾驶任务需求评估方法准确率低的问题。一：以测试车行驶的方向为正前方，在车辆内部前挡风玻璃上安装雷达，将具有GPS和无线上网功能的手机连接到测试车上；二：计算测试车辆驾驶任务需求指数；三：将驾驶任务需求划分为五个等级；四：得到测试车辆驾驶任务需求指数的修正系数；五：将测试车辆驾驶任务需求指数和测试车辆驾驶任务需求指数的修正系数相乘，根据三的驾驶任务需求等级，分段计算驾驶任务需求评分值。本发明用于交通工程驾驶风险预警。
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公开(公告)号：CN109094482A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810828709.9
申请日：2018-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 车辆运行风险评估信息采集系统、风险评估系统及方法，涉及交通工程领域，具体涉及车辆运行风险评估系统及方法。本发明为了解决现有的基于车辆运行的状况的车辆风险评估存在考虑因素相对不全面导致的风险评估结果相对不准确的问题。本发明根据当前车辆的速度、加速度、当前车辆与前车的车辆间距，以及驾驶员的视线转移时间、扫视速度、眨眼频率；计算车辆间距指标数据和方向盘转向熵指标数据；并根据每个判断周期内各项指标以及各自对应的风险指标阈值判断各自对应的风险，然后构建贝叶斯网络，并通过学习计算条件概率，得到车辆运行风险值。本发明用于车辆运行的风险评估。
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