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公开(公告)号：CN113753034B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111225837.2
申请日：2021-10-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑路面附着条件的大型营运车辆防碰撞决策方法。首先，建立三自由度的营运车辆运动模型。其次，建立基于交互多模型的路面附着条件估计模型，对路面附着系数进行准确识别。最后，将防碰撞决策问题描述为马尔科夫决策过程，建立基于强化学习的防碰撞驾驶决策模型，得到准确、可靠、自适应路面条件的防碰撞决策策略。本发明提出的方法，综合考虑路面附着条件、前向和后向障碍物对车辆碰撞的影响，为驾驶员提供节气门开度、方向盘转角控制量等精确量化的防碰撞策略，克服了现有的大型营运车辆防碰撞驾驶策略缺乏准确性和路面条件适应性的不足。
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公开(公告)号：CN109946731B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910168995.5
申请日：2019-03-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向典型城市环境的车辆高可靠融合定位方法，针对城市环境下，车载卫星导航易使用受限，定位准确性及可靠性不高等问题，在传统的车载卫星与惯性组合导航的基础上，引入了超宽带（Ultra‑Wideband，UWB）定位技术，并利用模糊算法对UWB观测精度分类，从而自适应调节UWB的观测噪声方差阵，在此基础之上，基于无迹卡尔曼滤波算法实现了车辆的融合定位。相比于传统的车载卫星与惯性组合导航，本发明中的方法，在城市环境，尤其是卫星信号受严重遮挡的复杂环境（如城市峡谷、交叉路口等）下，可靠性更高，有助于实现车辆的连续、完整、可靠、实时定位。
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公开(公告)号：CN112466158B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011357563.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向平面交叉口的车辆碰撞风险评估及预测方法，包括以下步骤：步骤一、确定影响车辆碰撞的风险因素；步骤二、搭建并训练基于LSTM网络的车辆碰撞风险评估及预测模型；步骤三、实时评估及预测平面交叉口的车辆碰撞风险；该方法既能够实现实时的评估车辆碰撞风险，又能够实现不同时间尺度的车辆碰撞风险预测，对存在碰撞风险的相关车辆进行不同时间尺度的提前预警，能够显著减少平面交叉口车辆间交通冲突，有效提升该类道路重点区域的安全性。
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公开(公告)号：CN114379540A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210157766.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: B60W30/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑前方障碍物影响的大型营运车辆防侧翻驾驶决策方法。首先，明确防侧翻驾驶决策方法适用的交通场景。其次，将防侧翻驾驶决策问题建模为马尔科夫决策过程，利用标准的策略梯度算法建立大型营运车辆的防侧翻驾驶决策模型。最后，对防侧翻驾驶决策模型进行训练，得到不同行驶工况下的防侧翻驾驶策略。本发明提出的决策方法，考虑了执行防侧翻驾驶策略过程中的安全隐患，克服了现有方法缺乏有效性和可靠性的不足，为营运车辆提供直行、转向、加速、减速等明确的驾驶策略，实现了有效、可靠的大型营运车辆防侧翻驾驶决策。
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公开(公告)号：CN110544380B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910874642.7
申请日：2019-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种面向道路合流区域的实时车道级安全态势评估方法。针对当前合流区域的交通安全态势评估技术，其实时性及精准度无法适用于基于车路协同的智能驾驶，提出基于概率模型的交通安全态势评估方法。首先，利用智能路侧设备的全局视角优势，全面感知合流区域内车辆的速度、车辆行驶至路径冲突区域中心的位移等信息，建立交通安全态势评估的指标；然后，建立交通安全态势评估的概率模型；最后，实时计算交通安全态势的后验概率，进而评估合流区域内各车道的交通安全态势。本发明的方法直接运行在智能路侧设备中，为合流区域提供实时的、精准至车道级的交通安全态势评估，掌握道路合流区域的交通安全状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633474A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011512719.5
申请日：2020-12-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种重型营运车辆的后向防撞驾驶决策方法。首先，建立交通环境模型，采集重型营运车辆及其后方车辆的运动状态信息。其次，建立基于后向距离碰撞时间的后向碰撞危险评估模型，将后向碰撞危险精确量化。最后，将后向防撞驾驶决策问题描述为一定奖励函数下的马尔科夫决策过程，建立基于深度强化学习的后向防撞驾驶决策模型，得到有效、可靠、具有自适应性的后向防撞驾驶决策策略。本发明提出的方法，克服了现有方法中缺乏重型营运车辆后向防撞驾驶决策研究的不足，可以定量输出合理的方向盘转角和节气门开度控制量，为驾驶员提供有效、可靠的后向防撞驾驶建议，减少后向碰撞事故的发生。
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公开(公告)号：CN112580148A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011512718.0
申请日：2020-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的重型营运车辆防侧翻驾驶决策方法。首先，面向高等级公路，建立包含直道和弯道的三车道虚拟环境模型。其次，采集道路状态信息和车辆运动信息。最后，将防侧翻驾驶决策问题建模为马尔科夫决策过程，利用深度确定性策略梯度算法建立重型营运车辆的防侧翻驾驶决策模型，得到不同交通环境和行驶工况下的防侧翻驾驶决策策略，实现对重型营运车辆侧翻主动防控的最优决策。本发明提出的决策方法，克服了现有方法缺乏有效性、环境适应性等不足，为驾驶员提供制动踏板开度、方向盘转角控制量等精确量化的驾驶建议，从而实现有效、可靠、自适应的防侧翻驾驶决策。
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公开(公告)号：CN112466158A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011357563.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向平面交叉口的车辆碰撞风险评估及预测方法，包括以下步骤：步骤一、确定影响车辆碰撞的风险因素；步骤二、搭建并训练基于LSTM网络的车辆碰撞风险评估及预测模型；步骤三、实时评估及预测平面交叉口的车辆碰撞风险；该方法既能够实现实时的评估车辆碰撞风险，又能够实现不同时间尺度的车辆碰撞风险预测，对存在碰撞风险的相关车辆进行不同时间尺度的提前预警，能够显著减少平面交叉口车辆间交通冲突，有效提升该类道路重点区域的安全性。
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公开(公告)号：CN111780981A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010436610.1
申请日：2020-05-21
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G06F30/15
Abstract: 本发明公开了一种智能车辆编队变道性能测评方法。首先，建立智能车辆编队变道性能测试场景。其次，根据智能车辆在编队变道过程中的运动特点，建立三自由度的非线性动力学模型。进而，利用改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法对编队车辆的位置、速度等状态变量进行滤波估计。最后，基于准确递推的车辆运动状态参数，提出并量化编队变道性能的评价指标，构建编队变道性能的评价体系。本发明提出的方法，解决了当前缺乏编队变道性能定量测评的问题，能够高精度、全面的测量车辆运动状态参数，量化并输出了多维度的编队变道性能评价指标，实现了编队变道性能全面、准确、可靠的科学定量测评。
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公开(公告)号：CN111595592A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010437713.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G01C25/00 , G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种自适应巡航控制系统性能测评方法。首先，面向高等级公路，建立了基于前车车速时变的自适应巡航控制系统性能测试场景。其次，为了全面、准确的获取测试过程中的车辆运动参数，在方法论层面对测试方法进行了改进，利用改进的自适应卡尔曼滤波算法对车辆的位置、速度等运动状态参数进行精确估计。最后，基于准确递推的车辆运动状态参数，提出了多维度的自适应巡航控制系统性能评价指标并进行量化，构建了自适应巡航控制系统性能评价指标体系。本发明提出的测评方法，克服了现有方法中测试场景与实际不符、测评指标相对单一等不足，实现了复杂场景下自适应巡航控制系统性能高精度、可靠、全面的科学定量测评。
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