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公开(公告)号：CN117831294A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410033357.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种耦合配时信息的公交车生态速度引导方法，属于生态驾驶技术领域，包括以下步骤：1)获取交叉口交通信号的各项数据；2)预测前车轨迹；3)基于模型预测控制理论以及车辆运动学模型，建立最优控制模型；4)求解最优控制模型，得到最优控制量序列；5)重复以上步骤，直至受控车辆通过停车线。本发明相对于现有技术，通过构建最优控制模型，进而减少了车辆在交叉口处的动能损失，提高了燃油利用率，减少了能源消耗。
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公开(公告)号：CN117789459A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311718589.4
申请日：2023-12-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于时空认知拓展的车道引导决策方法，属于绿色交通技术领域，包括以下步骤：1：通过商用导航平台，获取全域交通状态信息；2：基于车辆跟驰换道行为特征机理，建立车道级交通运行态势推演模型，拓展对交通态势的时空认知；3：基于全域交通运动态势，结合行驶任务约束，完成基于实控人智拓展的车道引导决策，决策出车辆期望车道，从而提高车辆行驶过程中的效率和燃油经济性，本发明方法通过推演道路交通环境中交通参与者行驶态势时空分布，引导智能网联车辆安全、绿色、高效通过城市道路路段、高速公路路段，确定导航辅助驾驶系统横纵向耦合轨迹优化解决方案，为智能网联车辆绿色高效通行提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117610308A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311798217.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真系统及方法，方法包括以下步骤：S1：在仿真系统中设置车辆检测器，车辆检测器实时检测进入作业点的车辆；S2：设置岸桥/堆场起重机装卸服务的车辆队列，模拟先到先服务作业模式；S3：开始仿真，每个仿真步结束，记录车辆状态与作业设备状态；S4：在仿真系统中设置或清除车辆路径；S4：在仿真系统中设置/清除停车线，从而实现停靠作业模拟；S5：以车辆状态与作业状态作为输入，进行模型单步求解；S7：将待评估的调度算法作为仿真系统输入，与仿真系统进行联合仿真。与现有技术相比，本发明能够准确模拟自动化集装箱港口作业场景，从而对调度算法进行评价与测试，提高作业效率与降低运行成本。
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公开(公告)号：CN117437804A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311330997.2
申请日：2023-10-13
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/123 , G08G1/00 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种面向网联自动驾驶的车队长度控制方法及系统，该方法包括以下：通过解析新型混合交通流动态运行特性，建立混合流系统动态模型；获取上游路段交通状态信息和合流区匝道交通状态信息，并设置不同网联自动驾驶车队长度策略，结合混合流系统动态模型，计算得到不同车队长度对应的通行能力；选择最大通行能力对应的车队长度策略，据此相应控制上游网联自动驾驶按照该车队长度策略进行组队行驶。与现有技术相比，本发明通过建立新型混合交通流条件下的通行能力模型，揭示网联自动驾驶车队长度、渗透率变化对道路通行能力的影响，为车队动态管理提供决策依据，能够充分利用网联自动驾驶协同编队、精准控制优势，实现主动精细化的交通管控。
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公开(公告)号：CN117058652A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310984606.2
申请日：2023-08-07
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G08G1/01 , G06Q10/0635 , G06F30/20 , B60W60/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种时空耦合的驾驶风险描述方法，包括：S1、获取自动驾驶车感知区域内所有感知物体位置信息及动态信息及将所有感知信息在地图中进行初始化安置；S2、同时进行风险概率计算与风险强度计算；S3、通过接受的风险概率栅格地图与风险强度栅格地图，进行风险的量化耦合计算，将输出风险值，作为自车当前运动状态下未来一段观测时域内的空间风险分布。根据本发明，能够从风险概率和强度两个维度展示一个特定的自动驾驶场景中的真实风险情况，适用于横纵向耦合的复杂交通场景，实现对风险更为真实与通用的刻画。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117010183A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310908719.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G01M17/007 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于参数自整定的自动驾驶测试环境校准方法，包括：S1、通过自动驾驶数据采集车获取真实交通环境中自车与周围交互车辆的实时状态数据；S2、将采集数据融合上传至校准工具箱，进行预处理；S3、通过数据采集路段搭建仿真路网环境，上传至校准工具箱；S4、根据测试环境所用模型，在校准工具箱中选择标定参数；S5、构建宏微观多维度的评价体系，并基于自动驾驶测试需求选择评价指标；S6、通过校准工具箱进行自动驾驶测试环境校准工作；S7、输出校准精度及对应的标定参数取值组合，完成自动驾驶测试环境校准。根据本发明，能够实现一体化校准流程，高精度全面复现自动驾驶测试环境，为自动驾驶仿真测试真实性的保障提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN116823085A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310773868.4
申请日：2023-06-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种自动化集装箱港口车辆协同作业实时调度方法，包括：根据不同的港口作业场景，获取对应的作业集装箱信息以及智能网联运输集卡信息；调度中心采集获取当前作业设备运行信息以及车辆当前信息；根据当前作业设备运行信息以及车辆当前信息，判断是否存在车辆进入作业设备，若存在，则调度中心确定待调度集装箱与负责运输任务的智能网联运输集卡，并通过求解预设调度模型，确定出智能网联运输集卡行驶路径以及运输集装箱任务，再将调度结果发送至对应车辆，以控制改变车辆的工作状态；否则返回重新采集获取当前作业设备运行信息以及车辆当前信息。与现有技术相比，本发明能够快速、准确地实现智能网联运输集卡的在线实时调度。
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公开(公告)号：CN116466579A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310325891.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种面向异构网联智能卡车的纵向编队管理控制方法，包括：从异构网联智能卡车中确定出组队对象，即待组队车辆；将待组队车辆组合构成去中心化的协同控制架构，利用各车辆实时获取车队状态信息、交通环境信息，结合模型预测控制方法，输出得到纵向优化控制指令序列；对纵向优化控制指令进行反馈修正，之后发送至各车辆底层控制器，完成车辆组队、编队保持功能；实时更新车队内各车辆状态，确定出卡车个体驾驶目标，并相应控制各车辆完成驾驶目标。与现有技术相比，本发明支持异构化卡车混合编队，能够实现卡车组队、离队、编队保持等功能，同时通过引入动态矩阵控制机制，刻画车辆实际执行响应过程，能够实现卡车稳定鲁棒编队。
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公开(公告)号：CN116415417A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310167962.5
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G08G1/01 , G08G1/0968 , G08G1/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车群超车决策控制方法，包括：S1、将智能网联车群所在道路进行栅格化处理，并建立基于移动栅格化的车群决策控制模型；S2、根据车群决策控制模型，采用滚动时域规划方式，输出对应于车群的当前车辆行为决策信息，用于控制车群内各车辆的行驶状态；S3、判断移动栅格内是否出现新的车辆，若判断为是，则返回步骤S1开始新一轮决策控制，否则执行步骤S4；S4、判断当前车辆行为决策信息是否已经被车群执行完毕，若判断为是，则返回步骤S1开始新一轮决策控制，否则返回步骤S2。与现有技术相比，本发明能够在超车场景下快速、准确控制智能网联车辆安全高效地超越障碍车辆，从而提升智能网联车群的行驶效率。
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公开(公告)号：CN115092139A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210574253.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 同济大学
IPC: B60W30/18 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆交织区协同运动规划方法，该方法包括：获取交织区范围内车辆信息；对各受控车辆的运动状态进行优化：以最小化速度差异为目标，建立运动控制模型；对运动控制模型进行求解，获取各受控车辆的控制信息。与现有技术相比，本发明通过减少交织区内车辆之间的相对速度误差，减少由于换道带来的冲突与车速震荡，有效地提高交通效率，本方法计算效率高，可行性强，仅需要被控车辆具有纵向自动化，且可以与其它自动驾驶运动规划方法相结合，适合应用于实际工程中。
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