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公开(公告)号：CN117622142A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311538770.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 苏州大学
IPC: B60W30/18 , G01S7/48 , G01S17/931 , H04B10/116 , H04L67/12 , B60Q1/34
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达与可见光通信的车辆驾驶意图识别方法，包括：通过激光雷达扫描检测范围内的车辆，生成点云数据；所述点云数据包括地面点云数据；所述检测范围为自车当前行驶车道与相邻车道；根据所述点云数据，对所述检测范围内的车辆进行检测，得到目标车辆；对所述目标车辆进行跟踪，生成目标车辆跟踪数据和目标车辆检测状态；判断是否获取到目标车辆基本信息，生成第一判断结果；根据所述第一判断结果，判断驾驶意图，生成第二判断结果；根据所述第二判断结果，生成预警；本发明可以在车辆即将换道并打开转向灯的情况下提前判断出车辆的换道意图，精准信息感知利于智能车辆科学准确的决策和安全控制，提高在途运行安全。
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公开(公告)号：CN115018016B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210924589.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请提供一种人工驾驶车辆换道意图识别方法和系统，所述方法包括：对预设车辆轨迹数据集进行预处理；提取目标车辆的车辆行驶特征及驾驶行为特征；构建基于机器学习的车辆跟驰与换道决策预测模型，将预处理后的车辆轨迹数据集输入所述预测模型进行训练：根据所述目标车辆的车辆行驶特征得到目标车辆的速度、加速度、车头间距，根据所述目标车辆的驾驶行为特征得到大型车特征值和聚类特征值；将所述目标车辆的速度、加速度、车头间距、大型车特征值和聚类特征值输入训练好的预测模型，得到目标车辆的换道意图识别结果。本发明可以在高速公路瓶颈环境下识别人工驾驶车辆的换道意图，有利于降低碰撞风险；减少因换道决策失误导致的拥堵和交通事故。
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公开(公告)号：CN114566041B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210102688.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，包括基于多源数据确定拟诱导分流路段与需求交通量；基于确定的拟诱导分流路段与需求交通量确定可诱导分流交通量；根据可诱导分流交通量确定多模式诱导分流方案；确定每种模式诱导分流方案的奖励值及发放条件。通过多源数据融合的方法结合高德路况数据、自动车牌识别数据、公交刷卡数据及停车场数据，对城市快速路的拥堵路段进行识别并聚类，对拟诱导对象车辆提供了差异化诱导分流方案的标准，可促进城市快速路和城市道路的供需动态平衡，在缩短个人出行时间成本的同时显著缓解了城市道路高峰期拥堵的问题。
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公开(公告)号：CN115273500A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210815708.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/08 , G08G1/16 , G08G1/0968
Abstract: 本发明以网联车辆最小化行驶延误为目标，尽可能使网联车辆实现不停车通过。考虑到网联车辆和人工驾驶车辆在信号交叉口混行环境，基于光通信技术和车联网通信技术，获取信号交叉口处与网联车辆行驶相关的信息，根据当前信号灯状态和车辆所处车队位置以及车道条件下，对网联车辆进行速度、加速度、位置、时间等的约束，分析网联车辆不停车通过交叉口的行驶状态，生成网联车辆在未来一段时间内的行驶轨迹矩阵，并在固定时间间隔下进行不断更新和优化，网联车辆按照行驶轨迹矩阵行驶，达到理想通行效果。
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公开(公告)号：CN115129769A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210618031.8
申请日：2022-06-01
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 一种居民出行调查扩样方法、装置及存储介质，本发明在传统组合扩样的基础上，对于出行扩样部分应用手机信令数据的分析结果作为扩样依据，由于手机信令数据较GPS数据、轨道公交刷卡数据、卡口数据具有更高采样率和更广覆盖范围，以此分析结果作为扩样依据可以提高扩样精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763776B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201810543205.2
申请日：2018-05-30
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种城市快速路网时变交通状态仿真方法及装置，涉及交通技术领域，主要目的在于能够再现路网交通拥堵形成与消散的过程，同时能够评价交通管控措施的实施效果。所述方法包括：收集城市快速路的路网信息和路网中各断面的线圈检查数据，并获取全天出行分布表和时变拆分比例；根据线圈检查数据确定路网的路段通行能力，并根据路网信息和预设路网模型构建软件构建出城市快速路的路网模型；将路网模型、全天出行分布表、时变拆分比例、以及预设车辆属性导入到预设动态交通仿真模型仿真软件中，并将通行能力输入到路网模型的路网属性信息中，构建出城市快速路的动态交通仿真模型。本发明适用于城市快速路网时变交通状态的仿真。
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公开(公告)号：CN113246985A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110687438.1
申请日：2021-06-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种混行条件下快速路匝道智能网联车辆合流变道控制方法，该方法包括以下步骤：收集道路交通行驶信息；分析加速车道车辆、目标车道前后车辆的运行状态及最佳安全距离，判断是否产生变道决策；基于行驶换道轨迹路径函数实时调整车辆加速度，实现安全变道。本发明基于智能网联、车路协同等相关技术的实现，根据在通信区域内获取预设范围周边道路的环境、交通等信息，进行换道决策判断，避免驾驶智能网联时车辆之间发生追尾碰撞，有效提高自动驾驶在换道过程的安全性及可靠性。
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公开(公告)号：CN112820125A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110314982.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆混行情况的智能网联车辆的通行引导方法及引导系统，包括以下步骤：采集车辆行驶信息，获得车辆的目标车道；判断进入通信区域的智能网联车辆与人工驾驶车辆是否会发生冲突：根据车辆的目标车道，判断车道上的车辆发生的冲突的类型；根据车辆行驶信息，获取对应冲突类型的两个车辆按照原始状态行驶通过交叉口的总的通行时间；选取通行时间最小的车辆获得先行权，通行时间在后的通行的车辆根据最小的通行时间重新计算最佳加速度。其考虑了混合车队的情况，通过通行时间的计算间接优化车辆的加速度，既提高了交叉口的通行效率，降低了车辆在行驶过程中的燃油消耗，又提高了无信号交叉口行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN111445700A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010490311.6
申请日：2020-06-02
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于车牌识别数据的区域行停车辆的监测方法。该监测方法包括步骤:获取预设区域内外的车牌识别数据；基于所述车牌识别数据进行所述预设区域内的行车识别，实时获得所述预设区域内的行车车辆指标、驶入驶出车次指标和过境车辆指标；基于所述车牌识别数据进行所述预设区域内的停车识别，实时获得或者预测所述预设区域内的停车车辆指标和停车特征指标。本发明实施例提供的基于车牌识别数据的区域行停车辆的监测方法能够有效地应用车牌识别数据实现行停车辆的监测，从而给解决城市不同区域“行停”难的问题提供基础。
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公开(公告)号：CN107705563A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711219157.3
申请日：2017-11-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 基于激光雷达的连续车辆速度检测方法，涉及到激光雷达测速技术，以及车辆速度检测技术领域。解决了现有采用激光雷达实现车辆速度检测的技术中存在的采用2D激光雷达检测存在不能对车辆以及非车辆的物体进行分类的问题，以及采用成本高64线的3D激光雷成本过高的问题。本发明采用16线激光雷达连续采集行车道的路面场景数据，然后采用多帧数据中的车辆相关联的方法实现对车辆进行关联，进而实现对车辆速度的检测，完全避免了由于激光雷达丢帧影响测量的问题，也避免了由于车辆相互遮挡影响测量的问题。本发明实现了车辆连续速度变化曲线的测量，对进一步分析车辆行为具有重要意义。本发明可以应用到交通工程中的各种测量车速的场所。
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