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公开(公告)号：CN108734337B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810348137.4
申请日：2018-04-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法。该方法包括：定制公交最佳站点个数的确定、初始聚类合乘站点集的构造、聚类中心的修正操作以及聚类合乘站点生成结果判断。本发明能够基于乘客预约数据对定制公交合乘站点进行合理地布设，为当前阶段定制公交站点选址提供相应的参考，为定制公交的开通和实施提供方法支撑。本发明提出的定制公交合乘站点生成方法适用于任意真实路网的网络拓扑结构，摒弃了传统公交站点规划需人为根据经验主观调整的弊端，克服了当前定制公交站点布设研究未基于实际路网环境的缺点，确保了合乘站点布设的科学性、准确性、合理性和有效性。
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公开(公告)号：CN110047278B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910256516.5
申请日：2019-03-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于深度强化学习的自适应交通信号控制系统及方法。本发明利用交互模块实现交叉口环境和控制器的实时交互，即由状态感知模块实时采集交叉口交通状态以及通过控制决策模块给出当前交通状态下的优化决策方案；同时，本发明可以由更新模块，采用强化学习的框架，不断更新控制器内部的控制核心(Q值网络)，以进一步提高未来控制方案的优化效果。本发明可以在时间和空间两个维度上综合收集各种影响因素；利用循环神经网络，提高对于高维输入矩阵的特征抽取能力和泛化能力；可以实现自适应交通信号控制中对复杂性、实时性、动态性、随机性、适应性等要求，提高交叉口交通控制的效率，降低出行延误。
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公开(公告)号：CN110335504B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910599501.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种车辆跟驰状态下基于车路协同的避撞预警系统，包括：车载控制器和中央控制器。本发明还提供了一种车辆跟驰状态下基于车路协同的避撞预警方法，包括以下步骤：实时采集车辆位置信息和车辆速度信息；根据所述车辆位置信息确定其跟车状态；根据所述车辆速度信息监测前车减速状态，同时根据其减速度变化率确定其平均减速度；根据车辆速度信息和所述平均减速度计算后车临界安全反应时间，并确定是否发布预警信息；根据所述车辆位置信息和车辆速度信息判断是否对车辆进行自动控制。本发明帮助驾驶员及时反应，减少急刹；同时，实时监测两车位置关系，当不满足安全条件时，对车辆介入自动控制，保障车辆安全行驶。
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公开(公告)号：CN110597245B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910738135.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法。本发明利用信息感知模块获取换道车辆及其周围车辆的行驶信息；基于车辆行驶信息，横向偏移推荐模块给出横向偏移值，从而确定换道车辆的起终点位置信息；基于车辆行驶信息及横向偏移为输入，路径规划模块经计算得出换道车辆的平面坐标系静态换道路径；最后，轨迹规划模块给出换道车辆及周围车辆运动轨迹随时间的变化规律，完成换道过程规划的目标。本发明可以在保障换道车辆安全性前提下，综合考虑换道车辆及其周围车辆的运动轨迹，利用二次型规划快速求解，提高换道过程的速度和舒适度，从而满足自动驾驶对换道子任务优化性，求解快速性的要求。
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公开(公告)号：CN109544919B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201811397569.0
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于可靠性模型的混行站点路段小汽车通行时间估计方法，包括步骤1：以每辆通过公交站路段的小汽车为一个观测样本，以小汽车到达公交站路段起点的时刻为关键词，将该时刻的前一段时间内的公交车、小汽车和非机动车的到达流量，匹配到观测样本中，构建小汽车路段通行时间样本数据；步骤2：构建混合交通环境下公交站点处小汽车路段通行时间可靠性模型，并估计可靠性模型的参数，最后得到小汽车路段通行时间可靠性模型的最终数学表达式；步骤3：在步骤2的基础上，获取实时的公交车到达流量、小汽车到达流量和非机动车到达流量，作为小汽车路段通行时间可靠性模型的输入变量，即可估计或预测当前到达的小汽车的路段通行时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111768373A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010559262.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的层级式路面标记破损检测方法和装置。通过相机采集路面的图像，对图像进行裁剪，得到原图裁剪图像；对原图裁剪图像进行初步识别，识别出原图裁剪图像中的可检测的路面标记；根据可检测路面标记对应的子图识别出路面标记的轮廓区域，提取路面标记的破损位置信息；利用相机的外参将路面标记的轮廓区域由像素坐标系还原到世界坐标系，根据路面标记在世界坐标系下的破损面积以及轮廓面积计算所述路面标记的破损率。本发明的方法能够有效地识别出路面标记的破损位置，并且有效评估路面标记的破损程度，为进一步的路面维修养护提供便利。
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公开(公告)号：CN110466516B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910624865.8
申请日：2019-07-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: B60W30/095 , B60W40/02 , B60W40/10
Abstract: 本发明涉及智能车的轨迹规划领域，具体涉及一种基于非线性规划的曲线道路自动车换道轨迹规划方法。首先利用高精度地图、传感器和GPS设备采集曲线道路信息并实时拟合道路方程；其次将换道总时间等分，构造含有未知参数的换道轨迹多项式曲线方程；然后建立车辆模型，通过计算换道车辆与周边车辆的实时距离来检测是否可能发生碰撞；最后基于换道行为起始点和终点的已知状态以及驾驶规范，设置合理的目标函数和约束条件，将轨迹规划问题转化为非线性优化求解问题，采用序列二次规划算法(SQP)求出换道车辆在不同时间点的位置、速度和加速度，以此规划出高效且安全的换道轨迹。
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公开(公告)号：CN108648444B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810348871.0
申请日：2018-04-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于网格模型的信号交叉口运行评价方法，该方法包括：构建道路交叉口的网格模型，基于网格模型对通过城市道路交叉口的浮动车的轨迹数据进行分方向处理；获取道路交叉口的交通运行参数，该交通运行参数包括通过道路交叉口的通行流量、通过道路交叉口的通行时间、道路交叉口的自由流通行时间和道路交叉口的通行平均速度；根据道路交叉口的交通运行参数计算通过道路交叉口的通行延误时间，根据通行延误时间对道路交叉口进行运行评价。本发明在摒弃了地图限制的条件下，可以遍历选定区域的全部的信号道路交叉口，对道路交叉口进行实时动态评价，诊断道路交叉口延误的原因，确保了评价诊断的准确性,提高了道路交叉口通行效率。
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公开(公告)号：CN110659774A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910898537.7
申请日：2019-09-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种大数据方法驱动的停车需求预测方法，包括：采集并处理区域范围内的实际用地属性信息、浮动车OD数据和停车数据；根据统计信息网格集计数据，基于多密度聚类算法识别出区域范围内的有效停车小区和待预测停车小区；根据有效停车小区用地及交通数据建立贝叶斯分类器，计算待预测停车小区的高峰停车小时；通过数据融合关联方法将有效停车小区中实际用地属性、停车数据和高峰停车小时对应的浮动车OD数据输入到机器学习的支持向量机模型中建立停车需求预测模型并验证，而后对待预测停车小区进行停车需求预测。采用本方法对停车需求进行预测，能减少人工记录数据成本及所造成的误差，为停车规划和停车资源配置提供参考和技术支持。
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公开(公告)号：CN110597245A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910738135.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于智能交通领域，提出一种基于二次型规划和神经网络的自动驾驶换道轨迹规划方法。本发明利用信息感知模块获取换道车辆及其周围车辆的行驶信息；基于车辆行驶信息，横向偏移推荐模块给出横向偏移值，从而确定换道车辆的起终点位置信息；基于车辆行驶信息及横向偏移为输入，路径规划模块经计算得出换道车辆的平面坐标系静态换道路径；最后，轨迹规划模块给出换道车辆及周围车辆运动轨迹随时间的变化规律，完成换道过程规划的目标。本发明可以在保障换道车辆安全性前提下，综合考虑换道车辆及其周围车辆的运动轨迹，利用二次型规划快速求解，提高换道过程的速度和舒适度，从而满足自动驾驶对换道子任务优化性，求解快速性的要求。
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