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公开(公告)号：CN115206093B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210705729.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于智能网联车辆的交通流控制方法，该方法包括：S1、以智能网联车辆的期望速度为控制量，建立路段新型混合交通流的系统动态方程；S2、基于反馈线性化理论，得到系统动态方程的线性化表达式；S3、基于系统动态方程的线性化表达式设计控制器；S4、基于设计的控制器计算智能网联自动驾驶车辆的期望速度，基于期望速度控制智能网联车辆运行。与现有技术相比，本发明具有控制精度高、适用性强、计算效率高、控制反应迅速等优点。
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公开(公告)号：CN116229719A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310184129.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法，该系统包括依次连接的数据采集模块、决策生成模块和命令执行模块，其中，数据采集模块用于采集路网中网联自动驾驶车辆的轨迹信息，以作为决策生成模块的输入；决策生成模块根据输入的车辆轨迹信息，以多路段协同为目标，决策出能够动态调节路网中各个路段交通瞬时流率的轨迹控制指令；命令执行模块用于将轨迹控制指令对应下发到各个路段上的网联自动驾驶车辆，使网联自动驾驶车辆执行相应轨迹控制命令。与现有技术相比，本发明能够进行准确实时的流量预测，能够对多中心化控制指令进行及时且精准地执行，针对不同场景下的道路通行能力，能够对交通需求进行精准的轨迹级交通管控。
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公开(公告)号：CN115830895A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211348153.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 同济大学 , 上海友道智途科技有限公司
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种车辆汇入智能网联车队的控制方法及系统，其中方法包括：获取车载传感器感知到的道路环境信息，识别汇入主车道内前后方的车辆状态；获取自车信息和交通管理信息；利用V2I技术将信息发送至路侧计算单元并存储；路侧计算单元对存储的数据进行预处理，规划车辆汇入智能网联车队的驾驶方案，得到速度引导方案，并通过I2V发送车辆；人类驾驶网联车辆的人机交互界面显示速度引导方案，提供汇入引导；智能网联车辆根据速度引导方案，基于自车的优化控制器优化控制纵向加速及制动过程，得到优化控制指令，车辆动力系统、制动系统执行优化控制指令，实现安全、高效地汇入智能网联车队。与现有技术相比，本发明具有安全、高效、控制精准等优点。
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公开(公告)号：CN115320596A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210974262.2
申请日：2022-08-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车队插入式协同换道控制方法，包括：中央控制器采集智能网联车队内受控车辆信息和参考坐标原点信息，针对受控车队进行行为、速度以及换道决策；建立后向跟随的信息拓扑结构，受控车辆以跟随后车为目标；中央控制器接收决策控制命令，依据行为指令，采取对应的速度决策以及运动控制命令；在换道过程中，采用后向跟随的信息拓扑结构，在时间域中优化控制各受控车辆的加速及制动和转向过程，生成优化的控制指令给各受控车辆的动力系统、制动系统和转向系统，完成协同换道。与现有技术相比，本发明能使智能网联车队实现插入式协同换道加塞，从而大大提高智能网联车队在高密度交通环境下的换道能力以及在现实交通流中的机动性。
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公开(公告)号：CN115123239A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210758250.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆协作换道控制方法，基于最优控制的运动规划步骤，提出了一种时变期望状态向量，考虑车辆动力学与背景车流的影响，规划运行空间和车道协同变换，解决传统协作换道规划中分别对两个阶段求解所带来的求解效率低，不稳定的缺点，智能网联车辆协作换道控制器在纵向和横向耦合运动规划中考虑车辆动力学，保证运动指令对受控车辆的可执行性，智能网联车辆协作换道控制器考虑背景车流的影响，考虑人类驾驶车辆不会与网联自动驾驶车辆发进行通信而带来的不确定性，提高协作换道规划的准确率，并降低换道动作对于交通流的负面影响。与现有技术相比，本发明具有效率高、准确性高、交通振荡小等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110826785B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201911032899.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于k‑medoids聚类和泊松逆高斯的高风险路段识别方法，该方法包括如下步骤：(1)基于k‑medoids聚类方法对所有研究路段进行聚类划分相似路段并鉴别异质性特征指标；(2)基于异质性特征指标构建道路交通事故分布模型；(3)利用道路交通事故分布模型计算各路段的预期事故数；(4)根据预期事故数识别高风险路段。与现有技术相比，本发明方法识别准确性高，该方法可灵活使用，可以根据研究时间范围的要求来描述高风险路段的长期风险。
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公开(公告)号：CN113506438A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110678538.8
申请日：2021-06-18
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种网联自动驾驶混行车流动态控制方法，包括：获取上游路段目标流量以及上游路段实际流量，计算目标流量改变量，根据目标流量改变量，通过混合车流动态变化模型求得上游路段的网联自动驾驶车辆的目标速度；控制上游路段的网联自动驾驶车辆以目标速度行驶。与现有技术相比，本发明改变以往交通控制系统的开环性与被动性，避免了传统可变限速交通流管控高度依赖人类驾驶车辆遵从率的局限性，提高了交通流管控精度。
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公开(公告)号：CN112491814A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011252069.5
申请日：2020-11-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网网联交叉口网络攻击检测方法及系统，该方法具体为：通过估计步骤获取SPaT估计信息，采集SPaT实际信息，将SPaT估计信息和SPaT实际信息输入训练好的长短期记忆网络，获得网联交叉口受到网络攻击的概率；估计步骤具体为：获取网联车轨迹数据，对网联车轨迹数据进行分割，确定首端网联车、末端网联车和周期断点区间，首端网联车为车道信号显示时间序列的一个周期内第一辆进入该交叉口的网联车，末端网联车为首端网联车的前一辆车，周期断点区间为末端网联车和该末端网联车后一辆首端网联车先后通过交叉口停车线的时刻区间。与现有技术相比，本发明具有适用范围广、及时性强和安全性好等优点。
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公开(公告)号：CN108919799B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810591225.7
申请日：2018-06-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种网联智能车辆协作换道方法，第一车道上顺次设受控车辆及第一前方车辆，第二车道上顺次设第一、第二关联车辆及第二前方车辆，第一、第二关联车辆分别位于受控车辆纵向后方和前方，以受控车辆或第一、第二关联车辆任一为中央控制车辆，整体为受控车辆组；以通讯设备获取受控车辆组和第一前方车辆和第二前方车辆的运行状态，对受控车辆组整体加速、制动过程进行控制，利用最优化原理对受控车辆组3个车辆的纵向驾驶过程进行优化。本发明将3辆受控车辆的纵向驾驶行为在一个控制器中优化，将周围车辆驾驶过程纳入优化范围，实现协作驾驶，换道过程实现系统最优，优化算法不需多次迭代，降低计算负荷，计算延迟可预先准确估计。
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公开(公告)号：CN119763358A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411900916.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0967 , H04W4/024 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供一种基于时间窗的车路云协同决策框架，属于“车路云”一体化协同决策领域，包括以下步骤：1)计算受引导车辆的可行驾驶状态空间；2)划分时间窗引导序列；3)获取在最后一个决策点处的可行驾驶状态空间范围内，交通信号为绿灯的概率；4)计算所有时间窗引导序列的各项代价；5)优选最优时间窗引导序列，并传输至受引导车辆。本发明相对于现有技术，基于时间窗完成了“车路云”一体化环境下的协同引导决策，提高了“车路云”一体化协同决策的容错能力，增加了交通系统的运行效率，减少了车辆行驶的能耗与污染。
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