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公开(公告)号：CN116013101B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310303131.6
申请日：2023-03-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于网联环境的无信号路口速度建议系统和方法，该方法利用网联环境，实时收集车辆行驶信息，以安全性条件为约束，以提升通行效率、降低油耗排放、提高驾驶舒适性为目标，建立优化问题，获得每辆车在各时刻的速度和加速度，为网联车辆提供速度建议。本发明兼顾驾驶多方面效益，实现了无信号交叉口时空资源的有效分配。
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公开(公告)号：CN114625174B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210511552.3
申请日：2022-05-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X的车载无人机控制方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：采集原始交通数据，并发送至路侧边缘计算单元MEC；步骤S2：生成结构化交通数据；步骤S3：进行周期性广播；步骤S4：得到无人机起飞等级；步骤S5：通过所述智能网联车设置的无人机伴飞灵敏度等级和所述无人机起飞等级，决定最终无人机控制策略；步骤S6：若所述无人机处于飞行状态并到达指定位置，所述无人机向所述智能网联车回传前方交通鸟瞰视频数据。本发明使用V2X技术对车载无人机进行智能调度，使车载无人机做到按需飞行、及时充电，充分提高了车载无人机使用效率，同时避免因操控无人机导致的精力分散，有助于驾驶员专注车辆驾驶。
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公开(公告)号：CN116543561B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310823361.5
申请日：2023-07-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于知识和数据双驱动的交通拥堵传播预测方法，该方法包括：构建交通预测的知识图谱；采集待分析路段的历史交通数据，明确路段拥有的兴趣点，确定实体和关系；将实体和关系进行编码，利用TransE方法进行知识表示；将步骤S3得到的知识与交通特征进行融合，得到融合知识的交通特征值；利用时域图卷积网络进行交通特征值预测，得到预测的交通特征值；将预测的交通特征值输入交通拥堵传播算法，进行交通拥堵传播预测。本发明在考虑交通时空特征的同时，捕捉外部因素对出行的影响，提升了交通拥堵传播的预测能力。
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公开(公告)号：CN113554877B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111097587.9
申请日：2021-09-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于可变限速的长上坡交通流稳定性提升方法，该方法首先对路段根据坡度与上下游关系进行编码划分，将摄像头获取的交通流密度、速度、车型信息等数据作为模型输入，构建双机制的车辆跟驰随机模型，搭建交通仿真平台进行交通仿真，通过网格搜索法获取可变限速的输出值，从而通过引导长上坡上游车辆适当提前减速，避免因上坡路段引擎动力不足造成的速度突变。该方法主要用于城市快速路或高速公路的长上坡路段。根据仿真结果，该方法显著提升了交通流稳定性，从而降低了安全隐患，同时该方法显著降低了长上坡路段的车辆排放。
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公开(公告)号：CN111508240B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010603955.1
申请日：2020-06-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于混合特征挖掘的交通流量预测方法，在该方法中，在交通流量数据的基础上引入混合特征数据，具体包括时间特征数据和交通态势特征数据，根据交通流量预测目标从混合特征中挖掘出相应的重要性高且特征之间差异大、相互独立的特征，而剔除相关性低、冗余重复的特征，将挖掘出的特征结合交通流量数据作为模型输入，构建交通流量预测模型，通过模型实现交通流量预测。在实现丰富特征引入的同时，构建了复杂度更低、解释性更强的预测模型，显著提升了模型的预测精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111508094A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010612426.8
申请日：2020-06-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于ETC门架与卡口通行数据的高速公路拥堵发现方法，其包括如下步骤：获取ETC门架与卡口的所在道路编号、方向、设备桩号与设备编号信息；使用ETC门架与卡口的基础信息，以ETC门架与卡口为节点，建立节点之间通行关系的有向图；获取ETC门架与卡口的车辆通行数据，包括门架或者卡口的编号、经过车辆的车牌与车辆经过的时间；计算每个车辆通过有向图中每条边的行程时间，然后根据该边对应路段的长度获得每个车辆通过该路段的速度；根据车辆通过路段的速度，计算路段拥堵指数，发现高速公路拥堵路段。本发明可及时准确地发现高速公路路网拥堵情况，有效提升高速公路运营效率。
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公开(公告)号：CN114038216B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202111171374.6
申请日：2021-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于路网划分和边界流量控制的信号灯管控方法，本方法先采用基于最大协同度的路网划分方法将城市全域交通路网划分为子路网簇，并将子路网的每个路口视为一个智能体，设计基于深度神经网络的多智能体强化学习方法，通过子网内智能体执行动作过程中与周围交通环境不断交互来学习生成子路网内信号灯最优协同控制策略。同时通过标定子路网宏观基本图模型，对子路网边界路段及路口进行流量控制，进一步优化子路网交通运行状态和通行效率。本发明相对于传统的交通信号灯控制方法，从全局角度对全域路网进行划分，通过对子路网内多信号灯的协同控制和子网边界的流量控制，实现城市信号灯的高效管控，对缓解城市交通拥堵具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114937081B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210854127.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于独立非均匀增量采样的网联车位置估计方法及装置，通过将激光雷达点云映射至时空对齐的图像上，对落在图像高级语义约束区域中的映射点，按映射点所处深度区间的点密度进行独立非均匀增量采样，将采样生成的虚拟映射点反向映射至原始点云空间与原始点云合并，并利用合并后的点云基于深度学习方法进行网联车位置估计，解决距离较远或存在遮挡的网联车目标点云稀疏或缺失造成的位置估计不准确问题。本发明设计了一种独立非均匀的增量采样方法，对同一目标实例区域中的映射点按深度值等距划分若干个深度区间，对低密度深度区间设置相对更高的采样率，并限制每个区间的最高采样数，实现映射点的高效合理填充的同时避免无效采样。
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公开(公告)号：CN114937081A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210854127.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于独立非均匀增量采样的网联车位置估计方法及装置，通过将激光雷达点云映射至时空对齐的图像上，对落在图像高级语义约束区域中的映射点，按映射点所处深度区间的点密度进行独立非均匀增量采样，将采样生成的虚拟映射点反向映射至原始点云空间与原始点云合并，并利用合并后的点云基于深度学习方法进行网联车位置估计，解决距离较远或存在遮挡的网联车目标点云稀疏或缺失造成的位置估计不准确问题。本发明设计了一种独立非均匀的增量采样方法，对同一目标实例区域中的映射点按深度值等距划分若干个深度区间，对低密度深度区间设置相对更高的采样率，并限制每个区间的最高采样数，实现映射点的高效合理填充的同时避免无效采样。
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公开(公告)号：CN114625174A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210511552.3
申请日：2022-05-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X的车载无人机控制方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：采集原始交通数据，并发送至路侧边缘计算单元MEC；步骤S2：生成结构化交通数据；步骤S3：进行周期性广播；步骤S4：得到无人机起飞等级；步骤S5：通过所述智能网联车设置的无人机伴飞灵敏度等级和所述无人机起飞等级，决定最终无人机控制策略；步骤S6：若所述无人机处于飞行状态并到达指定位置，所述无人机向所述智能网联车回传前方交通鸟瞰视频数据。本发明使用V2X技术对车载无人机进行智能调度，使车载无人机做到按需飞行、及时充电，充分提高了车载无人机使用效率，同时避免因操控无人机导致的精力分散，有助于驾驶员专注车辆驾驶。
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