公开(公告)号：CN114454879A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210165290.X

申请日：2022-02-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王武宏 ,  张伟 ,  郭宏伟 ,  李敏 ,  蒋晓蓓 ,  张浩东 ,  王乐怡 ,  沈中杰 ,  李德慧 ,  金晶 ,  李方 ,  刘泽 ,  丁晨曦 ,  林荣杰 ,  刘跃军

IPC: B60W30/165 ,  B60W40/09 ,  B60W30/09 ,  B60W60/00

Abstract: 本发明公开的一种用于辅助与自动驾驶的安全接近区域界定方法，属于交通安全技术领域。本发明将驾驶员在不同驾驶场景下的心理变化和驾驶行为一起考虑，找到驾驶员对前车接近或者远离的感知阈值，进而求出最小可觉差JND即驾驶员感知到相对速度的过程中两车间距变化。通过跟驰过程中前后车辆间的距离以及最小可觉差得到车辆采取加速或者减速时的车辆间距，进而构建车辆的减速算法和加速算法。在车辆的减速和加速算法的构建中考虑车辆与前车间的相对速度大小，确定车辆安全接近区域。本发明能够有效地防止车辆追尾，提升车内人员安全性，并且改善交通拥堵。此外本发明充分分析真实驾驶场景中的各种情况，显著提高安全接近区域确定方法的可用性。

公开(公告)号：CN114613130A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210149759.0

申请日：2022-02-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王武宏 ,  曹琦 ,  候福国 ,  沈中杰 ,  李敏 ,  王乐怡 ,  郭宏伟 ,  徐唐桥 ,  丁晨曦 ,  林荣杰 ,  李成刚 ,  成前 ,  毛琰 ,  金晶 ,  司仪豪

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明公开的交通与运载系统中驾驶可信性分析方法，属于交通安全技术领域。本发明综合考虑交通运载系统中驾驶行为形成模式内部结构及主导因素之间的相关性和差异性，对驾驶行为形成主导因素进行量化建模，建立基于人为差错恢复度的系统可信性评估方法，根据驾驶行为形成模式内部结构及主导因素，实现考虑驾驶差错恢复度的交通运载系统的可信性分析。本发明具有分析预测的驾驶可信性客观性、准确性高的优点。本发明不仅能够实现客观量度道路交通系统可信性，且能够支撑实现辨识道路交通事故的致因，对交通事故前瞻性分析和评估，进行交通事故征兆的预先性安全控制；本发明还能够支撑道路交通系统优化，提升交通参与者人身及道路交通安全性。

公开(公告)号：CN109278753B

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN201811131042.3

申请日：2018-09-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 蒋晓蓓 ,  成前 ,  王武宏 ,  王乐怡 ,  李成刚 ,  郭宏伟 ,  侯单懿 ,  李敏

IPC: B60W40/00 ,  B60W40/02 ,  B60W40/08 ,  B60W50/14

Abstract: 本发明提供了一种基于驾驶员视觉可见信息的智能车辆辅助驾驶方法，其结合了多种不同信息获取方式获取外部视觉可见信息，从驾驶员信息负荷角度对各类信息进行有机划分，使得可获取的信息具有更好的层次性和可解释性。利用所采集并分类的信息，通过机器学习的方法，选取特征向量和最优时间窗，并分别建立基于等级下的特征参数库和驾驶员信息负荷量分类器，为辅助驾驶策略的选择时机和选择方法提供了有效的支持手段，提高了智能车辆辅助驾驶中的人机交互性。

公开(公告)号：CN114613130B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202210149759.0

申请日：2022-02-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王武宏 ,  曹琦 ,  候福国 ,  沈中杰 ,  李敏 ,  王乐怡 ,  郭宏伟 ,  徐唐桥 ,  丁晨曦 ,  林荣杰 ,  李成刚 ,  成前 ,  毛琰 ,  金晶 ,  司仪豪

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/0635

Abstract: 本发明公开的交通与运载系统中驾驶可信性分析方法，属于交通安全技术领域。本发明综合考虑交通运载系统中驾驶行为形成模式内部结构及主导因素之间的相关性和差异性，对驾驶行为形成主导因素进行量化建模，建立基于人为差错恢复度的系统可信性评估方法，根据驾驶行为形成模式内部结构及主导因素，实现考虑驾驶差错恢复度的交通运载系统的可信性分析。本发明具有分析预测的驾驶可信性客观性、准确性高的优点。本发明不仅能够实现客观量度道路交通系统可信性，且能够支撑实现辨识道路交通事故的致因，对交通事故前瞻性分析和评估，进行交通事故征兆的预先性安全控制；本发明还能够支撑道路交通系统优化，提升交通参与者人身及道路交通安全性。

公开(公告)号：CN109376583A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811025543.3

申请日：2018-09-04

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王武宏 ,  成前 ,  蒋晓蓓 ,  李成刚 ,  郭宏伟 ,  王乐怡 ,  侯单懿

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明提供了一种智能车辆辅助驾驶的驾驶员疲劳检测方法，综合考虑了行车过程中驾驶员眼部和嘴部状态并建立了相应的面部状态分类器，能够有效克服现有的仅通过单位时间人眼闭合的百分比的单一参数检测疲劳度方法的缺点，并能基于驾驶员自身的脸部信息建立驾驶员状态分类器，准确识别驾驶员清醒或疲劳，针对不同驾驶员个体的疲劳状态差异实现更为准确的个性化检测，实现以驾驶员的疲劳状态为依据指定辅助驾驶策略，实现车辆行驶时的在途动态识别。

公开(公告)号：CN109278753A

公开(公告)日：2019-01-29

申请号：CN201811131042.3

申请日：2018-09-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 蒋晓蓓 ,  成前 ,  王武宏 ,  王乐怡 ,  李成刚 ,  郭宏伟 ,  侯单懿 ,  李敏

IPC: B60W40/00 ,  B60W40/02 ,  B60W40/08 ,  B60W50/14

Abstract: 本发明提供了一种基于驾驶员视觉可见信息的智能车辆辅助驾驶方法，其结合了多种不同信息获取方式获取外部视觉可见信息，从驾驶员信息负荷角度对各类信息进行有机划分，使得可获取的信息具有更好的层次性和可解释性。利用所采集并分类的信息，通过机器学习的方法，选取特征向量和最优时间窗，并分别建立基于等级下的特征参数库和驾驶员信息负荷量分类器，为辅助驾驶策略的选择时机和选择方法提供了有效的支持手段，提高了智能车辆辅助驾驶中的人机交互性。