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公开(公告)号：CN117922567A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410171301.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 北方工业大学
IPC: B60W30/165 , B60W30/18 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种考虑换道切入安全的混行车辆编队控制方法。该方法首先对混行车辆编队进行建模，描述车辆编队的通信及运动特性，并采用线性一致性控制器作为基础控制模型，基于深度强化学习方法动态优化控制参数。然后结合车辆编队模型定义状态，综合考虑车辆编队安全性、通行效率等多目标构建深度强化学习方法的奖励函数，并基于控制器稳定性条件的强化学习动作空间约束，通过动态优化基础控制模型参数输出最优的智能网联汽车期望加速度。最终，通过下层控制器将期望加速度转换为车辆可直接执行的油门/制动控制命令，实现换道切入场景下的车辆编队控制。
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公开(公告)号：CN116434572A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310234204.0
申请日：2023-03-06
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统及方法。本发明通过将交叉口各个相位设置的车辆检测器测量出的车辆排队长度数据采集上传到数据处理平台，数据处理平台通过输入的各相位车辆排队长度差计算出伪雅克比矩阵，然后通过伪雅克比矩阵和理论排队长度差计算出该周期所要达到该排队长度差所需要的各相位绿灯配时，计算完成后将数据下发到信号机执行，待执行完后，开始进入下一个循环周期，以此实现交叉口的无模型自适应控制。
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公开(公告)号：CN112683288B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011385082.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种交叉口环境下辅助盲人过街的智能引导机器人系统及智能引导方法，通过ZigBee模块与交叉口信号灯进行通信，获取信号灯当前的灯色状态和剩余时长，当绿灯状态时，启动机器人；然后利用高清摄像头拍摄交叉口场景图像并进行分析处理，识别斑马线，确定大致行走区域；再融合高清摄像头图像与三维激光雷达的云信息获取障碍物类别，并辨识障碍物位置与运动状态参数，更新局部环境地图；预先设定目标点位置及无障碍物时机器人过街初步路径，由目标点位置、预设速度阈值计算得到安全过街预估时长，当预估时长小于剩余绿灯时长，根据障碍物位置和运动状态实时规划行进路径；最后实现机器人转向角度和速度控制，辅助盲人安全完成过街任务。
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公开(公告)号：CN109165902B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811173352.1
申请日：2018-10-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明提供一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统，利用无人车环境感知系统，建立基于路阻函数的动态路径优化算法与基于扫描法的多地点派送顺序优化方法，使智能无人物流车可在派送途中根据道路状况随时调整派送路线，并选择最优路径完成派送，实现了区域内无人车物流派送的动态路径规划，缩短派送时间，提高派件效率。同时搭建了基于车路协同的智能信息交互系统，实现车、货、人之间的实时通讯与物流状态的共享。在居民区、校园等区域性地点应用该系统，可在一定程度上改善交通状况，降低物流运输成本，为消费者带来更优质的体验，为物流运输行业实现真正的智能化、无人化提供可能。
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公开(公告)号：CN112233413A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010697831.4
申请日：2020-07-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向智能网联车辆的多车道时空轨迹优化方法，本发明设计了基于强化学习算法的时空轨迹优化算法可以快速匹配最优轨迹。该算法一共包含计算两个不同输入的内容：（1）时空轨迹的优化，以车辆当前位置、速度及目标驶出车道、时段为输入，车辆加速度的集合为输出；（2）多车道协同换道的优化，以车辆当前位置、速度及目标车道威胁车位置、速度为输入，车辆加速度集合为输出。即车辆发起换道请求后可通过强化学习匹配车辆协同换道过程的轨迹，换道完成后通过强化学习匹配此时刻的时空轨迹以达到多车道轨迹优化的过程。该方法可根据不同的道路环境和交通状态实时优化及生成路段内通行车辆的时空轨迹，增加了车辆间的相互协作能力，提升了通过路段的安全性以及交叉口的车辆通行效率，减少了车辆的能源消耗水平，为保证道路交通安全，提高出行效率提出了新的解决方案和理论依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107730886B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710957771.3
申请日：2017-10-16
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种车联网环境下城市交叉口交通信号动态优化方法，该方法首先确定以交叉口平均排队时间和通行能力的比值为优化目标函数，同时实现平均排队时间最小且通行能力最大的效果；其次考虑实际车联网环境影响，以通信时延、相位周期和有效绿灯时间为约束条件，建立车联网环境下城市交叉口动态信号优化模型。通过本方法，可以有效优化中高饱和度的城市交叉口信号控制效果，同时有效改善城市交叉口交通环境，提高道路通行能力。
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公开(公告)号：CN107544551B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710778810.3
申请日：2017-09-01
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明提供一种基于智能无人机的区域快捷物流运输方法，通过对无人机降落点位置的红外信标设置，实现了对物流区域内部的派送点位置的合理规划，同时设计了无人机最优派送路径规划方法，减少了无人机的飞行距离，缩短派送时间。在住宅小区等区域性地点应用该物流运输方法及装置，能够有效的解决现有区域物流运输人力成本高，派送时间长的问题，提升区域物流派送的效率，并会在一定程度上解决了“最后一公里物流”的问题，促进了我国物流运输行业和交通领域的发展。
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公开(公告)号：CN107248276B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710617659.5
申请日：2017-07-26
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同的智能网联汽车编队控制方法及装置，利用车路协同的技术优势，通过对于多源交通信息的实时获取分析、编队控制算法计算最优车速，使车辆在编队状态下，按照指令以最优车速运行。尤其解决车辆进入交叉口停车排队现象，从而达到提高道路运行效率，提升道路通行能力的目的。
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公开(公告)号：CN109165902A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811173352.1
申请日：2018-10-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明提供一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统，利用无人车环境感知系统，建立基于路阻函数的动态路径优化算法与基于扫描法的多地点派送顺序优化方法，使智能无人物流车可在派送途中根据道路状况随时调整派送路线，并选择最优路径完成派送，实现了区域内无人车物流派送的动态路径规划，缩短派送时间，提高派件效率。同时搭建了基于车路协同的智能信息交互系统，实现车、货、人之间的实时通讯与物流状态的共享。在居民区、校园等区域性地点应用该系统，可在一定程度上改善交通状况，降低物流运输成本，为消费者带来更优质的体验，为物流运输行业实现真正的智能化、无人化提供可能。
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公开(公告)号：CN107730931A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710856347.X
申请日：2017-09-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明基于车路协同环境特点，提出了一种城市路段干线协调控制及信号优化方法，包括基于车路协同环境下干线路段引导车速计算方法，车辆编队方法及自适应配时优化方法。本发明首先确定车路协同环境对车辆的影响因素，分析干线协调中车流的出现规律及车辆运行状态。其次，根据信号周期及相位差进行头车的车速引导。确定干线协调控制中编队车辆的运行模式，并通过车辆编队信息实时优化交叉口信号配时，在保证干线车流基本不停车通过交叉口的前提下提高交叉口其他相位通行能力，达到了解决交通拥堵，提高交通系统服务水平的目的。
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