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公开(公告)号：CN116229706A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211560864.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于智能网联专用车道环境下的分车道可变限速控制方法，该方法针对混合车流状态下的高速公路，首先，利用基于改进元胞传输模型的混合车流状态预测模型，预测元胞交通流参数；然后，构建不同车道可变限速控制的多目标优化模型，获取并执行不同车道可变限速控制策略，完成不同车道可变限速控制。本发明与现有技术相比，其显著优点是：面向高速公路主线路段设立智能网联车专用车道的场景，通过改进不同道路交通流下的元胞传输参数，来匹配满足车辆混合行驶特性；在确定优化多目标模型的约束条件后，执行不同车道可变限速控制策略，从而提升驾驶员在行驶过程中的稳定性，保障了智能网联车与人类驾车行驶的独立性与安全性。
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公开(公告)号：CN116229706B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211560864.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于智能网联专用车道环境下的分车道可变限速控制方法，该方法针对混合车流状态下的高速公路，首先，利用基于改进元胞传输模型的混合车流状态预测模型，预测元胞交通流参数；然后，构建不同车道可变限速控制的多目标优化模型，获取并执行不同车道可变限速控制策略，完成不同车道可变限速控制。本发明与现有技术相比，其显著优点是：面向高速公路主线路段设立智能网联车专用车道的场景，通过改进不同道路交通流下的元胞传输参数，来匹配满足车辆混合行驶特性；在确定优化多目标模型的约束条件后，执行不同车道可变限速控制策略，从而提升驾驶员在行驶过程中的稳定性，保障了智能网联车与人类驾车行驶的独立性与安全性。
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公开(公告)号：CN117454267A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311415077.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于小样本学习的车辆异常驾驶行为识别方法，涉及安全驾驶的环境感知技术领域。所述方法包括：获取目标车辆的驾驶行为数据；所述驾驶行为数据包括：时间、车辆编号、车辆速度、车辆加速度和车辆位置；对所述驾驶行为数据进行预处理，得到预处理数据；根据所述预处理数据和异常驾驶行为识别模型，确定所述目标车辆是否存在异常驾驶行为以及存在异常驾驶行为时的异常驾驶类别；所述异常驾驶行为识别模型是根据孪生神经网络构建的；所述孪生神经网络包括依次连接的输入层、基础网络层和Lambda层。本发明有效提高基于小样本学习的车辆异常驾驶行为的识别准确性，弥补特殊场景中获取车辆数据量不够的缺陷，进而提高驾驶安全性。
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