基于电动自行车多模态行为预测其与车辆碰撞风险的方法

    公开(公告)号:CN119832767A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510300881.7

    申请日:2025-03-14

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于道路车辆控制系统领域,涉及一种基于电动自行车多模态行为预测其与车辆碰撞风险的方法,该方法利用物理建模,以电动自行车的制动距离,横向及纵向稳定性对汽车造成的影响为基础风险;进一步考虑由于环境造成的汽车风险,综合动态距离‑速度、相邻车辆类型、交通流密度、天气状况(降水量、温度、风速、能见度)四个维度进行多维环境风险评估建模;结合电动自行车操作行为(加速度变化与转向角度及频率)对汽车的风险;利用环境敏感度系数实时捕捉环境变化与整车风险间的复杂关系,最终针对电动自行车多模态的骑行行为,为汽车提供一套全面、精确、实时的多维度综合风险评估方法,降低复杂交通流环境下的碰撞风险。

    盲区识别系统、基于盲区识别的道路车辆控制系统及方法

    公开(公告)号:CN119805491A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202510300877.0

    申请日:2025-03-14

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于道路车辆控制系统领域,涉及一种盲区识别系统、基于盲区识别的道路车辆控制系统及方法,盲区识别系统包括激光发射模块、光子级回波接收模块、算法处理模块、目标重建模块、识别与分类模块,算法处理模块将回波信号表示为一系列稀疏基函数的线性组合,重构非视域目标表面的反射率信息,提取非视域目标表面的几何信息;目标重建模块,利用正则化技术对非视域目标表面信息与回波信号进行联合优化,通过求解联合正则化问题来恢复稀疏系数,得到重构信号;识别与分类模块,判断非视域目标的类型和概率。该系统通过非视域成像技术实时观察隐蔽目标,信号处理时结合了非视域目标的物理特性,识别准确性高,减少盲区带来的安全风险。

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