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公开(公告)号：CN114707573B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210176012.4
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于基本驾驶操作事件的无监督驾驶风格分析方法，包括：获取数据并预处理；提取基本驾驶操作事件；对基本驾驶操作事件中每个事件进行特征构造和提取，得事件强度特征；通过k‑means进行事件强度聚类并打事件强度类别标签；获取动态时间窗，构造表征动态时间窗内驾驶风格的已具有事件强度类别标签的事件随时间变化曲线；基于融合DTW的曲线聚类算法，对各动态时间窗的曲线聚类，得各类时间窗曲线并打驾驶风格类型标签。本发明以基本驾驶操作事件为基本单元，考虑事件强度和事件转移特征，以事件随时间的变化曲线作为描述驾驶风格的特征，体现驾驶行为的动态决策信息、数据连续性和时间特性，保留数据原始信息，提高驾驶风格分析准确性。
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公开(公告)号：CN110395263B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910756801.3
申请日：2019-08-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MFAC算法的液罐车侧倾稳定性控制方法、系统，基于液罐车的车身侧向加速度、质心侧偏角速度、横摆角速度之间的第一预设关系及液罐车的车身侧向加速度与侧倾稳定性之间的第二预设关系，确定液罐车侧倾稳定性的影响因素包括横摆角速度；针对液罐车难以建模、模型通用性差、模型准确度低的问题，基于MFAC算法通过附加横摆力矩与液罐车横摆角速度之间的第三预设关系对行驶状态下的液罐车进行侧倾稳定性控制，其中，附加横摆力矩为控制输入量，罐车横摆角速度为被控量，省去了建模过程，而仅利用控制输入和输出进行车辆侧倾控制，适用于各种形状罐体的液罐车，控制效果好，对于保障液罐车的道路运输安全具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN110395263A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910756801.3
申请日：2019-08-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MFAC算法的液罐车侧倾稳定性控制方法、系统，基于液罐车的车身侧向加速度、质心侧偏角速度、横摆角速度之间的第一预设关系及液罐车的车身侧向加速度与侧倾稳定性之间的第二预设关系，确定液罐车侧倾稳定性的影响因素包括横摆角速度；针对液罐车难以建模、模型通用性差、模型准确度低的问题，基于MFAC算法通过附加横摆力矩与液罐车横摆角速度之间的第三预设关系对行驶状态下的液罐车进行侧倾稳定性控制，其中，附加横摆力矩为控制输入量，罐车横摆角速度为被控量，省去了建模过程，而仅利用控制输入和输出进行车辆侧倾控制，适用于各种形状罐体的液罐车，控制效果好，对于保障液罐车的道路运输安全具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN114707573A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210176012.4
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于基本驾驶操作事件的无监督驾驶风格分析方法，包括：获取数据并预处理；提取基本驾驶操作事件；对基本驾驶操作事件中每个事件进行特征构造和提取，得事件强度特征；通过k‑means进行事件强度聚类并打事件强度类别标签；获取动态时间窗，构造表征动态时间窗内驾驶风格的已具有事件强度类别标签的事件随时间变化曲线；基于融合DTW的曲线聚类算法，对各动态时间窗的曲线聚类，得各类时间窗曲线并打驾驶风格类型标签。本发明以基本驾驶操作事件为基本单元，考虑事件强度和事件转移特征，以事件随时间的变化曲线作为描述驾驶风格的特征，体现驾驶行为的动态决策信息、数据连续性和时间特性，保留数据原始信息，提高驾驶风格分析准确性。
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公开(公告)号：CN114418034A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210176003.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种类别不平衡样本的处理方法和系统，包括以下步骤：获取原始样本，所述原始样本包括原始多数类样本和原始少数类样本；对所述原始样本的样本特征进行分析，根据分析结果确定代表特征；基于所述代表特征，确定所述原始多数类样本的类内离群点，删除所述原始多数类样本中的类内离群点，得到目的多数类样本；和/或，基于所述代表特征，确定所述原始少数类样本的核心种子簇，基于所述核心种子簇对所述原始少数类样本过采样，得到目的少数类样本；基于所述目的多数类样本和/或目的少数类样本，生成均衡样本。本发明类别不平衡样本的处理方法，可缓解重要信息损失、合成样本重叠、过拟合等现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113112796A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110372603.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为特征的构造方法、系统和驾驶行为分析方法，驾驶行为的特征构造方法，包括以下步骤：获取包含有轨迹信息的全局驾驶数据；基于轨迹信息识别驾驶数据中包含的驾驶事件段，获取所述驾驶事件段的局部驾驶数据；基于预设方法分别对全局驾驶数据、局部驾驶数据进行特征构造得全局特征和局部特征；将所述全局特征和局部特征组成驾驶行为特征集。避免了现有技术中驾驶行为特征构造时多依据经验或感觉的主观性，准确保留自然驾驶数据原有信息。
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公开(公告)号：CN118579076A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310067461.X
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑道路约束的自车行车风险量化方法及系统，包括以下步骤：获取行车信息，所述行车信息包括自车的车辆数据以及自车所在行驶道路的道路数据；基于所述行车信息，得到自车车道偏离风险量和自车超速风险量；基于所述自车车道偏离风险量和自车超速风险量，得到表征道路约束角度的自车行车风险的第一行车风险值。本发明的方法，针对自车在道路交通规则约束下的不良驾驶风险，以横、纵两个方向分别得到考虑横向约束的自车车道偏离风险量与考虑纵向约束的自车超速风险量，有助于车辆及时获知自车驾驶状态的风险程度，及时调整状态保障行车安全。
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公开(公告)号：CN117681886A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311846237.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶风格在线评价方法，包括以下步骤：提取若干直行或转弯路段的驾驶行为数据；基于贝叶斯凝聚型序列分割算法将直行或转弯路段的驾驶行为数据分割为若干路段基元；基于变量耦合的潜在迪利克雷分配模型对每个路段对应的路段基元进行聚类，分为不同类别；基于聚类后的不同类别路段基元的动能大小，对不同类别进行赋值；基于任意一路段的路段基元的类别赋值，获取任意一路段的路段基元平均强度值Q、路段基元转移多样性值D、路段基元转移倾向性值T；基于驾驶风格综合评价函数得到路段的驾驶风格评价值J；基于驾驶风格评价值J，得到路段的驾驶风格；解决了传统驾驶风格评价时耗费大量人力物力且在研究过程中计算繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN116415164A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310068157.7
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/23211 , G06F18/2132 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于LDA改进模型的驾驶事件聚类方法及系统，包括：获取驾驶事件，每个驾驶事件包括若干驾驶数据点，获取所述驾驶数据点的纵向加加速度；将速度划分为低速、中速和高速；基于车辆纵向动力学，根据阈值将纵向加速度划分为缓加速、急加速、匀速、缓减速与急减速；基于轮胎摩擦圆的限制，根据阈值将侧向加速度划分为低侧移和高侧移；将纵向加加速度划分为缓加加速、急加加速、缓减加速和急减加速；基于速度、纵向加速度、侧向加速度和纵向加加速度的类别，对驾驶事件的驾驶数据点进行离散化处理，得到离散数据组；将通过离散数据组表征的驾驶事件输入LDA模型中，为LDA模型设定聚类数，对驾驶事件进行聚类。
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公开(公告)号：CN116238483A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310068152.4
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/08 , B60W30/095 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明提供一种考虑自车与他车碰撞的自车行车风险量化方法及系统，方法包括：获取自车和自车所在行驶道路上的他车的车辆数据；基于车辆数据，获取自车与他车的横向碰撞紧迫系数和纵向碰撞紧迫系数；基于横向碰撞紧迫系数和纵向碰撞紧迫系数，通过分段函数，得到自车受到的来自他车横向和纵向的碰撞紧迫程度；基于自车与他车的碰撞严重程度和所述碰撞紧迫程度，得到表征自车行车风险的行车风险量化方程。本发明自车行车风险量化方法全方位考虑自车与他车的碰撞问题，同时考虑横向碰撞和纵向碰撞对行车风险的影响，能准确量化自车行车风险，为车辆将要执行的驾驶策略提供决策依据，有利于保障行车安全。
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