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公开(公告)号：CN116466579A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310325891.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种面向异构网联智能卡车的纵向编队管理控制方法，包括：从异构网联智能卡车中确定出组队对象，即待组队车辆；将待组队车辆组合构成去中心化的协同控制架构，利用各车辆实时获取车队状态信息、交通环境信息，结合模型预测控制方法，输出得到纵向优化控制指令序列；对纵向优化控制指令进行反馈修正，之后发送至各车辆底层控制器，完成车辆组队、编队保持功能；实时更新车队内各车辆状态，确定出卡车个体驾驶目标，并相应控制各车辆完成驾驶目标。与现有技术相比，本发明支持异构化卡车混合编队，能够实现卡车组队、离队、编队保持等功能，同时通过引入动态矩阵控制机制，刻画车辆实际执行响应过程，能够实现卡车稳定鲁棒编队。
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公开(公告)号：CN119741839A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411962193.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向交叉口的智能网联车队通行方法，方法包括以下步骤：步骤1：获取当前车道的未来绿灯方案和车辆排队长度；步骤2：根据车辆排队长度，估计排队消散时间；步骤3：根据未来绿灯方案和排队消散时间，得到可用绿灯时间；步骤4：获取车队前方车辆的状态，计算前方车辆在未来时间段内的状态；步骤5：构建以车队不被信号拆分为约束，以车队燃油消耗最低为目标的模型预测控制问题，求解控制问题得到车队内各个车辆的控制指令，并将控制指令传递至车队内各个车辆进行执行。与现有技术相比，本发明具有避免车队被信号灯拆散的同时降低车队通行交叉口的能耗等优点。
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公开(公告)号：CN116259184A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310324605.5
申请日：2023-03-29
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/08 , G08G1/087 , G08G1/0968
Abstract: 本发明涉及一种面向突发事件的高速公路可变限速方法，包括：利用可变限速板将高速公路划分为多个不同区段；通过高速公路感知设备，实时获取各区段的流量数据；结合高速公路感知设备感知信息以及车辆上报信息，判断是否发生突发事件，若判断为是，则根据突发事件类型以及各区段的实时流量，进一步判断是否需进行区段限速，若判断为是，则求解突发事件上游各区段的限速值、并将限速值对应发送至各区段的可变限速板进行展示。与现有技术相比，本发明通过设置突发事件发生点上游的区段限速，能有效降低上游到达流量，从而延缓拥堵的迅速蔓延，能丰富高速公路管控手段，对驾驶人员进行及时有效的引导限速，具有新颖性强、时效性高和容错性好等优点。
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公开(公告)号：CN115933769A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211340943.X
申请日：2022-10-30
Applicant: 同济大学 , 上海友道智途科技有限公司
IPC: G05D13/62
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶车辆速度决策控制方法、装置及存储介质，其中方法包括：在线估计动力系统与制动系统的执行延时，进而基于预测模型，考虑前车的速度、加速度信息，在满足避障的约束下，实时优化得出本车的速度决策控制指令(加速度与减速度)，分别将加速度、减速度传输至受控车辆的动力系统、制动系统实现速度控制。相比于其他方法，本发明能够分别在线估计传动系统与制动系统的不同执行延时，具有更高的控制精度；通过分离传动与制动系统进行解耦建模，可以在成本函数中给与制动系统更高的权重，可使得车辆更不易减速、减少点刹，有效提高车辆的舒适性和生态性；同时计算效率高，能降低运算负荷。
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公开(公告)号：CN119920090A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411963166.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种考虑信控不确定性的生态驾驶方法，属于生态驾驶技术领域，包括以下步骤：1)建立车辆决策控制模型；2)获取控制时域内，交通信号为绿灯的概率；3)对可行时间段进行计算；4)求解车辆决策控制模型。本发明相对于现有技术，基于机会约束模型预测控制理论，将交通信号的不确定性融入车辆决策控制模型，扩展了生态驾驶技术的适用范围，促进了生态驾驶技术的落地应用，有效减少了交通系统的环境污染与能源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118514702A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410603889.6
申请日：2024-05-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种进退耦合的自动泊车规划方法，包括以下步骤：步骤1、建立不可行停车区域#imgabs0#的边界表达式；步骤2、建立自动泊车规划模型，即混合整数线性规划模型；步骤3、基于自动泊车规划模型，Gurobi求解器求解最佳停车轨迹的规划控制指令KZ；步骤4、将规划控制指令KZ输出至智能车辆的控制单元，实现自动泊车。本发明能够在现实全泊车场景高效完成自动泊车，从而有效提升自动泊车系统在现实全泊车场景下的泊车能力和泊车效率。
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公开(公告)号：CN119763358A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411900916.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0967 , H04W4/024 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供一种基于时间窗的车路云协同决策框架，属于“车路云”一体化协同决策领域，包括以下步骤：1)计算受引导车辆的可行驾驶状态空间；2)划分时间窗引导序列；3)获取在最后一个决策点处的可行驾驶状态空间范围内，交通信号为绿灯的概率；4)计算所有时间窗引导序列的各项代价；5)优选最优时间窗引导序列，并传输至受引导车辆。本发明相对于现有技术，基于时间窗完成了“车路云”一体化环境下的协同引导决策，提高了“车路云”一体化协同决策的容错能力，增加了交通系统的运行效率，减少了车辆行驶的能耗与污染。
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公开(公告)号：CN116206447B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310167370.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆交叉口生态驾驶控制方法，包括：基于GPS技术与V2I通信，实时采集交通信息；基于模拟采样的车辆轨迹数据，全局线性化车辆动力学模型；结合交叉口信号配时约束以及全局线性化车辆动力学模型，以作为约束条件，构建基于空间域的生态驾驶优化控制模型；基于模型预测控制技术，将实时采集的交通信息输入生态驾驶优化控制模型，通过迭代动态求解，实时规划生成生态驾驶最优运动轨迹，并实时更新优化自动驾驶控制指令，使车辆按照生态驾驶最优运动轨迹行驶。与现有技术相比，本发明能够精确、快速地对智能网联车辆行驶轨迹进行决策规划，从而实现智能网联车辆在城市交叉口的高效、绿色通行。
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公开(公告)号：CN116206447A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310167370.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆交叉口生态驾驶控制方法，包括：基于GPS技术与V2I通信，实时采集交通信息；基于模拟采样的车辆轨迹数据，全局线性化车辆动力学模型；结合交叉口信号配时约束以及全局线性化车辆动力学模型，以作为约束条件，构建基于空间域的生态驾驶优化控制模型；基于模型预测控制技术，将实时采集的交通信息输入生态驾驶优化控制模型，通过迭代动态求解，实时规划生成生态驾驶最优运动轨迹，并实时更新优化自动驾驶控制指令，使车辆按照生态驾驶最优运动轨迹行驶。与现有技术相比，本发明能够精确、快速地对智能网联车辆行驶轨迹进行决策规划，从而实现智能网联车辆在城市交叉口的高效、绿色通行。
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公开(公告)号：CN119832757A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411960839.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/0967 , H04W4/44
Abstract: 本发明提供一种面向通行时间窗引导的车辆横纵向耦合决策控制方法，属于智能网联车路协同领域，包括以下步骤：1)路侧设备将通行时间窗传输至智能网联车辆；2)车载设备进行驾驶行为决策；3)车载设备控制智能网联车辆进行运动。本发明相对于现有技术，在通行时间窗引导框架下，完成了车辆的横纵向耦合决策控制，加强了智能网联车路协同领域的落地应用能力，提高了智能网联车辆的行驶效率，减少了交通系统的能源消耗与环境污染。
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