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公开(公告)号：CN112953780B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110308107.2
申请日：2021-03-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 封闭场景下无人驾驶车群构建及评价方法，本发明在研究无人驾驶节点运行状态和节点初始化的基础上，提出了基于车群节点加入、离开、引领节点更替的无人驾驶车群构建方法，还研究了包括基准度、引领节点变化率、算法运行时间等车群质量评价指标，从而使得封闭场景下无人驾驶车辆不需要事先进行路径规划以及后台控制终端，并且能够有效保持无人驾驶车辆节点运动行为智能化。本发明申请给出的技术方案具体包括如下步骤：步骤1.相关定义；步骤2.无人驾驶车群构建；步骤3.车群质量评价方法。本发明目的在于公开一种封闭场景下，面向无人驾驶车辆行车环境，提供一种能够保障无人驾驶车辆运动行为智能化方法。
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公开(公告)号：CN113012424B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110195975.4
申请日：2021-02-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明目的：如何根据无人驾驶车群动态演化预测接下来车群运动行为，是保证无人驾驶车群运动行为始终保持稳定有序所急需解决的问题。本发明公开高速公路场景中开放式无人驾驶车群动态演化预测方法：结合高速公路场景，首先对无人驾驶车群结构进行特征提取，然后根据发生的演化事件生成样本，最后使用分类预测方法预测无人驾驶车群的将要发生的演化事件。解决上述问题，能够准确地预测无人驾驶车群接下来的演化行为，能够合理指导新车群或车群集的建立，确保无人驾驶车群运动行为保持稳定有序，使得无人驾驶能够在高速公路得到广泛应用成为可能。
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公开(公告)号：CN113015085A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110195974.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶领域。高速公路场景中开放式无人驾驶车群动态演化探测方法。首先研究车群内部结构变化，然后给出无人驾驶车群动态演化探测算法，用以探测无人驾驶车群可能发生的结构变化，从而能够实时准确地探测车群内部动态演化特征。解决上述问题，能够实时准确地探测车群内部动态演化特征，从而确保无人驾驶车群运动行为稳定有序，以期满足未来无人驾驶运动行为智能化，使得无人驾驶在高速公路场景中能够得到实际应用成为可能。
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公开(公告)号：CN112953780A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110308107.2
申请日：2021-03-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 封闭场景下无人驾驶车群构建及评价方法，本发明在研究无人驾驶节点运行状态和节点初始化的基础上，提出了基于车群节点加入、离开、引领节点更替的无人驾驶车群构建方法，还研究了包括基准度、引领节点变化率、算法运行时间等车群质量评价指标，从而使得封闭场景下无人驾驶车辆不需要事先进行路径规划以及后台控制终端，并且能够有效保持无人驾驶车辆节点运动行为智能化。本发明申请给出的技术方案具体包括如下步骤：步骤1.相关定义；步骤2.无人驾驶车群构建；步骤3.车群质量评价方法。本发明目的在于公开一种封闭场景下，面向无人驾驶车辆行车环境，提供一种能够保障无人驾驶车辆运动行为智能化方法。
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公开(公告)号：CN116451435A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310259634.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出了城市场景中无人驾驶车群模型构建方法，通过考虑无人驾驶车辆的活跃度、先感度和移动性差异度，选择部分无人驾驶车辆作为无人驾驶车群引领节点，进一步的基于无人驾驶车群的连通性、耦合性和实时性给出无人驾驶车群模型构建方法，最后，给出基于分布式多目标优化的无人驾驶车群模型求解方法。仿真实验中给出了相应的评价指标对无人驾驶车群模型进行评估，验证无人驾驶车群模型的有效性。从而可以通过无人驾驶车群成员之间共享感知信息提升无人驾驶车辆的感知能力进而实现无人驾驶车辆运动行为智能协同，建立可广泛推广应用的无人驾驶车群。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113120003B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110550801.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出的无人驾驶车辆运动行为决策方法，针对现有基于规则的无人驾驶车辆运动行为决策系统复杂度较高的问题，简化了无人驾驶车辆的运动状态，给出了无人驾驶车辆运动行为决策方法，提高了无人驾驶车辆运动行为决策的效率性；同时，针对现有无人驾驶车辆运动行为决策方法优化目标单一的问题，通过多目标优化方法进行优化，保证了安全性和效率性的同时，提高了实用性。解决上述问题，为无人驾驶车辆在复杂环境下运动行为决策方法提供安全，有效和实用性保障。
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公开(公告)号：CN114169725A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111436520.3
申请日：2021-11-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶领域，提出了一种无人驾驶车群安全自协模型构建方法，其特征是，具体包括如下步骤：步骤1.基于风险评估效用的无人驾驶车群动态演化方法；步骤1.1相关定义；步骤1.2无人驾驶车群事件及处理算法；步骤1.3无人驾驶车群演化算法；步骤2.无人驾驶车群安全自协模型；步骤2.1相关定义；步骤2.2基于撤销多项式的密钥更新协议；步骤2.3无人驾驶车群安全自协模型。本发明提供了一种能够保障无人驾驶车群持续保持自治协同运动行为智能化的安全性方法，从而使得无人驾驶车群在复杂场景下能够得到安全的应用。
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公开(公告)号：CN113222335A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110365927.5
申请日：2021-04-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开一种基于风险评估效用的安全性无人驾驶车群构建方法，涉及无人驾驶领域，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.风险评估效用；步骤2.无人驾驶车群成员相关定义；步骤3.基于风险评估效用的无人驾驶车群形成方法；步骤4.车群维护；步骤5.车群安全性评价指标。针对现有的安全量化方法缺乏无人驾驶车群安全性度量指标等问题，给出了风险评估效用指标来衡量车群的安全性，以此为基础给出了无人驾驶车群形成算法，在车群形成的同时对车辆进行了角色划分，以分担头节点的负载，面向无人驾驶车辆行车环境，提供一种能够保障无人驾驶车群运动行为智能化的安全性方法，从而使得无人驾驶车群在复杂场景下能够得到安全的应用的方法。
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公开(公告)号：CN113032144A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110274590.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06F9/50 , G06F30/20 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 一种高速公路场景下基于边缘计算的无人驾驶车群形成算法及自协模型构建方法。步骤1.定义，步骤2.无人驾驶车群形成算法，步骤3.无人驾驶车群自协模型构建。发明考虑高速公路背景下开放式无人驾驶车群因为有人驾驶车辆节点以及路边标识的干扰下无法有效保持稳定有序问题，基于边缘计算思想，给出了分层多角色节点的无人驾驶车群形成方法，使得任务分配到不同的角色节点，有效避免节点的重复计算，保持相应节点之间的协同；结合考虑无人驾驶车群网络的连通性和稳定性，给出无人驾驶车群自协模型；通过使用多目标优化方法对无人驾驶车群自协模型进行优化求解，得到最优的自协模型，从而有效保障无人驾驶车群自协模型的合理性和可用性。
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公开(公告)号：CN109982291A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910155036.X
申请日：2019-03-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 在有基础设施的车联网中，RSU节点在对所在区域进行管理控制时不仅需要实时更新，还需要在拓扑结构发生变化时及时指导区域内的车辆节点进行连通，从而会导致RSU通信拥塞和数据丢失问题，本发明针对以上问题给出城市场景中有基础设施车联网网络弱连接检测方法：针对车联网时空数据异构以及拓扑频繁变化导致的连通性问题，构建基于张量因子聚合的神经网络模型，用来预测车辆节点之间的连通强度，以连通强度作为边的权值，借助Laplace矩阵性质，检测网络中容易断开的边以及容易造成整体网络不连通的情况，从而为有效选择新的桥接节点，减轻RSU的负载均衡以及有基础设施车联网通达性提供技术支撑。
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