一种基于轨迹数据的面向全局可变限速遵从度预测方法

    公开(公告)号:CN116884220A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310958826.8

    申请日:2023-08-01

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于轨迹数据的面向全局可变限速遵从度预测方法,包括:向构建好的驾驶人个体遵从度预测模型输入驾驶行为特征参数矩阵,得到驾驶人全局遵从度等级。本发明解决了当前可变限速控制仅考虑单一断面,单一断面遵从度容易受偶发因素影响导致遵从度过高或过低不能反应驾驶人驾驶行为特征的问题和传统交通可变限速控制无法根据驾驶人遵从度进行限速优化的问题。

    一种限速条件下基于时序轨迹数据的驾驶风格分类方法

    公开(公告)号:CN116975722B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202311032568.7

    申请日:2023-08-16

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 王俊骅 宋昊 姚博

    Abstract: 本发明提供了一种限速条件下基于时序轨迹数据的驾驶风格分类方法,包括:向构建好的驾驶风格识别模型输入待测车辆的时序轨迹数据集,得到待测车辆驾驶人驾驶风格;本发明解决了传统驾驶风格分类采用断面交通流参数导致驾驶风格分类特征差的问题,同时解决了传统驾驶风格分类依赖车载数据采集方式以及驾驶模拟采集方式导致的数据量有限驾驶风格样本量不足的问题。

    一种限速条件下基于时序轨迹数据的驾驶风格分类方法

    公开(公告)号:CN116975722A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202311032568.7

    申请日:2023-08-16

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 宋昊 王俊骅 姚博

    Abstract: 本发明提供了一种限速条件下基于时序轨迹数据的驾驶风格分类方法,包括:向构建好的驾驶风格识别模型输入待测车辆的时序轨迹数据集,得到待测车辆驾驶人驾驶风格;本发明解决了传统驾驶风格分类采用断面交通流参数导致驾驶风格分类特征差的问题,同时解决了传统驾驶风格分类依赖车载数据采集方式以及驾驶模拟采集方式导致的数据量有限驾驶风格样本量不足的问题。

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