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公开(公告)号：CN108919799A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810591225.7
申请日：2018-06-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种网联智能车辆协作换道方法，第一车道上顺次设受控车辆及第一前方车辆，第二车道上顺次设第一、第二关联车辆及第二前方车辆，第一、第二关联车辆分别位于受控车辆纵向后方和前方，以受控车辆或第一、第二关联车辆任一为中央控制车辆，整体为受控车辆组；以通讯设备获取受控车辆组和第一前方车辆和第二前方车辆的运行状态，对受控车辆组整体加速、制动过程进行控制，利用最优化原理对受控车辆组3个车辆的纵向驾驶过程进行优化。本发明将3辆受控车辆的纵向驾驶行为在一个控制器中优化，将周围车辆驾驶过程纳入优化范围，实现协作驾驶，换道过程实现系统最优，优化算法不需多次迭代，降低计算负荷，计算延迟可预先准确估计。
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公开(公告)号：CN108919798B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810591195.X
申请日：2018-06-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于混合函数域的网联智能车辆编队行驶控制方法，受控车辆的控制系统采集受控车辆的前车信息，受控车辆与前车通讯，采集受控车辆的前车信息，在时间域中对受控车辆的加速及制动过程进行优化，将优化得到的控制向量和状态向量传输至受控车辆的动力系统及制动系统，在空间域中对受控车辆的转向过程进行优化，将优化得到的控制向量和状态向量传输至受控车辆的转向系统，利用最优化原理对车辆运行进行优化。本发明在时间域中优化纵向驾驶行为，在空间域中优化横向驾驶行为，提高控制精度，优化算法不需多次迭代，降低运算负荷。
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公开(公告)号：CN108919798A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810591195.X
申请日：2018-06-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于混合函数域的网联智能车辆编队行驶控制方法，受控车辆的控制系统采集受控车辆的前车信息，受控车辆与前车通讯，采集受控车辆的前车信息，在时间域中对受控车辆的加速及制动过程进行优化，将优化得到的控制向量和状态向量传输至受控车辆的动力系统及制动系统，在空间域中对受控车辆的转向过程进行优化，将优化得到的控制向量和状态向量传输至受控车辆的转向系统，利用最优化原理对车辆运行进行优化。本发明在时间域中优化纵向驾驶行为，在空间域中优化横向驾驶行为，提高控制精度，优化算法不需多次迭代，降低运算负荷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104282148A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410502566.4
申请日：2014-09-26
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0104 , G08G1/0133
Abstract: 本发明涉及一种获取道路交叉口待行区通行能力的方法，包括以下步骤：1)采集交叉口处待行区类型、待行区长度以及交通信号配时信息；2)根据待行区长度计算对应的待行区容量；3)根据待行区类型和待行区容量计算对应的启动损失时间；4)根据启动损失时间、待行区容量和交通信号配时信息计算待行区通行能力。与现有技术相比，本发明具有计算方便、精确度高等优点。
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公开(公告)号：CN116680519A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310413716.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06F18/20
Abstract: 本发明涉及一种基于GM‑HMM模型的车辆换道意图识别方法，包括以下步骤：1)基于NGSIM数据集，提取样本数据集；2)对样本数据集进行平滑处理；3)以换道过程中斜率的四分位数为界限，截取2s的目标车辆数据，并基于目标车辆轨迹特征差异显著性选取模型的输入特征，分为训练集和测试集；4)构建高斯混合隐马尔科夫模型GM‑HMM；5)将训练集输入GM‑HMM中，分别对向左换道、向右换道和车道保持三种意图识别进行训练；6)将测试集输入GM‑HMM中，进行换道意图识别，并采用Viterbi算法对换道意图识别的准确率进行验证分析。与现有技术相比，本发明具有准确识别车辆换道意图、提高行驶安全性等优点。
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公开(公告)号：CN116467869A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310384144.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06F18/23 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于改进群组AHP法的街道完整性优化方法，包括：指定待优化街道；对待优化街道进行街道完整性综合评价；基于评价结果，对待优化街道进行优化；其中，街道完整性综合评价包括从交通功能和生活功能需求视角，给出街道完整性定义，解析街道完整性多层次需求内涵；将影响街道完整性评价的全要素指标构建成为递进层次的相关关系；引入界值法辅助筛选完整性评价指标，保证评价指标集的规范有效性，实现对街道完整性进行科学有效的评估。与现有技术相比，本发明将街道交通功能与生活功能统筹考虑，继而对街道完整性进行评价，以反映街道现状或设计中的不足，有利于发现街道中亟需改善的点，进而在此基础上对生活性街道进行改善与提升。
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公开(公告)号：CN108919799B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810591225.7
申请日：2018-06-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种网联智能车辆协作换道方法，第一车道上顺次设受控车辆及第一前方车辆，第二车道上顺次设第一、第二关联车辆及第二前方车辆，第一、第二关联车辆分别位于受控车辆纵向后方和前方，以受控车辆或第一、第二关联车辆任一为中央控制车辆，整体为受控车辆组；以通讯设备获取受控车辆组和第一前方车辆和第二前方车辆的运行状态，对受控车辆组整体加速、制动过程进行控制，利用最优化原理对受控车辆组3个车辆的纵向驾驶过程进行优化。本发明将3辆受控车辆的纵向驾驶行为在一个控制器中优化，将周围车辆驾驶过程纳入优化范围，实现协作驾驶，换道过程实现系统最优，优化算法不需多次迭代，降低计算负荷，计算延迟可预先准确估计。
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