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公开(公告)号：CN113506438A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110678538.8
申请日：2021-06-18
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种网联自动驾驶混行车流动态控制方法，包括：获取上游路段目标流量以及上游路段实际流量，计算目标流量改变量，根据目标流量改变量，通过混合车流动态变化模型求得上游路段的网联自动驾驶车辆的目标速度；控制上游路段的网联自动驾驶车辆以目标速度行驶。与现有技术相比，本发明改变以往交通控制系统的开环性与被动性，避免了传统可变限速交通流管控高度依赖人类驾驶车辆遵从率的局限性，提高了交通流管控精度。
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公开(公告)号：CN116101313A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310167367.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: B60W50/14
Abstract: 本发明涉及一种智能网联公交车辆绿色驾驶控制方法，包括：基于V2I通信，将道路信息、车辆信息、交通信息发送至路侧计算单元，由路侧计算单元对接收的数据进行预处理；路侧计算单元利用智能网联公交车绿色驾驶控制模型，规划决策智能网联公交车绿色驾驶方案，得到包括期望车速、期望车道的绿色驾驶决策信息；基于V2I通信，将绿色驾驶决策信息由路侧计算单元对应发送至智能网联公交车，引导或控制公交车的行驶状态。与现有技术相比，本发明实现了车路协同环境下智能网联公交车横纵向耦合的绿色驾驶控制，能够引导控制智能网联公交车安全、绿色、高效通过城市道路路段及交叉口区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117799606A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311778210.9
申请日：2023-12-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种实现自成长型巡航辅助驾驶的方法，包括以下步骤：S1、建立智能车辆巡航辅助驾驶系统模型与自适应巡航控制模型；S2、通过巡航辅助驾驶系统模型采集表征人类驾驶习惯的人‑机交互信息，结合实时交通环境信息，辨识驾驶员驾驶意图；S3、根据步骤2中估计的用户个性化巡航轨迹与巡航辅助驾驶系统实际表现之间的差异，更新巡航控制模型参数，更新控制律，使得巡航辅助驾驶系统应对外界交通环境的表现逐步接近用户个性化期望，实现能力自成长。根据本发明，实现智能车辆巡航表现逐步接近并达到用户驾驶员真实期望，符合用户驾驶员个性化驾驶习惯，为扩大智能辅助驾驶市场、提升驾驶员对自动驾驶车辆信任水平提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117774996A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311718715.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种考虑千人千面的自适应辅助驾驶系统，属于智能驾驶技术领域，包括如下步骤：1基于自然驾驶数据集和对应的视频数据，对智能车辆辅助驾驶决策模型、运动规划模型的目标函数和约束条件进行建模；2辨识影响接管率的系统模型关键参数；3搭建检验累计行系统自演进架构，从在线采集的驾驶经验中提取经验表征函数，用于更新辅助驾驶系统模型参数，实现系统自演进，从而匹配复杂多变的驾驶环境以及千人前面的驾驶偏好，本发明提供一种辅助驾驶系统，并通过在线自适应调节辅助驾驶系统模型参数，使得系统可以匹配复杂多变的驾驶环境、千人千面的驾驶偏好，同时保证调节效率，为多种道路场景下智能车辆高效安全通行提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113506438B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110678538.8
申请日：2021-06-18
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种网联自动驾驶混行车流动态控制方法，包括：获取上游路段目标流量以及上游路段实际流量，计算目标流量改变量，根据目标流量改变量，通过混合车流动态变化模型求得上游路段的网联自动驾驶车辆的目标速度；控制上游路段的网联自动驾驶车辆以目标速度行驶。与现有技术相比，本发明改变以往交通控制系统的开环性与被动性，避免了传统可变限速交通流管控高度依赖人类驾驶车辆遵从率的局限性，提高了交通流管控精度。
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公开(公告)号：CN117789459A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311718589.4
申请日：2023-12-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于时空认知拓展的车道引导决策方法，属于绿色交通技术领域，包括以下步骤：1：通过商用导航平台，获取全域交通状态信息；2：基于车辆跟驰换道行为特征机理，建立车道级交通运行态势推演模型，拓展对交通态势的时空认知；3：基于全域交通运动态势，结合行驶任务约束，完成基于实控人智拓展的车道引导决策，决策出车辆期望车道，从而提高车辆行驶过程中的效率和燃油经济性，本发明方法通过推演道路交通环境中交通参与者行驶态势时空分布，引导智能网联车辆安全、绿色、高效通过城市道路路段、高速公路路段，确定导航辅助驾驶系统横纵向耦合轨迹优化解决方案，为智能网联车辆绿色高效通行提供技术支撑。
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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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