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公开(公告)号：CN117218895B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311350051.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967
Abstract: 基于潜在碰撞判定的自动驾驶车辆与行人冲突检测方法，涉及交通工程技术领域，本申请通过建立自动驾驶车辆和行人运动假设，提出潜在碰撞区域计算具体检测方法。在交通冲突判定中，通过结合自动驾驶车辆和行人互动特点，改进了两种交通冲突指标获取方式，并以潜在碰撞区域获取方法为基础，实现了自动驾驶车辆和行人交通冲突数据提取。最终实现了对交通冲突数据进行无关数据剔除、并且降低了数据离散性，进而提升了自动驾驶车辆与行人冲突检测的准确率。并且本申请提供了有关行人安全交通冲突数据的获取途径，为交通安全分析提供数据来源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117184124B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202310941080.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于责任敏感安全模型的人行横道自动驾驶通行方法，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中未充分开考虑行人过街影响因素，因此，对行人过街行为预测的准确率低，进而导致了人行横道处，自动驾驶车辆通行时，易与行人发生碰撞的问题，本申请建立了行人过街行为预测的二元Logit模型。将行人过街行人分为“直接过街”和“等待过街”两种，通过行人过街影响因素分析揭示了行人特征、车辆特征和交通特征与行人过街行为的内在关联，模型可以基于横向距离、速度、车辆加速度和单向车辆数来识别行人的过街行为，预测准确性为72.4％，进而减少了自动驾驶车辆在人行横道处通行时，与行人发生碰撞。
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公开(公告)号：CN116935624B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310615320.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于数字孪生的降雪天气智能网联交通事故风险评价方法，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中针对降雪天气交通事故风险评价的准确率低的问题，本申请充分考虑了降雪天气下驾驶行为特性和交通安全特性、交通安全效益评价指标、智能网联仿真环境构建三个方面。通过基于SUMO的总体设计，设置了仿真基础参数。提出了考虑不同车型对后车跟车距离影响的当量交通量计算方法，应用该方法综合考虑了降雪天气条件下各种车型对交通流运行的影响；另一方面，本申请通过基于遗传算法的跟驰模型参数标定算法，可以高效、准确地进行参数标定。进而提升了降雪天气交通事故风险评价的准确性。
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公开(公告)号：CN117218895A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311350051.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967
Abstract: 基于潜在碰撞判定的自动驾驶车辆与行人冲突检测方法，涉及交通工程技术领域，本申请通过建立自动驾驶车辆和行人运动假设，提出潜在碰撞区域计算具体检测方法。在交通冲突判定中，通过结合自动驾驶车辆和行人互动特点，改进了两种交通冲突指标获取方式，并以潜在碰撞区域获取方法为基础，实现了自动驾驶车辆和行人交通冲突数据提取。最终实现了对交通冲突数据进行无关数据剔除、并且降低了数据离散性，进而提升了自动驾驶车辆与行人冲突检测的准确率。并且本申请提供了有关行人安全交通冲突数据的获取途径，为交通安全分析提供数据来源。
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公开(公告)号：CN117184124A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310941080.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于责任敏感安全模型的人行横道自动驾驶通行方法，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中未充分开考虑行人过街影响因素，因此，对行人过街行为预测的准确率低，进而导致了人行横道处，自动驾驶车辆通行时，易与行人发生碰撞的问题，本申请建立了行人过街行为预测的二元Logit模型。将行人过街行人分为“直接过街”和“等待过街”两种，通过行人过街影响因素分析揭示了行人特征、车辆特征和交通特征与行人过街行为的内在关联，模型可以基于横向距离、速度、车辆加速度和单向车辆数来识别行人的过街行为，预测准确性为72.4％，进而减少了自动驾驶车辆在人行横道处通行时，与行人发生碰撞。
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公开(公告)号：CN116935624A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310615320.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于数字孪生的降雪天气智能网联交通事故风险评价方法，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中针对降雪天气交通事故风险评价的准确率低的问题，本申请充分考虑了降雪天气下驾驶行为特性和交通安全特性、交通安全效益评价指标、智能网联仿真环境构建三个方面。通过基于SUMO的总体设计，设置了仿真基础参数。提出了考虑不同车型对后车跟车距离影响的当量交通量计算方法，应用该方法综合考虑了降雪天气条件下各种车型对交通流运行的影响；另一方面，本申请通过基于遗传算法的跟驰模型参数标定算法，可以高效、准确地进行参数标定。进而提升了降雪天气交通事故风险评价的准确性。
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