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公开(公告)号：CN115534977A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211225739.3
申请日：2022-10-09
Applicant: 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶汽车交通环境复杂度计算云平台，包括交通环境要素信息采集模块、API接口映射配置模块、交通环境复杂度计算模块和基础数据模块，交通环境要素信息采集模块通过感知系统提取周围环境要素信息，通过GPS导航系统获取自车实时状态参数，将所采集的交通环境要素信息通过网络传输至API接口映射配置模块；API接口映射配置模块用于提供数据接口说明，以接收用户输入信息，进行API接口映射配置后录入数据库中存储；交通环境复杂度计算模块用于将自动驾驶汽车所处的交通环境要素信息与自车实时状态参数进行交通环境复杂度的计算，计算结果传输至显示终端，进行交通环境复杂度显示；基础数据模块包括数据库和显示终端。
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公开(公告)号：CN115527371A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211225690.1
申请日：2022-10-09
Applicant: 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) , 北京理工大学
IPC: G08G1/01 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开一种基于视点场景的自动驾驶汽车环境复杂度量化方法，包括：S1.依据信息熵理论，按照时间和空间维度，计算自动驾驶汽车所行驶区域的时空环境复杂度系数θST；S2.依据势场法理论，以被测自动驾驶汽车驾驶视点即有人驾驶眼椭圆视点为坐标基准，计算基于视点场景的静态要素复杂度和动态要素复杂度，最后将静态要素复杂度与动态要素复杂度进行加权求和得到交通环境要素的复杂度CE；S3.将上述时空环境复杂度系数θST与交通环境要素复杂度CE相乘，得自动驾驶汽车所行驶区域的交通环境复杂度C；公式表达为：C＝θST×CE；S4.基于交通环境复杂度C值，对自动驾驶汽车的交通环境复杂度评级。
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公开(公告)号：CN112182896B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202011076317.5
申请日：2020-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本公开的地形地貌局部环境复杂度计算方法，根据地形地貌的纵向波高差、纵向波高差长度、纵向坡度角、纵向附着的复杂度的计权组合得到纵向地形地貌复杂度；根据地形地貌的横向波高差、横向波高差长度、横向坡度角、横向附着的复杂度的计权组合得到横向地形地貌复杂度；根据所述纵向地形地貌复杂度、横向地形地貌复杂度以及可行驶地形地貌宽度的复杂度的计权组合得到地形地貌局部环境复杂度。能够全面反映不同路段的地形地貌的不平度，能够对无人车系统进行定量评价。
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公开(公告)号：CN110542885B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910742377.7
申请日：2019-08-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/02 , G01S7/36 , G01S13/66 , G01S13/931
Abstract: 本发明公开一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法，适用于复杂交通环境下雷达目标的跟踪。该方法通过改进了传统JPDA算法中量测的选取方式以及关联事件的生成条件，使得算法变得简单，运算量大幅减小，使得有效航迹的保留性变大，航迹是虚警的可能越小，同时跟踪的稳定性也得到了提高。该方法主要包括的步骤是：1)实时对雷达目标库中航迹状态更新；2)将航迹与新量测生成确认矩阵；3)通过确认矩阵判断航迹与量测是否关联，关联成功的航迹更新生命状态，对于生命状态Lt≤0的航迹不再跟踪，对于生命状态Lt＞0的航迹继续跟踪；4)将继续跟踪的航迹与量测生成关联矩阵，计算关联概率；5)对航迹运动状态动态估计。
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公开(公告)号：CN102708471A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210202737.2
申请日：2012-06-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种营运车辆驾驶人评估系统，包括采集模块、提取模块、计算模块、权限模块、国家行业管理决策模块、地方行业管理决策模块、企业管理决策模块、驾驶人自我查询约束模块和该评估系统区域数据库；本发明利用营运车辆驾驶人全程驾驶技能累积值及计算方法，构建出三层结构的营运车辆驾驶人评估系统，实现了营运车辆驾驶人数据库数据挖掘及全程综合评价，充分发挥科技创新对交通安全保障的重要支撑作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101558998B
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN200910079323.3
申请日：2009-03-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及双卡CDMA和GPRS及光纤网络传输的职业驾驶人疲劳状态远程监控预警系统，属于交通安全技术领域。包括车载无线双卡CDMA移动视频监控系统、职业驾驶人视频采集、光纤传输和指挥监控预警系统四部分。车载无线双卡CDMA移动视频监控系统硬件设备由双卡CDMA、一体化摄像机、车载显示器、一体化主机、天线和控制面板、车载GPS接收机构成。职业驾驶人视频采集设备实现对职业驾驶人的面部表情的采集。指挥监控预警中心由远程监控主机、监控管理软件、视频采集卡、监控指挥大屏幕等组成。优点在于针对职业驾驶人驾驶习惯和驾驶行为的疲劳状态远程监控预警系统，有效地避免事故的发生。系统布局合理，使用方便，易于维护。
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公开(公告)号：CN101491443A
公开(公告)日：2009-07-29
申请号：CN200910079324.8
申请日：2009-03-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/18
Abstract: 本发明属交通运输领域，它针对疲劳驾驶预警应用背景，通过在构建的半实物虚拟交通环境中模拟人－车－路(环境)系统的驾驶疲劳样本试验，采用驾驶人的面部表情和脑电波中δ波及θ波的百分比作为判断驾驶员的疲劳程度的基准，采用时域分析和数理统计分析相结合的方法，研究确定了车辆右前轮轨迹距右车道线的周期递减驾驶疲劳初预警规律和车道线偏距的方差驾驶疲劳判定界限，可判断驾驶人出现疲劳特征或处于中度疲劳状态，还研究确定了车辆非正常换道严重疲劳驾驶报警规律。可利用本发明建立基于车辆行驶轨迹的驾驶疲劳识别及预警系统。
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公开(公告)号：CN104517444A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201510010142.0
申请日：2015-01-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0175
Abstract: 本发明提出了一种开车使用手机违法行为的检测系统，该装置设置于道路上，可以自动检测开车使用手机的疑似违法车辆；通过比较交通流中同一车道上前后相邻车辆间车头时距的相互关系识别开车使用手机的疑似违法车辆，同时根据实验结果得到开车使用手机车辆的两个识别系数，对违法行为进行初步判定，然后将疑似违法车辆的图片信息发送给人工筛选平台，可节省人工甄别筛选工作量，提高效率和判定的准确率。
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公开(公告)号：CN103207090A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310121606.6
申请日：2013-04-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 一种无人驾驶车辆环境模拟测试系统，包括：环境模拟系统以及测试系统；所述环境模拟系统建立所述无人驾驶车辆真实道路环境模型，模拟所述无人驾驶车辆真实道路环境；测试时将所述无人驾驶车辆真实道路环境模型转换为任务表单文件输入所述无人驾驶车辆车载控制计算机，其中所述任务表单文件由所述无人驾驶车辆途径测试路段的各引导点三维WGS84坐标以及所述各引导点的环境要素编码构成；所述无人驾驶车辆车载控制计算机在测试过程中，经所述车载天线向所述测试人员手持多功能盒发送所述无人驾驶车辆途径测试路段的各引导点三维WGS84坐标以及所述各引导点的环境要素编码信号，所述测试人员手持多功能盒接收并显示上述信号。
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公开(公告)号：CN112200087B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011081262.7
申请日：2020-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的车辆碰撞预警的障碍物图像自动标定装置，通过毫米波雷达输出毫米波雷达数据，经过滤波和跟踪算法处理检测障碍物，将检测到障碍物的毫米波雷达数据存入初筛样本数据集中；视频传感器采集环境视频图像数据，将环境视频图像数据输入到障碍物检测神经网络，获取环境视频图像数据中的障碍物，将检测到障碍物的环境视频图像数据存入到初筛样本数据集中；数据处理单元融合检测到障碍物的毫米波雷达数据和环境视频图像数据为障碍物初筛样本数据集，经障碍物特征检测器和语义分割器输出障碍物图像自动标定样本。能够降低影响驾驶行为的障碍物标定的工作量，并标记对触发制动的障碍物，自动输出标定的平面图像信息和距离的训练样本。
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