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公开(公告)号：CN117789541A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311833954.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林蓝港科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于航空器冲突风险及滑行成本的路径规划方法，包括场面链路图构建模块、冲突风险量化模块及路径规划模块。所述冲突风险量化模块基于航空器滑行速度及完成里程碑事件的时间，利用高斯分布概率模型对航空器滑行距离进行预测，进一步计算出航空器之间冲突概率；所述路径规划模块考虑航空器之间冲突概率值与滑行成本，通过改进蚁群算法在安全阈值范围内寻找航空器滑行最优路径，在预规划阶段对航空器滑行路径进行优化，对于提升机场场面运行效率，预留充足调度时间，确保航空器在尽可能安全的前提下滑行并减少成本消耗。
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公开(公告)号：CN114360301B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210012161.7
申请日：2022-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国民航大学 , 桂林蓝港科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法，该方法根据不同机型航空器的最大滑行速度、最大滑行减速度，建立了运动学模型，以及建立航空器矢量化航向模型、航空器滑行冲突风险评估模块、更准确的判断进入冲突风险预测的时间，然后利用现代航空管制与滑行道的约束，使得航空器在滑行过程中驾驶员驾驶航空器在某段滑行道滑行距离基本符合截断式正态分布，建立滑行冲突风险预测方法；通过准确的判断进入冲突风险预测时间，以及对航空器位置概率的准确预测，达到对航空器冲突风险评估预测，提高预测评估精度；依据滑行冲突风险预测值建立了三种减低冲突风险的管制方法。
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公开(公告)号：CN114360301A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210012161.7
申请日：2022-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国民航大学 , 桂林蓝港科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法，该方法根据不同机型航空器的最滑行速度、最大行速度，建立了运动学模型，以及建立航空器矢量化航向模型、航空器滑行冲突风险评估模块、更准确的判断进入冲突风险预测的时间，然后利用现代航空管制与滑行道的约束，使得航空器在滑行过程中驾驶员驾驶航空器在某段滑行道滑行距离基本符合截断式正态分布，建立滑行冲突风险预测方法；通过准确的判断进入冲突风险预测时间，以及对航空器位置概率的准确预测，达到对航空器冲突风险评估预测，提高预测评估精度；依据滑行冲突风险预测值建立了三种减低冲突风险的管制方法。
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公开(公告)号：CN113496085A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110773103.1
申请日：2021-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林蓝港科技有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于蒙特卡洛仿真优化的飞机离港推出控制方法，该方法根据飞机滑行道的排队长度，按照三段法、四段法将飞机推出率划分；然后建立飞机离港推出控制模型，再采用网格搜索法的参数搜索步骤求解飞机离港推出的最优情况，通过控制飞机推出率来避免飞机长时间的滑行道排队等待，进而解决飞机在滑行道上排队等待过程中增加的燃油成本问题，得出相应的飞机推出率区间即可对推出率进行预测，对于推出率变动不太频繁的机场具有良好的适用性。
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公开(公告)号：CN119418516A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411285134.2
申请日：2024-09-13
Inventor： 赵红专 , 唐一杰 , 汪懿晨 , 毛建宇 , 田芮珏 , 魏金占 , 王涛 , 李文勇 , 周旦 , 陈文武 , 徐奇 , 章一才 , 王海舰 , 何水龙 , 付文涛 , 张若杰 , 钟思 , 徐智 , 李润润 , 张余明
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种改进安全势场的智能网联汽车跟驰优化与协同换道方法，包括：车辆获取目标车道信息和本车道信息，实现车流安全跟驰控制；车辆首先产生换道的意图，车辆计算并识别所有可能的换道间隙与评估换道所需的安全间隙并判断是否存在安全的换道间隙，若存在，则在安全间隙中选择最优的换道间隙，车辆开始执行换道操作；若不存在，则计算可选换道间隙的前置换道协同车辆数量，选择需要最少协同加速车辆数m的换道间隙，建立基于交通流实际情况的m阀值条件；本发明强调安全和协同，基于传统安全势场理论，提出了一种新的改进安全势场换道模型，改进了传统换道控制方式，进一步实现安全、高效的跟驰与车道变换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115841712B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202211645783.X
申请日：2022-12-20
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2X技术的驾驶数据处理方法、装置及设备，通过获取V2X设备采集的驾驶数据，并根据驾驶数据的车辆安全数据、车辆加速度数据和车辆油耗数据进行指标计算，从而获得安全指标、舒适指标和环保指标，通过层次分析法获得安全权重、舒适权重和环保权重，从而进行加权计算，根据加权计算获得驾驶数据的评估结果，并在评估结果小于预设值时生成异常提醒信号。相比于现有技术从车辆驾驶的安全性进行评估，本发明基于车辆安全数据、车辆加速度数据和车辆油耗数据，从安全、舒适和环保三个维度进行驾驶行为的评估，提高了商用车驾驶行为的评估准确性，有利于根据评估结果进行车辆控制，提高车辆驾驶的效率。
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公开(公告)号：CN119274390A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411307598.9
申请日：2024-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种机场停机位分配方法、装置以及存储介质，涉及飞机停机位分配技术领域，方法包括基于N‑SCP策略构建推出控制模型；通过时间窗仿真工具对推出控制模型进行仿真分析，得到离港航班排队长度阈值以及推出时间；根据离港航班排队长度阈值以及推出时间构建停机位分配模型；基于遗传算法对停机位分配模型进行求解，得到机场停机位分配结果。本发明构建了推出控制模型和停机位分配模型，并利用时间窗的仿真分析结果来联合优化推出控制与停机位分配过程，提高模型在时间维度上的精确性和适应性，为机场运营管理提供了科学的决策支持，使得停机位分配模型能够全面、精确地反映机场运营的实时状况和复杂性。
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公开(公告)号：CN113868818B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111192314.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/18 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种区域数据点栅格化区块大小确定方法及系统，通过创建基础数据信息，利用区块划分方式、区块位置识别、数据点所属区块识别、区块点数计算、区域内含点区块数计算等方法构建初始数据集；再采用所提出非递减剔除迭代法清洗初始数据集，从而可以采用9阶多项式拟合生成含点区块数量与区块边长之间的函数关系式；最后利用其曲线切线斜率变化函数求解确定最优的区块边长确定了最优区块大小。弥补现有空间栅格化技术在随意主观的确定区块划分大小的不足，填补了在寻找最优区块大小上费时费力的缺陷，为空间栅格化技术的区块大小确定提供可靠的理论依据，有利于经空间栅格化技术处理后的栅格划分效果更好的适应区域和数据点的空间分布特征。
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公开(公告)号：CN117711180A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311742278.1
申请日：2023-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及公路交通分析技术领域，具体涉及一种高速公路路段交通状态判别方法，首先获取区段龙门架和收费站历史数据，剔除无关字段、出入信息不全及区段行程时间过长等异常数据；计算求得区间车流量、平均行程速度和密度等交通流参数；采用基于马氏距离的模糊聚类算法对交通流参数进行聚类分析，划分交通流状态；最后获取实时交通流参数数据，并根据距离状态类中心的距离对交通状态进行判断。本发明利用马氏距离代替欧式距离进行模糊聚类分析，很好地解决欧式距离在计算属性相关数据集时精度较低的问题，进一步提高交通状态划分准确性，可适用于对高速公路路段上交通状态的判断。
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公开(公告)号：CN117416349A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311656358.5
申请日：2023-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 赵红专 , 张继康 , 潘佳雯 , 李文勇 , 王涛 , 周旦 , 何水龙 , 李新凯 , 廉冠 , 周长红 , 徐奇 , 陈倩 , 付建胜 , 陈昊 , 农常 , 刘永磊 , 韦德宇
IPC: B60W30/095 , B60W40/04 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W50/00 , B60W60/00 , G08G1/16
Abstract: 一种V2X环境下基于改进YOLOV7‑Tiny和SS‑LSTM的自动驾驶风险预判系统和方法，包括：视觉识别跟踪模块，用于对自身车辆周围的图像进行拍摄，对拍摄得到的视觉图像进行目标检测；测速测距模块，用于将检测到的目标车辆分类为社会车辆和智能网联车辆，得到社会车辆的位置、速度及与自身车辆的两车距离；轨迹预测模块，用于通过StrongSORT算法中卡尔曼滤波的短期预测来不断矫正LSTM算法中的长期预测，以建立SS‑LSTM轨迹预测模型，将两车距离和目标车辆的位置、速度作为模型的输入得到目标车辆的行驶轨迹；车联网通信模块，用于获得智能网联车辆的速度、位置及两车距离；风险预判模块，用于根据目标和自身车辆的行驶轨迹判断两者是否存在碰撞风险。其提高了自动驾驶风险预判的准确性。
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