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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106292331A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610779041.4
申请日：2016-08-31
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织网络的车辆协同控制软硬件仿真平台，包括由智能小车和模拟道路搭建的车辆仿真系统和自组网络系统以及数据接收软件，自组织网络系统主要由三种类型的节点混合而成，分别为协调器、路由器、终端；所述自组织网络系统，作为整个软硬件仿真平台的中间环节起到透明传输网络数据的作用，同时处于同一自组织网络中的智能小车通过路由器节点能够实现数据信息的共享，并将数据发送到协调器节点从而在软件数据的接收平台显示每辆车的运行状态。本发明提供的仿真平台更加贴近实际，仿真数据更加准确，能够帮助设计人员从更加直观的角度评价算法的可靠性与实际应用中的可用性。
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公开(公告)号：CN106525047B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610967025.8
申请日：2016-10-28
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于floyd算法的无人机路径规划方法，基于floyd的动态路径规划，从图的带权邻接矩阵A＝[a(i,j)]n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)＝A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样的公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n‑1)构造出矩阵D(n)，矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径，通过此种方法找出始终节点间的最短路径。
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公开(公告)号：CN109087509A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811027465.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本申请公开了一种路网交通运行状态预测方法，包括如下步骤：获取目标区域路网内每条道路的历史拥堵延时指数及当前拥堵延时指数；基于每条道路的历史拥堵延时指数计算每条道路的权重系数；基于训练好的泄漏积分型回声状态网络及历史拥堵延时指数预测每条道路的预测拥堵延时指数；计算目标区域路网的预测拥堵延时指数。与现有技术只是单纯的预测单条道路的拥堵情况相比，本发明首先预测每条道路的预测拥堵延时指数，再根据每条道路不同的权重系数对整个目标区域的拥堵延时指数进行预测，从而使得出行者能够对于目标区域的拥堵情况有一个整体的了解，避免拥堵。
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公开(公告)号：CN109087509B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201811027465.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本申请公开了一种路网交通运行状态预测方法，包括如下步骤：获取目标区域路网内每条道路的历史拥堵延时指数及当前拥堵延时指数；基于每条道路的历史拥堵延时指数计算每条道路的权重系数；基于训练好的泄漏积分型回声状态网络及历史拥堵延时指数预测每条道路的预测拥堵延时指数；计算目标区域路网的预测拥堵延时指数。与现有技术只是单纯的预测单条道路的拥堵情况相比，本发明首先预测每条道路的预测拥堵延时指数，再根据每条道路不同的权重系数对整个目标区域的拥堵延时指数进行预测，从而使得出行者能够对于目标区域的拥堵情况有一个整体的了解，避免拥堵。
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公开(公告)号：CN106525047A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610967025.8
申请日：2016-10-28
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于floyd算法的无人机路径规划方法，基于floyd的动态路径规划，从图的带权邻接矩阵A＝[a(i,j)]n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)＝A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D矩阵D(n)，矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径，通过此种方法找出始终节点间的最短路径。(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出
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