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公开(公告)号：CN113920731A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111188985.1
申请日：2021-10-12
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，公开了一种基于无人机的交通运行风险实时识别方法，所述方法包括：步骤1、识别车辆位置；步骤2、获取车辆运行速度；步骤3、获取车关联车辆；步骤4、预测碰撞位置；步骤5、获取风险梯度；步骤6、获取综合风险值；步骤7、将像素上的风险值映射为像素灰度，将灰度图映射为颜色梯度生成热度图像；步骤8、热力图与原始图像帧叠加，连续播放生成风险热度化视频。
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公开(公告)号：CN113920731B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202111188985.1
申请日：2021-10-12
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，公开了一种基于无人机的交通运行风险实时识别方法，所述方法包括：步骤1、识别车辆位置；步骤2、获取车辆运行速度；步骤3、获取车关联车辆；步骤4、预测碰撞位置；步骤5、获取风险梯度；步骤6、获取综合风险值；步骤7、将像素上的风险值映射为像素灰度，将灰度图映射为颜色梯度生成热度图像；步骤8、热力图与原始图像帧叠加，连续播放生成风险热度化视频。
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公开(公告)号：CN113901718A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111182564.8
申请日：2021-10-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种跟驰状态下基于深度强化学习的驾驶避撞优化方法。本发明利用深度强化学习构建模型，通过设置一套独立的评价指标体系来评价自动驾驶，而不是通过对比模型与人类驾驶员的差异来评价，可以更加智能的对驾驶避险行为进行学习。提供了一种驾驶避撞的策略，不仅可以对NGSIM实证数据进行训练，还可以对驾驶仿真数据等进行训练，得到的结果具有通用性。本发明虽是一种跟驰场景下的驾驶避撞策略，但设置新的场景进行模型的训练进行的改动并不大，依然保有很强的可行性。本发明采用了较为复杂的奖励函数，对于得分的评价更加客观和准确。
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公开(公告)号：CN217740055U
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202221379001.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 长安大学
IPC: G09B9/05 , G01M17/007
Abstract: 本实用新型提供了一种可模拟现实场景的汽车安全驾驶测试模拟器，包括底座，所述底座上端中心转动安装有转动轴，所述转动轴上连接有安装底板，所述安装底板上端安装有驾驶机构，所述底座上端面设有外圆环凹槽和叠槽，所述外圆环凹槽内部滑动有若干万向轮，若干所述万向轮上端安装有安装框架，所述安装框架内部安装有幕布，所述安装底板和安装框架之间连接有若干固定杆。本实用新型相较于显示器模拟，提高了测试者驾驶真实感和沉浸度，相较于360度无死角投影，节约了大量制作成本，产品更具有竞争力。
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