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公开(公告)号：CN118075708A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410177381.4
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云体素化的通信感知一体化调度方法，用于车路协同感知领域。本发明方法包括：在每个时隙，智能车辆观测雷达点云数据，通过本地轻量级目标检测网络识别周围的交通主体，并通过UU接口将观测的雷达点云数据分布、车辆位置、识别结果上传给基站，基站转发给边缘计算节点，边缘计算节点基于接收的数据获取各智能车辆需要传输雷达点云数据的盲区，确定当前交通场景中的通信链路，基于设计的优化目标和约束条件求取通信资源分配方案，基站下发相应的调度指令给智能车辆，智能车辆根据调度指令，通过PC5接口与其他车辆通信，传输所观测的雷达点云数据。本发明保证实时性，减少了通信资源浪费，提高了协同感知的效率。
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公开(公告)号：CN107609672B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710687462.9
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持虚拟车群体智能计算的车联网服务支撑环境，支持部署在网络边缘和网络云端，提供虚拟车和虚拟车群体两种智能计算能力的封装。其中，虚拟车向车联网服务提供对单车智能计算能力的封装，同时屏蔽了其部署位置。虚拟车群体向车联网服务提供对多车群体智能计算能力的封装，同时屏蔽了其具体参与方与控制过程。车联网服务支撑环境具体包括一个支持对车辆、驾驶员和乘客、交通环境数据进行学习和认知的交互认知计算环境，一个支持对虚拟车进行管理的虚拟车运行环境和一个支持对多个虚拟车进行群体智能计算控制的群智计算环境。支持在不涉及用户隐私的前提下，利用多虚拟车群体智能计算实现更个性化、更准确的车联网服务。
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公开(公告)号：CN107563543A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710686872.1
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体智能的城市交通优化服务方法与系统，包括：首先，基于群体智能对局部交通态势进行模拟，并根据模拟结果和局部交通优化目标选择各车辆的行驶时间和局部交通态势达到平衡的局部调度策略。其次，基于群体智能对全局交通态势进行模拟，并根据模拟结果和全局交通优化目标，选择局部交通态势与全局交通态势达到平衡的全局调度策略。然后，根据群体智能计算的结果对各个参与车辆进行最优路线推荐，以实现城市交通优化服务。最后，根据所提出的方法实现一种基于群体智能的城市交通优化服务系统，该系统包括：车载平台、态势认知系统、群体智能决策与控制系统，目的是提高城市交通优化服务决策的可执行性和有效性。
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公开(公告)号：CN118097986A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410177411.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取和强化学习的交通信号控制方法，用于多路口交通信号协同控制。本发明方法包括：学习路口之间的相互依赖影响程度关系，基于时空影响程度对路口区域进行动态划分；构建时空图建模模块、特征嵌入模块、时序Transformer特征提取模块和空间图Transformer特征聚合模块，将每一时隙所有路口建模为时空图，提取路口时空特征；将路口作为智能体，设置动作策略网络和动作持续时间策略网络，基于重复动作多智能体深度强化学习进行交通信号协同控制。本发明方法能提取有效的路口特征，根据波动的实时交通状态自适应决策动作和时间粒度，实现路口信号的区域协同控制，提升了信号决策的实时性和安全性。
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公开(公告)号：CN107959708B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201711003327.4
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开的是一种基于云端‑边缘端‑车端的车联网服务协同计算方法与系统，属于云计算和智能驾驶领域。该计算系统和计算方法首先车载终端响应车联网终端应用系统提出的车联网服务请求。云计算平台实现与车载终端和边缘计算平台的协同交互计算，通过云端车联网服务环境模块提供服务计算资源或云端服务请求。边缘计算平台通过边缘协同计算代理模块实现与车载终端和云计算平台的协同交互计算，并负责整合委托计算控制环境模块和开放计算控制环境模块的反馈结果。本发明解决单方面的车端计算能力不足、边缘端计算资源受限和云端的数据延迟较大的问题，提高了计算效率、优化用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107959708A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711003327.4
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开的是一种基于云端-边缘端-车端的车联网服务协同计算方法与系统，属于云计算和智能驾驶领域。该计算系统和计算方法首先车载终端响应车联网终端应用系统提出的车联网服务请求。云计算平台实现与车载终端和边缘计算平台的协同交互计算，通过云端车联网服务环境模块提供服务计算资源或云端服务请求。边缘计算平台通过边缘协同计算代理模块实现与车载终端和云计算平台的协同交互计算，并负责整合委托计算控制环境模块和开放计算控制环境模块的反馈结果。本发明解决单方面的车端计算能力不足、边缘端计算资源受限和云端的数据延迟较大的问题，提高了计算效率、优化用户体验。
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公开(公告)号：CN107609672A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710687462.9
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持虚拟车群体智能计算的车联网服务支撑环境，支持部署在网络边缘和网络云端，提供虚拟车和虚拟车群体两种智能计算能力的封装。其中，虚拟车向车联网服务提供对单车智能计算能力的封装，同时屏蔽了其部署位置。虚拟车群体向车联网服务提供对多车群体智能计算能力的封装，同时屏蔽了其具体参与方与控制过程。车联网服务支撑环境具体包括一个支持对车辆、驾驶员和乘客、交通环境数据进行学习和认知的交互认知计算环境，一个支持对虚拟车进行管理的虚拟车运行环境和一个支持对多个虚拟车进行群体智能计算控制的群智计算环境。支持在不涉及用户隐私的前提下，利用多虚拟车群体智能计算实现更个性化、更准确的车联网服务。
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公开(公告)号：CN107886750B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201711003368.3
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于超视距协同认知的无人驾驶汽车控制方法与系统，属于智能交通领域。本发明的控制系统包括无人驾驶车和无人驾驶网络支撑平台，无人驾驶车包括个体态势认知系统和驾驶决策生成系统，无人驾驶网络支撑平台包括全局态势认知系统、局部态势认知系统和驾驶决策生成系统。应用此控制系统的控制方法为：首先个体态势认知系统形成微观驾驶态势认知；然后驾驶决策生成系统接收信息，处理后下发给驾驶决策生成系统，驾驶决策生成系统生成最终的驾驶操作；最后无人驾驶车通过驾驶执行器接收并执行最终的驾驶操作。本发明在网络端实时认知交通环境态势，实现安全、高效和可靠的无人驾驶，提高无人驾驶汽车控制服务的可执行性和有效性。
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公开(公告)号：CN107612967B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201710686767.8
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于群体智能的车联网服务对象发现方法，包括：首先，车联网服务平台根据接入车辆的行为数据，建立多维度、多尺度的车辆关系网络；然后，根据种子车辆发起车联网服务的需求和车联网服务对象预选策略，车联网服务平台在车辆关系网络中筛选备选车辆，并向备选车辆发送服务信息，备选车辆根据服务信息自主决策是否加入服务；最后，同意加入服务的备选车辆处理服务信息并通过多轮的群体决策过程确定最终的服务对象集合，完成车联网服务对象的发现过程。这种在车辆关系网络支持下的车联网服务对象发现方法，可以有效地扩展车联网服务对象的发现范围，同时提高车联网服务对象发现的准确度。
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公开(公告)号：CN107612967A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710686767.8
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于群体智能的车联网服务对象发现方法，包括：首先，车联网服务平台根据接入车辆的行为数据，建立多维度、多尺度的车辆关系网络；然后，根据种子车辆发起车联网服务的需求和车联网服务对象预选策略，车联网服务平台在车辆关系网络中筛选备选车辆，并向备选车辆发送服务信息，备选车辆根据服务信息自主决策是否加入服务；最后，同意加入服务的备选车辆处理服务信息并通过多轮的群体决策过程确定最终的服务对象集合，完成车联网服务对象的发现过程。这种在车辆关系网络支持下的车联网服务对象发现方法，可以有效地扩展车联网服务对象的发现范围，同时提高车联网服务对象发现的准确度。
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