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公开(公告)号：CN114879700A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210697067.X
申请日：2022-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种面向智能车辆编队行驶测评的相对运动参数估计方法。首先，根据车辆编队行驶过程的运动特点，构建非线性动力学模型。然后，利用粒子滤波算法对编队车辆的相对速度、相对距离、相对横摆角速度、相对偏航角等运动状态参数进行准确估计。本发明提出的方法，能够实现对车辆运动状态参数的全面准确测量，并且直接估计编队行驶车辆的相对运动状态，在一定程度上提高智能车编队行驶测评所需参数的估计精度。
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公开(公告)号：CN112749662B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110051699.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的非结构化环境可行驶区域提取方法，该方法针对当前大部分道路分割算法难以在非结构化环境下同时满足准确性和实时性要求的问题，构建了基于激光雷达的非结构化环境可行驶区域提取网络，步骤如下：首先对激光雷达数据进行预处理，将其转换成球面投影图像，其次设计一种基于残差扩张卷积的编码‑解码网络，进而利用样本集对网络进行训练，获得网络参数，从而实现非结构化环境可行驶区域的高效与可靠提取。
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公开(公告)号：CN113753034B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111225837.2
申请日：2021-10-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑路面附着条件的大型营运车辆防碰撞决策方法。首先，建立三自由度的营运车辆运动模型。其次，建立基于交互多模型的路面附着条件估计模型，对路面附着系数进行准确识别。最后，将防碰撞决策问题描述为马尔科夫决策过程，建立基于强化学习的防碰撞驾驶决策模型，得到准确、可靠、自适应路面条件的防碰撞决策策略。本发明提出的方法，综合考虑路面附着条件、前向和后向障碍物对车辆碰撞的影响，为驾驶员提供节气门开度、方向盘转角控制量等精确量化的防碰撞策略，克服了现有的大型营运车辆防碰撞驾驶策略缺乏准确性和路面条件适应性的不足。
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公开(公告)号：CN114549537A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210150326.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/521 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于跨模态语义增强的非结构化环境点云语义分割方法，该方法针对当前大部分点云分割算法缺乏图像纹理色彩等语义信息且在非结构化环境下难以同时满足准确性和实时性要求的问题，构建了图像、激光雷达深度融合的非结构化环境语义分割网络，步骤如下：首先设计一种基于球面投影的点云分割模块，其次设计一种基于残差跨层连接的图像分割模块，接着设计一种基于GAN的二维伪语义增强模块以弥补点云缺失的色彩纹理等语义信息，最后利用样本集对网络进行训练，获得网络参数，从而实现非结构化环境三维点云语义的高效与可靠分割。
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公开(公告)号：CN112466158B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011357563.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向平面交叉口的车辆碰撞风险评估及预测方法，包括以下步骤：步骤一、确定影响车辆碰撞的风险因素；步骤二、搭建并训练基于LSTM网络的车辆碰撞风险评估及预测模型；步骤三、实时评估及预测平面交叉口的车辆碰撞风险；该方法既能够实现实时的评估车辆碰撞风险，又能够实现不同时间尺度的车辆碰撞风险预测，对存在碰撞风险的相关车辆进行不同时间尺度的提前预警，能够显著减少平面交叉口车辆间交通冲突，有效提升该类道路重点区域的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114379540A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210157766.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: B60W30/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑前方障碍物影响的大型营运车辆防侧翻驾驶决策方法。首先，明确防侧翻驾驶决策方法适用的交通场景。其次，将防侧翻驾驶决策问题建模为马尔科夫决策过程，利用标准的策略梯度算法建立大型营运车辆的防侧翻驾驶决策模型。最后，对防侧翻驾驶决策模型进行训练，得到不同行驶工况下的防侧翻驾驶策略。本发明提出的决策方法，考虑了执行防侧翻驾驶策略过程中的安全隐患，克服了现有方法缺乏有效性和可靠性的不足，为营运车辆提供直行、转向、加速、减速等明确的驾驶策略，实现了有效、可靠的大型营运车辆防侧翻驾驶决策。
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公开(公告)号：CN111645697B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010444565.4
申请日：2020-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊逻辑的罐车侧翻多级预警策略，首先明确影响罐车侧倾稳定性的因素及其信息获取方式，然后建立基于模糊逻辑的罐车侧倾状态评估模型，最后基于侧倾状态评估模型实现罐车侧翻实时多级预警。该方法选用车速、方向盘转角和充液比信息来估算罐车的侧倾状态，相比于通过单一手段感知侧翻危险，提高预警的可靠性；车速和方向盘转角信息可通过车身CAN总线读取，充液比信息可事先静态测量获得，无需外加传感器，成本低；建立的罐车侧倾状态评估模型以充液比作为其中一个输入变量，考虑了在不同充液比下液体对罐车侧倾稳定性影响不同的问题，提高了预警的准确性。
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公开(公告)号：CN110298247B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910432687.9
申请日：2019-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，结合道路救援装备拖牵装置结构和作业特点，首先改进基于tiny‑yolo的车牌识别网络，然后制作样本集对网络进行训练，获得网络参数，接着利用该网络对正方位作业区域图像中的被拖车车牌进行识别，最后测量道路救援装备拖牵装置被拖车之间的横向偏差，实时、稳定、可靠地诱导作业人员实施拖牵作业，从而达到提高拖牵救援效率与安全性能的目的。
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公开(公告)号：CN111932922B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010574785.9
申请日：2020-06-22
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/0967 , H04W4/44 , H04W4/80 , H04W4/06 , H04W4/38
Abstract: 本发明提出了一种基于车路协同感知的罐车侧翻事前预警方法，首先分析罐车侧翻原因并明确需要事前预警的侧翻场景，然后根据各种场景预警需求搭建侧翻事前预警系统，其次选定目标道路并确定路侧单元RSU的安装位置，再次明确路侧单元RSU发布的预警信息内容，进而设置车载单元OBU有效范围内接收到的预警信息播放机制，最后针对不同场景实现罐车侧翻事前预警。该方法分析总结了需要事前预警的罐车侧翻场景，利用车路协同感知，结合车身信息和路况信息实现侧翻事前预警。该方法能够在罐车存在潜在侧翻危险时进行有效预警，有效解决侧翻预警不及时的问题。
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公开(公告)号：CN110544380B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910874642.7
申请日：2019-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种面向道路合流区域的实时车道级安全态势评估方法。针对当前合流区域的交通安全态势评估技术，其实时性及精准度无法适用于基于车路协同的智能驾驶，提出基于概率模型的交通安全态势评估方法。首先，利用智能路侧设备的全局视角优势，全面感知合流区域内车辆的速度、车辆行驶至路径冲突区域中心的位移等信息，建立交通安全态势评估的指标；然后，建立交通安全态势评估的概率模型；最后，实时计算交通安全态势的后验概率，进而评估合流区域内各车道的交通安全态势。本发明的方法直接运行在智能路侧设备中，为合流区域提供实时的、精准至车道级的交通安全态势评估，掌握道路合流区域的交通安全状况。
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