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公开(公告)号：CN113361613B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110659080.1
申请日：2021-06-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F17/10 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹数据的上匝道车辆换道仿真模型分类方法及装置，包括：获取所有车辆在每一时刻的微观跟驰参数；提取具有换道行为的车辆并对车辆的换道行为计算换道前后时刻对应的车辆换道指标，并计算换道指标变化比；人工标注换道行为类别标签，通过换道行为所对应的车辆换道指标以及换道指标变化比，确定分类决策函数的计算式；利用分类决策函数确定车辆的换道行为类别，进而得到车辆换道仿真模型分类结果。本发明提供的方法综合考虑换道车辆一定范围内其他车辆的相互作用，对于车辆换道行为评估更加准确可靠，进而对于车辆换道行为划分更加合理，从而实现对车辆换道行为的定指标准确分类。
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公开(公告)号：CN113240901B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110245165.5
申请日：2021-03-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了智能车换道行为风险等级确定方法及装置，定义从安全性指标、高效性指标和舒适性指标综合评价智能车换道行为的风险等级；通过换道微观信息计算在目标车辆换道前后均处于目标车辆通信范围内的车辆的换道行为风险综合评价指标；依据车辆换道行为风险综合评价指标的历史数据百分比划分，确定当前综合评价指标在两种数据库下分别对应的风险等级，进而确定目标车辆当前的换道行为风险等级。本发明综合考虑换道车辆与通行范围内所有车辆的相互作用，利用换道车辆的历史数据评价目标车辆的换道风险，换道行为风险等级评价更加全面和精确，进而为驾驶员或智能车提供科学合理的判断和决策依据，为道路交通安全和行驶效率提供保障。
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公开(公告)号：CN114049764A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111264070.4
申请日：2021-10-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积长短时记忆神经网络的交通仿真方法，包括：获得仿真区域内的交通流视频，通过图像识别方法从交通流视频中获得仿真区域内所有车辆轨迹数据；对车辆轨迹数据进行预处理得到仿真区域的交通状态网格图；将交通状态网格图作为卷积长短时记忆神经网络的输入，并对于该卷积长短时记忆神经网络进行参数训练，得到训练好的卷积长短时记忆神经网络；基于仿真区域获取交通状态网格图，将该交通状态网格图输入训练好的卷积长短时记忆神经网络获取交通仿真结果；基于仿真场景获取交通状态网格图，将采样的交通状态网格图输入神经网络获取仿真结果。从而显著提高了微观交通仿真的精度。
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公开(公告)号：CN112530201A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011283823.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种智能车交叉口右转换道间隙选择方法及装置，包括步骤为：获取目标车辆换道微观信息；计算目标车辆换道压力系数；计算允许目标车辆换入目标车道的临界安全换道间隙；计算目标车道内实际换道间隙；判断换道时机；目标车辆按照建议加速度进行减速，以等待满足安全换道条件的换道时机；重复上述步骤，直至目标车辆满足安全换道条件，切换进入目标车道。本发明综合考虑换道车辆前后方车辆、目标车道内前后车以及交叉口几何特征对车辆换道行为产生的作用影响，确定更为精确的换道时机点，并给出建议加速度，进而为智能车在交叉口的右转换道行为提供合理的判断和决策依据，为交叉口内车辆的安全高效运行提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113487891B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110623777.3
申请日：2021-06-04
Applicant: 东南大学 , 扬州市法马智能设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于纳什Q学习算法的交叉口联合信号控制方法，属于交通信号自适应控制技术领域，包括以下步骤：构建相邻交叉口协调控制模型并确立强化学习的状态、动作、奖励信息；构建纳什Q学习网络控制模型；获取模型训练和测试数据；训练纳什Q学习网络模型；对控制区域交叉口实施联合协同控制。本发明在基于强化学习思想实现交叉口自学习控制的基础上，考虑交叉口间存在的联系对交叉口整体区域控制效果的，在交叉口的协同博弈中实现交叉口间的纳什均衡控制。本发明通过博弈控制理论，实现相邻交叉口间的协调控制，在一定程度上缓解了因相邻交叉口缺乏合作机制而造成的拥堵问题。
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公开(公告)号：CN114187759A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111376102.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/0967 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动模型的路侧单元驾驶辅助方法及装置，包括路侧单元通过三维激光雷达对监测区域的道路状态进行提取获得交通状态图；将获取的交通状态图经数据驱动模型预测未来可能的交通状态图；路侧单元经I2V通信技术将预测的交通状态图传输给搭载车载通讯单元的车辆作为驾驶辅助信息。本发明立足于自动驾驶车路协同技术背景，基于路侧单元检测区域的确定性以及海量历史数据，充分应用路侧单元边缘计算能力，利用卷积长短时记忆神经网络深度挖掘历史数据中潜藏的高度非线性特征，对未来的交通状态进行准确预测。提供车辆未来的交通状态也可以辅助单车智能的最优决策，从而实现在车路协同和单车智能两个层面助力自动驾驶的发展。
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公开(公告)号：CN112614357B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011481449.6
申请日：2020-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车交叉口左转相位信号优化方法，包括以下步骤：步骤1、获取目标车辆的换道微观信息；步骤2、计算目标车辆的换道紧迫系数；步骤3、基于目标车辆换道紧迫系数，计算目标车辆换道间隙；步骤4、获取车道实时数据；步骤5、根据步骤3计算得到的车辆换道间隙决策是否立即换道左转；步骤6、目标车辆换道左转后，计算当前直行车道停车线前车辆清空时间，即停车线前最后一辆车通过交叉口的时间，步骤7、计算对向直行车道停车线前车辆清空时间；步骤8、计算直行相位绿灯盈余时间；步骤9、根据步骤8计算的直行相位绿灯盈余时间优化左转相位配时方案。本发明提升交叉口信号配时效率，为道路交叉口安全和效率提供保障。
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公开(公告)号：CN112530201B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011283823.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种智能车交叉口右转换道间隙选择方法及装置，包括步骤为：获取目标车辆换道微观信息；计算目标车辆换道压力系数；计算允许目标车辆换入目标车道的临界安全换道间隙；计算目标车道内实际换道间隙；判断换道时机；目标车辆按照建议加速度进行减速，以等待满足安全换道条件的换道时机；重复上述步骤，直至目标车辆满足安全换道条件，切换进入目标车道。本发明综合考虑换道车辆前后方车辆、目标车道内前后车以及交叉口几何特征对车辆换道行为产生的作用影响，确定更为精确的换道时机点，并给出建议加速度，进而为智能车在交叉口的右转换道行为提供合理的判断和决策依据，为交叉口内车辆的安全高效运行提供保障。
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