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公开(公告)号：CN114169147B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202111374450.3
申请日：2021-11-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息补全的车辆仿真轨迹拟合度计算方法，所述方法包括：采集道路交通微观信息，确定车辆换道轨迹补全的所有方式，包括分别从时间和空间角度对起终点对半补全、起点补全、终点补全共六种方式，再根据仿真换道轨迹与真实换道轨迹的长度、时间、速度等信息，确定车辆换道轨迹的补全方式，最后更新仿真换道轨迹和真实换道轨迹，从时间/空间角度计算车辆仿真轨迹的拟合度。该方法能够使仿真换道轨迹与真实换道轨迹在时间或者空间维度上保持一致，完成全过程的精细化评估，得到更加科学合理的拟合度，进而有助于选取优质车辆轨迹，为智能车学习或仿真模型标定提供高质量的样本基础。
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公开(公告)号：CN118372827A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410439451.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的智能网联车辆换道轨迹动态优化控制方法、系统、计算机及存储介质。该方法包括以下步骤：采集换道车辆及周围车辆的信息，涵盖原车道和目标车道内的车辆类型、速度、加速度等；依次完成车辆换道决策博弈、轨迹规划和轨迹跟踪控制，评估换道车辆是否适宜进行换道，并根据实际运行状态进行轨迹规划与控制；根据目标车道相邻后方车辆的类型，选择相应的控制流程，以确保车辆在行驶过程中保持安全、高效和平稳。该方法全面考虑了当前车道和目标车道的车辆属性特征和交互特征，通过科学合理的控制手段提高了车辆换道效率，减小了换道对其他车辆的影响，有效保障了车流通行效率和行车安全水平。
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公开(公告)号：CN116311867B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310058062.7
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法，通过对目标车道影响车辆进行识别，并适当减速为换道过程做准备；在目标车道前方无影响换道的车辆、后方存在对换道有潜在影响的车辆时，队列中最后一辆优先换道，其余需换道车整体换道；整体换道时，预先规划换道过程的纵向位移，在换道过程中预先缩短目标车道上队列的间距，加快换道结束后目标车道上智能网联车队列形成和稳定速度；基于双五次换道轨迹模型，多车同时执行换道过程。本发明综合考虑队列内外车辆的位置和行驶轨迹，换道过程以及智能网联车队列的形成和恢复更为迅速，进而为智能网联车队列内多车协同换道提供合理的方法依据，为道路交通安全提供保障。
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公开(公告)号：CN116129627B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310061678.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略，包括步骤为：智能网联车队获取目标车道车辆的前后间距和速度信息；判断每辆车的换道条件和队列最优首次换道车辆；最优首次换道车辆进行换道并减速为其他车辆留出足够空间；其他车辆重组编队并达到预定速度和换道位置；每辆车在满足换道条件后相继换道。本发明提供的方法可适用于混合交通流且交通密度较大的下匝道前的换道场景，通过充分发挥智能网联车精确感知以及车队协同控制的优势，利用整队的感知和决策增加可换道概率，在抵达下匝道入口前完成换道要求的同时，保证了智能网联车队在换道过程中，以及下匝道前后编队的连续与完整，为未来交通安全高效提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340811A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310136667.3
申请日：2023-02-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/24 , G01M17/08 , G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于改进联合分布适配的列车轴承故障诊断方法，方法包括：考虑轴承的故障机理和机器学习算法对训练样本的要求，从时域、频域、熵域三个领域提取常见故障特征成分，采用量化聚类分析和相关性分析的方法，构造有效且信息全面的特征向量组作为轴承故障诊断算法的输入；采用基于加权卡方距离的K最邻近算法作为联合分布适配算法的内嵌分类器，最终在迁移学习初期拉近源域和目标域样本在特征空间的距离，降低迁移学习的难度，可以更加准确得实现不同型号、不同工况轴承故障诊断的迁移，从而扩大了模型的迁移范围，有效解决目标域小样本、缺乏样本的问题，同时提高了故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN116311867A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310058062.7
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法，通过对目标车道影响车辆进行识别，并适当减速为换道过程做准备；在目标车道前方无影响换道的车辆、后方存在对换道有潜在影响的车辆时，队列中最后一辆优先换道，其余需换道车整体换道；整体换道时，预先规划换道过程的纵向位移，在换道过程中预先缩短目标车道上队列的间距，加快换道结束后目标车道上智能网联车队列形成和稳定速度；基于双五次换道轨迹模型，多车同时执行换道过程。本发明综合考虑队列内外车辆的位置和行驶轨迹，换道过程以及智能网联车队列的形成和恢复更为迅速，进而为智能网联车队列内多车协同换道提供合理的方法依据，为道路交通安全提供保障。
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公开(公告)号：CN114220262B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111374176.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通仿真的车辆换道轨迹偏差计算方法，方法包括：获取目标车辆的真实换道轨迹和仿真换道轨迹信息，计算仿真换道轨迹与真实换道轨迹在换道时间、纵向长度、横向长度的偏差，在计算仿真换道轨迹与真实换道轨迹在速度、加速度、转向角全过程阶段的偏差，最终确定目标车辆的真实换道轨迹和仿真换道轨迹的总偏差。本发明提供的方法综合考虑微观换道轨迹中宏观参数和微观参数，并将微观参数在时间维度上作统一处理，能够更加准确地评估仿真换道轨迹与真实换道轨迹之间的偏差，为进一步优化换道模型或者交通仿真平台提供技术指导。
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公开(公告)号：CN116129627A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310061678.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略，包括步骤为：智能网联车队获取目标车道车辆的前后间距和速度信息；判断每辆车的换道条件和队列最优首次换道车辆；最优首次换道车辆进行换道并减速为其他车辆留出足够空间；其他车辆重组编队并达到预定速度和换道位置；每辆车在满足换道条件后相继换道。本发明提供的方法可适用于混合交通流且交通密度较大的下匝道前的换道场景，通过充分发挥智能网联车精确感知以及车队协同控制的优势，利用整队的感知和决策增加可换道概率，在抵达下匝道入口前完成换道要求的同时，保证了智能网联车队在换道过程中，以及下匝道前后编队的连续与完整，为未来交通安全高效提供保障。
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公开(公告)号：CN115578849A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211189362.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/052 , G08G1/0967 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种专用道环境下自动驾驶车辆集中式编队的优化方法，方法包括：获取区域内自动驾驶车辆的行程路径信息；获取区域内自动驾驶车辆的运行数据；确定自动驾驶车辆编队方法；计算自动驾驶车辆编队的安全、效率、舒适成本；计算并优化自动驾驶车辆编队总成本。本发明提供的方法综合考虑了专用道环境下自动驾驶车辆编队的安全、效率和舒适性要求，使自动驾驶车辆编队方法更加科学高效，进而为自动驾驶车辆的乘客提供安全舒适的乘车体验，同时提高道路资源利用效率。
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