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公开(公告)号：CN109017726A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810817744.0
申请日：2018-07-24
Applicant: 东南大学
IPC: B60T7/12
CPC classification number: B60T7/12
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶车辆通用制动系统及控制方法，包括控制单元和执行单元，控制单元包括通过信号线相连通的上位机和MCU，实现上位机对MCU的控制请求以及MCU对上位机的状态反馈，MCU通过信号线同时与执行单元相连通；执行单元包括液压油箱，电动液压泵，串联的常开式电磁阀和常闭式快速阀，与电动液压泵相连通的储能器，本发明不仅可直接用于无人驾驶车辆的生产制造而无需先设计传统车辆刹车系统再进行改装，同时对于改装传统车辆制动系统为自动控制，本发明只需将最终输出油管连接到原车制动油路中，改装极其简单，节省大量改装成本，适用于所有液压制动车辆的改装，通用性好。
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公开(公告)号：CN106803137A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710055877.4
申请日：2017-01-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通AFC系统实时进站客流量异常检测方法，首先采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数，验证该序列的混沌特性，接着利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数，对原时间序列进行相空间重构，确定模型训练测试样本集，并采用大范围网格搜索方法优化模型参数，再利用优化后的模型预测各时段的进站客流量，然后利用训练样本中各时段进站量预测残差序列的分布特性，最后确定在某一置信度下各时段进站客流量预测残差的置信区间，从而确定未来时段的进站客流量异常检测的阀值上限和阀值下限。本发现有效收缩了进站客流量的异常检测范围，降低了数据异常检测的误报率。
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公开(公告)号：CN104021430B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410262069.1
申请日：2014-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通站点客流不确定性分析方法，包括以下步骤：首先利用AFC系统采集足够的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，得到以△T为时间间隔的客流序列，接着基于城市轨道交通客流显著的以周为周期的特性，使用SARIMA模型拟合客流序列，并以拟合后的SARIMA模型作为GARCH模型的均值方程，接着对均值方程的残差序列建立条件方差方程，计算得到GARCH模型预测的置信区间，基于预测的置信区间评估模型预测的可靠性。本发明可用于城市轨道交通短时客流预测，能够提高城市轨道交通短时客流预测的可信度(可靠性)，为城市轨道交通运营与管理提供决策依据。
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公开(公告)号：CN106485359A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610893608.0
申请日：2016-10-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于列车运行时刻表的城市轨道交通断面客流推测方法，首先从轨道交通历史数据库选择足够样本量的历史出站交易数据进行数据清洗，然后考虑换乘客流情况从经过清洗的数据中提取线网中涉及目标线路的交易数据，接着采用历史目标线路数据建立基于列车运行时刻表的历史客流单向OD(起讫点)矩阵，从原始数据中筛选出预测时段之前的交易日当天实时数据，参照历史客流单向OD矩阵的统计步骤获得实时客流单向OD矩阵，再结合站点进站客流数据，构建基于BP神经网络的断面客流预测模型，并对模型进行检验和调整。本发明可用于估计和预测轨道交通线路上各区间的断面客流，为轨道交通企业的运行状态评估和运营优化管理提供数据支持。
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公开(公告)号：CN105243837A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510735994.6
申请日：2015-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种公交客流走廊甄别方法，包括以下步骤：(1)根据公交OD确定公交客流走廊及其方向；(2)沿客流走廊方向初步明确搜索客流走廊支撑道路的路径，得到公交客流走廊支撑道路，将公交OD分配在公交客流走廊支撑道路上；(3)根据公交客流走廊支撑道路第二次分配后的交通负荷和公交走廊的方向来判断是否出现客流异常；当客流分配结果存在某些公交客流走廊流量不足或非公交客流走廊上路段流量过大两种客流异常问题时，则重新调整客流走廊；当不存在客流异常时，即得到了最终的公交客流走廊。本发明根据公交OD的分布特性，对公交客流走廊进行甄别，可支撑城市大中运量公共交通线路方案的生成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103078351B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210574837.8
申请日：2012-12-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种微电网分频能量管理方法，包括以下步骤：1)建立微电源和储能的基本参数数据库；2)根据采样频率选择实现微电网能量需求信号有效分频所需的小波变换层数；3)对功率偏差曲线进行小波分解，提取出低频功率分量和高频功率分量；4)对当前电源进行微电网的经济性评估，同时进行与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估；根据经济性分配系数和均衡性分配系数，进行微电源的能量分配，得到每个电源的能量分配系数；5)求取当前微电源的功率微增量。本发明中，低频信号经过经济型评估和均衡性评估实时量化微电源之间的能量分配因子，快速响应储能每隔5分钟进行一次均衡性评估更新能量分配因子。
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公开(公告)号：CN104021430A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410262069.1
申请日：2014-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通站点客流不确定性分析方法，包括以下步骤：首先利用AFC系统采集足够的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，得到以△T为时间间隔的客流序列，接着基于城市轨道交通客流显著的以周为周期的特性，使用SARIMA模型拟合客流序列，并以拟合后的SARIMA模型作为GARCH模型的均值方程，接着对均值方程的残差序列建立条件方差方程，计算得到GARCH模型预测的置信区间，基于预测的置信区间评估模型预测的可靠性。本发明可用于城市轨道交通短时客流预测，能够提高城市轨道交通短时客流预测的可信度(可靠性)，为城市轨道交通运营与管理提供决策依据。
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公开(公告)号：CN103984994A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410211258.6
申请日：2014-05-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事件属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事件的概率分布，再使用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最后对每一类客流高峰事件建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。本发明可用于预测城市轨道交通常发和突发的客流高峰事件的持续时间，为轨道交通企业的客流高峰管理提供数据支持，能缓解通行能力浪费和服务水平降低的矛盾，跟随轨道交通客流的变化。
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公开(公告)号：CN103078351A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210574837.8
申请日：2012-12-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种微电网分频能量管理方法，包括以下步骤：1)建立微电源和储能的基本参数数据库；2)根据采样频率选择实现微电网能量需求信号有效分频所需的小波变换层数；3)对功率偏差曲线进行小波分解，提取出低频功率分量和高频功率分量；4)对当前电源进行微电网的经济性评估，同时进行与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估；根据经济性分配系数和均衡性分配系数，进行微电源的能量分配，得到每个电源的能量分配系数；6)求取当前微电源的功率微增量。本发明中，低频信号经过经济型评估和均衡性评估实时量化微电源之间的能量分配因子，快速响应储能每隔5分钟进行一次均衡性评估更新能量分配因子。
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公开(公告)号：CN119705498A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510075705.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了考虑驾驶风格不确定性的交互式轨迹预测方法及系统，涉及自动驾驶技术领域。本发明包括：接收基于典型道路得到的车辆状态信息数据集进行数据预处理，并将预处理后的数据划分为训练集与测试集；基于预处理后的数据，对驾驶工况进行优化，并利用高斯混合聚类方法对车辆驾驶风格进行辨识，得到驾驶风格信息；构建轨迹预测模型，所述轨迹预测模型包括编码器部分与解码器部分，且编码器部分引入车道注意力机制和多头注意力机制。本发明能够在面对多样化的驾驶风格和复杂交通状态时，精准捕捉和预测自动驾驶车辆与人类驾驶车辆之间的复杂交互行为，通过结合驾驶风格不确定性，模型更好地理解驾驶员的个性化行为模式，提升轨迹预测准确性。
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