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公开(公告)号：CN115862333A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211562375.8
申请日：2022-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种考虑信息流特征的高速公路车路协同场景和功能划分方法，具体为：步骤1，根据信息传递的交互性和精准性，对高速公路车路协同系统进行场景分类；步骤2：针对每一种场景，根据该场景下的业务需求，确定该场景所需的功能；步骤3：采用层次分析法确定每个功能在高速公路车路协同系统中的整体重要度性系数；步骤4：采用聚类算法，根据功能整体重要性系数对功能业务进行聚类划分。本发明通过对高速公路车路协同系统按照信息流特征进行场景和功能业务的划分，可以更好的服务信息交互，保证重要的信息需求优先处理，从而提高高速公路车路协同系统的示范应用，对高速公路车路协同技术的推广也具有促进作用。
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公开(公告)号：CN114023066A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111312600.8
申请日：2021-11-08
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶的专用车道交通流量控制方法，包括步骤：划分面向自动驾驶的专用车道路段；计算专用车道常规路段断面车流通过能力；计算专用车道出口路段断面车流通过能力；计算专用车道进口路段断面车流通过能力；通过检测专用车道进、出口路段上游断面流量，并将其与专用车道进口、出口路段断面车流通过能力进行比较，确定专用车道各类路段交通流量的控制方法。本发明面向自动驾驶环境下道路交通出行服务，可通过专用车道有效调节道路车流运行、控制交通流量，从而有效调配道路交通资源，保证交通正常运行，缓解交通拥堵，降低车辆运行延误，提高车辆通行效率。
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公开(公告)号：CN118247966A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410424672.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于时空序列的交通流量预测方法、装置、存储介质及计算设备，该方法包括：预先训练交通流量预测模型；获取当前时刻的交通流量输入所述交通流量预测模型中，预测得到未来时刻的交通流量。其中，交通流量预测模型包括多个时空块和预测模块，每个时空块均包括时空注意力机制模块，用于提取输入的交通流量数据的空间相关性特征和时间相关性特征；和时空卷积模块，用于提取交通流量数据的空间特征和时间特征。该预测方法不仅能够提供高准确度的交通量预测，预测出交通流量的有效变化情况，而且对硬件及实施成本要求低，易于部署实现。
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公开(公告)号：CN118192594A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410438899.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，公开了一种基于改进的MADDPG算法的车辆路径规划方法及系统，包括：将车辆路径规划问题转化为MADDPG算法学习问题，并进行问题的转化定义；依据安全员车辆路径规划问题问题特性对包含安全员网络的MADDPG算法进行改进；对每个车辆进行动作状态空间设计；运用奖励函数评估每辆车的行为；利用MADDPG算法来训练每辆车的价值网络和策略网络；以奖励函数反馈数据，利用MADDPG算法进行更新；设定避免碰撞的奖励和距离目的地的奖励。本发明由于改进的MADDPG算法综合考虑多种因素的影响，故最优路径的长度相对较短。本发明的有益效果为：能够覆盖环境中大部分的行驶重点以及避免障碍和高坡度点，获得较高的总奖励值。
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公开(公告)号：CN114493191B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210016003.9
申请日：2022-01-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F18/2433 , G06F16/29 , G07C5/08 , G06Q50/43
Abstract: 本发明公开了一种基于网约车数据的驾驶行为建模及分析方法，具体包括：提取网约车轨迹数据和订单起讫点数据并进行预处理，得到含有速度和加速度变量的多组驾驶特征序列数据；采用基于分层狄利克雷过程‑隐半马尔科夫的改进非参数贝叶斯学习模型进行驾驶行为建模，对车辆的驾驶行为状态进行识别。构建状态空间向量对驾驶员的驾驶风格类型进行表征，并采用改进K‑means聚类算法对驾驶员进行聚类；依据驾驶行为状态识别和驾驶风格分类结果，可分析不同风格的类型驾驶员在不同交通运行状态下驾驶行为状态。本发明实现了对车辆驾驶行为状态进行识别以及对驾驶者类型划分，从而实现特定场景下不同类型驾驶员驾驶行为的分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671955A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311684067.7
申请日：2023-12-08
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/065 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于车道级元胞动态划分的合流瓶颈区综合管控方法，包括：针对合流瓶颈区的每个车道设置动态自适应大小的元胞；获取各元胞的交通流初始分布信息，构建得到合流瓶颈区的CTM交通流模型；基于CTM交通流模型，对合流瓶颈区的交通流进行综合管控。本发明对于元胞大小实行车道级动态划分，并对CTM交通流模型进行优化改进，在MPC框架中对多种控制及其协同策略优化求解，为智能网联环境下合流瓶颈路段的管控策略提供了可行的思路，可有效缓解合流瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN115862333B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202211562375.8
申请日：2022-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06F18/23213
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公开(公告)号：CN117012043A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310775753.9
申请日：2023-06-28
Applicant: 山东高速集团有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境高速交织段施工区车道级限速控制方法，包括：将车联网环境下的高速交织段施工影响控制区划分成网格并编号；确定施工影响控制区网格区域；采集高速交织段施工影响控制区交通特征数据；计算施工影响控制区车流控制网格区域内车流运行特征，计算施工影响控制区交通流量；确定高速交织段施工影响控制区车流分配方案；确定各车道引导车流车速排序，确定高速交织段施工区车道级限速控制方案。本发明借助车联网环境下各类交通信息交互的便利性、可靠性，对车联网环境下高速交织段施工影响区的各车道设置合理限速，实现路网车流量均匀分布，提高路网整体的运行效率。
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公开(公告)号：CN116486627A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310431043.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种高速公路交织区主线与匝道协同控制方法，包括获取高速公路交织区域主线与匝道的交通流信息与车辆信息；预测未部署检测设备路段的信息以补全交通流模型；判断是否需要开展控制策略；根据计算模块输出匝道控制策略；判断汇入匝道是否到达排队阈值；根据计算模块输出主线与匝道协同控制策略。本发明着眼于高速公路交织区发生瓶颈交通的问题，将主线控制与匝道控制相协同，最大化整体交织区的通行能力，将交织区的症结点分化舒缓，有助于提高高速公路网联智能交通系统的效率并完善采取交织区控制策略的方法。
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公开(公告)号：CN115311844B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210714620.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习支持向量机的高速公路交通状态估计方法，包括：生成训练交通数据集；构建基于自监督学习支持向量机的交通状态分类模型，利用高速公路样本交通数据特征向量训练交通状态分类模型；求解分类器决策权值参数，获得不同交通状态及对应向量分类器决策权值参数；通过计算高速公路所测时段交通数据与交通状态分类器的间隔距离，估计高速公路所测时段的交通状态。本发明实现了对高速公路交通状态估计，从而方便高速公路管理者对高速公路交通运营进行针对性管控和评价，提升路网交通整体性能。
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