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公开(公告)号：CN116935698B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310995297.9
申请日：2023-08-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/16 , H04B10/116
Abstract: 本发明涉及一种基于可见光通信的车辆换道意图交互方法和系统，方法包括：当驾驶员具有换道意图并拨动待换道车辆的转向灯后，转向灯闪烁，通过车辆碰撞预警和车道线识别来判断待换道车辆是否满足换道条件；若待换道车辆满足换道条件，则实时采集待换道车辆基本信息；对所述待换道车辆基本信息进行第一次处理，并将第一次处理后的待换道车辆基本信息通过可见光信号向外传输；接收车辆捕获到可见光信号，并将可见光信号进行第二次处理得到待换道车辆基本信息；接收车辆根据得到的待换道车辆基本信息判断自身和待换道车辆是否存在碰撞风险，并根据碰撞风险控制行驶速度。本发明使用可见光通信技术实现车辆换道意图交互，能够广泛推广使用。
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公开(公告)号：CN117622142A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311538770.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 苏州大学
IPC: B60W30/18 , G01S7/48 , G01S17/931 , H04B10/116 , H04L67/12 , B60Q1/34
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达与可见光通信的车辆驾驶意图识别方法，包括：通过激光雷达扫描检测范围内的车辆，生成点云数据；所述点云数据包括地面点云数据；所述检测范围为自车当前行驶车道与相邻车道；根据所述点云数据，对所述检测范围内的车辆进行检测，得到目标车辆；对所述目标车辆进行跟踪，生成目标车辆跟踪数据和目标车辆检测状态；判断是否获取到目标车辆基本信息，生成第一判断结果；根据所述第一判断结果，判断驾驶意图，生成第二判断结果；根据所述第二判断结果，生成预警；本发明可以在车辆即将换道并打开转向灯的情况下提前判断出车辆的换道意图，精准信息感知利于智能车辆科学准确的决策和安全控制，提高在途运行安全。
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公开(公告)号：CN115273500A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210815708.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/08 , G08G1/16 , G08G1/0968
Abstract: 本发明以网联车辆最小化行驶延误为目标，尽可能使网联车辆实现不停车通过。考虑到网联车辆和人工驾驶车辆在信号交叉口混行环境，基于光通信技术和车联网通信技术，获取信号交叉口处与网联车辆行驶相关的信息，根据当前信号灯状态和车辆所处车队位置以及车道条件下，对网联车辆进行速度、加速度、位置、时间等的约束，分析网联车辆不停车通过交叉口的行驶状态，生成网联车辆在未来一段时间内的行驶轨迹矩阵，并在固定时间间隔下进行不断更新和优化，网联车辆按照行驶轨迹矩阵行驶，达到理想通行效果。
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公开(公告)号：CN113246985A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110687438.1
申请日：2021-06-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种混行条件下快速路匝道智能网联车辆合流变道控制方法，该方法包括以下步骤：收集道路交通行驶信息；分析加速车道车辆、目标车道前后车辆的运行状态及最佳安全距离，判断是否产生变道决策；基于行驶换道轨迹路径函数实时调整车辆加速度，实现安全变道。本发明基于智能网联、车路协同等相关技术的实现，根据在通信区域内获取预设范围周边道路的环境、交通等信息，进行换道决策判断，避免驾驶智能网联时车辆之间发生追尾碰撞，有效提高自动驾驶在换道过程的安全性及可靠性。
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公开(公告)号：CN112820125A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110314982.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆混行情况的智能网联车辆的通行引导方法及引导系统，包括以下步骤：采集车辆行驶信息，获得车辆的目标车道；判断进入通信区域的智能网联车辆与人工驾驶车辆是否会发生冲突：根据车辆的目标车道，判断车道上的车辆发生的冲突的类型；根据车辆行驶信息，获取对应冲突类型的两个车辆按照原始状态行驶通过交叉口的总的通行时间；选取通行时间最小的车辆获得先行权，通行时间在后的通行的车辆根据最小的通行时间重新计算最佳加速度。其考虑了混合车队的情况，通过通行时间的计算间接优化车辆的加速度，既提高了交叉口的通行效率，降低了车辆在行驶过程中的燃油消耗，又提高了无信号交叉口行驶的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117636297B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311549466.2
申请日：2023-11-20
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/94 , H04B10/116 , G01S17/931 , G01S17/89 , G01S17/86
Abstract: 本发明涉及一种基于可见光通信的前车驾驶意图辨识系统及方法，所述系统包括：可见光通信模块和意识识别模块；所述可见光通信模块包括可见光通信设备和高速摄像头；所述可见光通信设备将获取的前车驾驶意图数据发送至所述意识识别模块，所述高速摄像头将采集的前方车辆视频图像传输至所述意识识别模块；所述意识识别模块根据融合机器学习算法对所述车辆视频图像进行处理生成前方车辆轨迹数据；根据所述前方车辆轨迹数据和所述前车驾驶意图数据建立映射模型；根据所述映射模型生成意图识别结果。通过通过匹配可见光通信设备数据处理结果精确识别得到准确的目标信息，能够精确识别驾驶车辆向左换道、向右换道、左转、右转或者制动意图。
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公开(公告)号：CN118163803A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410267387.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 苏州大学
IPC: B60W40/064 , B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/14
Abstract: 本发明涉及汽车行驶安全技术领域，具体指一种路面类型识别方法及基于此的车辆自主紧急制动控制方法、装置，包括：通过车辆摄像头、传感器，获取当前车辆自身状态信息以及当前车辆前方目标状态，并将获取信息传送至汽车域控制器中；通过借助激光雷达获取点云反射强度特征识别车辆行驶前方路面类型，从而得出路面的附着系数；通过对于汽车在横纵向上行驶状态进行危险评估，判断是否存在潜在风险，依据驾驶员的反应做出制动措施；提前识别车辆行驶路面类型，从而提高预估路面附着系数的准确度；充分考虑前方路面状态的实时变化，动态适应调整制动，且能够较为缓和地实现车辆制动，有效提高了道路行驶以及车辆主动安全性。
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公开(公告)号：CN117764331A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311742610.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种机场飞机牵引车有人和无人驾驶混行调度优化方法，包括：设定有人驾驶牵引车的作业轨迹固定，规划无人驾驶牵引车的作业轨迹；采用A*算法生成无人驾驶牵引车全局性路径规划；对无人驾驶牵引车局部路径规划，分别从保持跟驰状态、进行换道行为以及交叉口抢行行为三种情况考虑，并针对较复杂的换道行为和抢行行为建立反馈机制；考虑到要避免机场跑道车机冲突事故，提出进入跑道区前的决策判断模型；本发明直接避开了静态障碍物对车辆运行环境的影响；使无人驾驶和有人驾驶混合车流可以无冲突的高效快速到达作业区，降低了牵引车在航班时间窗内的作业延误，保障了机场地面服务车辆安全作业。
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公开(公告)号：CN116935698A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310995297.9
申请日：2023-08-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/16 , H04B10/116
Abstract: 本发明涉及一种基于可见光通信的车辆换道意图交互方法和系统，方法包括：当驾驶员具有换道意图并拨动待换道车辆的转向灯后，转向灯闪烁，通过车辆碰撞预警和车道线识别来判断待换道车辆是否满足换道条件；若待换道车辆满足换道条件，则实时采集待换道车辆基本信息；对所述待换道车辆基本信息进行第一次处理，并将第一次处理后的待换道车辆基本信息通过可见光信号向外传输；接收车辆捕获到可见光信号，并将可见光信号进行第二次处理得到待换道车辆基本信息；接收车辆根据得到的待换道车辆基本信息判断自身和待换道车辆是否存在碰撞风险，并根据碰撞风险控制行驶速度。本发明使用可见光通信技术实现车辆换道意图交互，能够广泛推广使用。
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公开(公告)号：CN106448187B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201611000357.5
申请日：2016-11-14
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于磁传感器和超声波传感器融合的车辆检测系统及方法，所述方法包括：S1、采用磁传感器采集道路上的磁信号，对磁信号进行滤波后提取磁信号特征B(k)；S2、采用超声波传感器采集道路上的超声波信号，对超声波信号进行滤波后提取超声波特征L(k)；S3、将磁信号特征与超声波特征进行关联和同步，采用数据融合的方法对车辆进行检测。本发明通过磁传感检测技术与超声波检测技术，设计磁信号和超声波距离信号的数据融合算法，提取和分析车辆检测特征，设计应用于复杂道路场景下的车辆检测，能够有效的排除相邻车道的干扰，能解决低成本、无干扰的情况下进行车辆检测与分类问题。
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