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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：CN118072552B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410207378.2
申请日：2024-02-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明涉及智能网联车避撞技术领域，具体指一种基于复合网络的混合流环境下智能网联车多车协同避撞方法、设备以及计算机可读存储介质，包括：建立由智能网联车状态节点和联系弧组成的复合网络，依据智能网联车行驶状态寻找安全可行操作集；将避撞问题转换为网络流优化问题，通过寻找最优网络估算多车最优决策；通过动态迭代多车速度与位置实现主动换道和避撞；通过SUMO软件进行模拟仿真；本发明提出新型避撞模型应用范围更加广泛；充分运用CACC技术避免发生交通拥堵；基于现实车流构建虚拟复合网络，优化复合网络，提高了道路交通效率，改善了交通环境；将网络模型构建、最优决策模型和仿真验证三合一，充分验证了模型的有效性和可行性。
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公开(公告)号：CN119580203A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411620902.5
申请日：2024-11-14
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于车辆轨迹识别技术领域，涉及一种车辆检测跟踪方法、装置及计算机可读存储介质；获取训练好的目标检测模型，模型包括特征提取网络、多尺度特征融合网络和目标检测网络，特征融合网络包括CBS模块、四个卷积注意力模块和空间金字塔池化模块，卷积注意力模块包括第一幻影卷积子模块和C3GhostV2子模块；将待检测视频中每帧图像输入特征提取网络，得到第一特征图、第二特征图和第三特征图，并将其输入多尺度特征融合网络，输出目标特征图；将目标特征图输入目标检测网络，输出车辆边界框及位置信息；将待检测视频中所有帧图像中的车辆边界框及位置信息输入DeepSort多目标追踪模型，输出车辆的运行轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117622142B
公开(公告)日：2025-03-04
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：CN116644874B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202310442560.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06F18/243 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及物流配送技术领域，具体涉及一种多配送中心电动汽车路径规划方法。本发明对于具有多配送中心，多个客户点以及多辆电动汽车进行配送的问题进行了建模，利用以机器学习模型为评估模块的遗传算法对于上述问题进行了求解，同时在遗传算法中根据机器学习模型的评估来判断遗传算法中染色体的关键基因，通过关键基因来对遗传算法的迭代进行一定的引导提高了遗传算法在本问题上的求解效率。有效解决了电动汽车在城市中多配送中心以及考虑续航的路径问题，降低了电动汽车在配送时的电费成本并且减少了配送时间。
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公开(公告)号：CN117636297A
公开(公告)日：2024-03-01
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：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：CN118072552A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410207378.2
申请日：2024-02-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明涉及智能网联车避撞技术领域，具体指一种基于复合网络的混合流环境下智能网联车多车协同避撞方法、设备以及计算机可读存储介质，包括：建立由智能网联车状态节点和联系弧组成的复合网络，依据智能网联车行驶状态寻找安全可行操作集；将避撞问题转换为网络流优化问题，通过寻找最优网络估算多车最优决策；通过动态迭代多车速度与位置实现主动换道和避撞；通过SUMO软件进行模拟仿真；本发明提出新型避撞模型应用范围更加广泛；充分运用CACC技术避免发生交通拥堵；基于现实车流构建虚拟复合网络，优化复合网络，提高了道路交通效率，改善了交通环境；将网络模型构建、最优决策模型和仿真验证三合一，充分验证了模型的有效性和可行性。
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