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公开(公告)号：CN115440041A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211070528.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/0967 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种路侧视角下的重点车辆驾驶行为预测方法。首先，确定驾驶行为预测网络的输入和输出。其次，构建面向重点车辆的驾驶行为预测网络。最后，训练驾驶行为预测网络，实现了路侧视角下重点车辆的驾驶行为预测。本发明提出的方法，利用了智能路侧设备的全局视角优势与先验信息，且考虑了周围交通参与者对重点车辆驾驶行为的影响，可以对重点车辆“下一步”可能的行为意图进行辨识，实现其“未来”驾驶等行为的“行为级”有效预测。
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公开(公告)号：CN112580148B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011512718.0
申请日：2020-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的重型营运车辆防侧翻驾驶决策方法。首先，面向高等级公路，建立包含直道和弯道的三车道虚拟环境模型。其次，采集道路状态信息和车辆运动信息。最后，将防侧翻驾驶决策问题建模为马尔科夫决策过程，利用深度确定性策略梯度算法建立重型营运车辆的防侧翻驾驶决策模型，得到不同交通环境和行驶工况下的防侧翻驾驶决策策略，实现对重型营运车辆侧翻主动防控的最优决策。本发明提出的决策方法，克服了现有方法缺乏有效性、环境适应性等不足，为驾驶员提供制动踏板开度、方向盘转角控制量等精确量化的驾驶建议，从而实现有效、可靠、自适应的防侧翻驾驶决策。
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公开(公告)号：CN115099599A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210684503.X
申请日：2022-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向公交信号优先控制的测试评价方法。首先，选取城市的交通路口作为试验场地，建立面向公交信号优先控制的测试场景。其次，为了全面、精确、可靠地获取公交信号优先控制诱导过程中的公交车运动状态参数，结合匀加速运动模型，采用扩展卡尔曼滤波算法对公交车的位置、速度、加速度信息进行准确估计。最后，在公交车运动状态参数准确递推的基础上，提出了诱导距离、诱导过程的驾驶平顺性、诱导过程的急加速/急减速行为等多个量化指标，从多个角度对公交信号优先控制开展测试评价，实现了精确、可靠、科学的定量测评。
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公开(公告)号：CN115063463A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210698689.4
申请日：2022-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的鱼眼相机场景深度估计方法，该方法首先建立生成对抗网络架构，对输入的鱼眼图像进行畸变校正处理；然后建立场景深度估计网络架构，对图像进行深度特征和位姿特征的提取；接着使用场景深度图信息和相机位姿信息重构图像，设计损失函数训练模型，优化网络参数；最终使用训练好的网络进行深度估计，得到图像的场景深度图。该方法使用鱼眼相机，具有观测范围广的特点；所采用的无监督学习方法，具有训练方便、感知结果准确的特点，能够满足场景深度估计的需求。
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公开(公告)号：CN114971225A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210500958.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式智能综合决策的无人驾驶公交平顺性测评方法，该方法在被测无人驾驶公交车上选择六处安装位置，包括驾驶员座位、同侧最前排座位、同侧中部座位、同侧最后排座位、对侧最前排座位以及对侧最后排座位，每个安装位置有三处测量点，分别安装加速度计，实现测评所需基础数据的分布式采集，并采用Daubechies小波分析方法对垂向加速度原始数据进行滤波处理，以减小噪声的影响；接着采用频谱分析方法计算加权加速度均方根值；最后以各安装位置的加权加速度均方根平均值作为BP神经网络输入，得到综合决策的测评结果。本发明全面考虑无人驾驶公交车上的多个位置，通过对各位置平顺性评价指标的综合决策实现定量测评，测评结果准确可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114912061A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210545307.4
申请日：2022-05-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向商用车车道保持辅助系统的精准测评方法，该方法首先对道路轨迹数据采用Kochanek‑Bartels样条进行三次插值，拟合得到可调控较强的目标车道线形；其次，针对大型商用车给出相应测评方法：参数估计部分，根据大型商用车由牵引车与拖挂车组成的铰接特点，采用卡尔曼滤波分别进行牵引车和拖挂车参数的联合估计，以获得车辆精准的运动学参数；测评解算部分，对车道线距离、铰接角、横摆稳定性、车道保持精度等指标进行定量测评。本发明详细描述了商用车车道保持辅助功能中各项测评指标的测评细节，测评结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN114863708A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210501894.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向营运车辆的道路合流区路侧实时精准诱导方法。现有的路侧诱导方法在诱导的实时性、诱导精准性方面无法适用于营运车辆。本发明的方法包含以下几个步骤：步骤一：训练环境中的输入数据预处理；步骤二：设计状态空间、动作空间、奖励函数；步骤三：基于深度确定性策略梯度算法，设计深度策略网络和动作网络并进行训练；步骤四：评估营运车辆诱导效果。本发明能够将转向、制动、加速等方面精准量化的安全性最优的驾驶建议发送给营运车辆，诱导营运车辆安全且高效地通过道路合流区。
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公开(公告)号：CN114527487A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210177446.6
申请日：2022-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种点云稀疏场景下主动特征辅助的自适应融合定位方法，通过多传感器融合的方案解决激光SLAM因点云稀疏而导致定位精度的降低甚至无法定位的问题。通过在路侧布设主动特征来增加激光雷达的观测量，并引入UWB距离观测信息来识别激光雷达扫描到的主动特征编号；同时通过模糊逻辑分类算法来对激光雷达与UWB的观测精度进行分类，从而自适应调节激光雷达与UWB的噪声方差阵；最后通过扩展卡尔曼滤波算法实现车辆的融合定位。具有成本低、精度高、实时性好的优点。
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公开(公告)号：CN112904382B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110099311.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种城市峡谷环境下激光里程计辅助的快速优化选星方法。本方法首先利用激光里程计准确推算智能车的先验绝对位置，其次，依托准确的智能车位置信息精确计算卫星的高度角和方位角，接着，计算自适应截止高度角，并利用模糊规则进行快速优化选星，最后，依据选择卫星的数量对智能车实施多模式定位策略。本发明公开的快速优化选星方法，克服了现有方法卫星高度角和方位角计算不精准、适应性不强、选星效率低、定位误差大等难题，保障了城市峡谷环境下智能车的高精定位。
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公开(公告)号：CN114407931A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210158758.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高度类人的自动驾驶营运车辆安全驾驶决策方法。首先，进行典型交通场景下驾驶行为的多源信息同步采集，构建表征优秀驾驶员驾驶行为的专家轨迹数据集。其次，综合考虑前向碰撞、后向碰撞、侧向碰撞、车辆侧倾稳定性和驾驶平顺性等因素对行车安全的影响，利用生成对抗模仿学习算法模拟优秀驾驶员的驾驶行为，分别采用近段策略优化算法和深度神经网络构建生成器和判别器，进而建立具有高度类人水平的安全驾驶决策模型。最后，对安全驾驶决策模型进行训练，得到不同行驶工况下的安全驾驶策略。本发明能够模拟人类优秀驾驶员的驾驶意图，为自动驾驶营运车辆提供更加合理、安全的驾驶策略，可以有效保障自动驾驶营运车辆的行车安全。
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