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公开(公告)号：CN118762343A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410754102.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06T3/4038 , G06Q10/04 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N5/04 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于车辆轨迹预测技术领域，公开了一种融合驾驶意图特征的多模态轨迹预测方法，包括：S1.捕捉周围车辆的运行状态信息，以动态图的形式表征，并作为预测模型的输入；S2.预测模型采用多头注意力网络提取车辆交互关系的时空特征，将得到的特征序列作为输入，分别对车辆的横向和纵向驾驶意图进行识别，拼接得到车辆的驾驶意图特征；S3.将融合驾驶意图特征的特征序列通过变分自编码器对真实轨迹的概率分布进行拟合，生成未来轨迹样本；S4.通过最小化全局损失函数，使预测轨迹逼近真实轨迹。本发明能够对车辆未来轨迹的概率分布进行更准确预测，提高了轨迹预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118722715A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410729305.X
申请日：2024-06-06
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W60/00 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种CPS下考虑车辆交互关系传递特性的车辆轨迹预测方法，包括：S1.智能汽车联合感知周围车辆信息，将物理空间的车辆交互关系映射到信息空间进行表征；S2.以动态图作为预测模型的输入，对输入元素进行位置编码；S3.通过多头注意力网络对编码后的特征序列进行时空特征的协同提取；S4.通过基于门控循环单元的编码解码器进行轨迹预测；S5.将预测结果作为信息特征反馈到到动态图中，融合物理特征和信息特征，实现考虑车辆交互关系传递的轨迹预测。本发明通过以信息物理视角综合考虑车辆间的交互关系传递特性，可动态捕捉车辆间的交互影响，有效提高了轨迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111859573B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010711430.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计与制造领域，具体涉及一种工艺过程的结构化表征方法，包括：(1)选定待处理的工艺过程，确定工艺过程要素以及要素之间的关系；(2)对同一层级的要素，构建一个坐标平面，依据要素间的并行关系和串行关系，赋予要素坐标；(3)对存在串行关系的要素，通过管道进行连接；(4)将同一层级的坐标和管道组合成结点；(5)对不同层级存在关系的坐标和结点，通过超链接进行连接；(6)对结点和坐标进行标识。本发明提供的一种工艺过程的结构化表征方法能有效解决由工艺类别多、工艺过程复杂、工艺过程要素差异大等因素导致的工艺过程难以数字化建模的问题。
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公开(公告)号：CN116976120A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310965111.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种智能汽车信息物理系统运行场景定义方法，属于智能交通领域。该方法包括：根据业务场景确定智能汽车信息物理系统设计运行域；利用7S体系框架和需求管理技术获取运行场景的需求，形成对应需求文本；基于所述设计运行域和需求文本，按照需求、功能、逻辑、具体四个阶段进行运行场景的定义；按照节点级、单元级、子系统级、系统级和区域级五个尺度对运行场景的描述对象范围进行划分，完成对智能汽车信息物理系统的解耦；从感知与控制层、通信链路层、计算与决策层、应用与服务层对运行场景进行分层级描述。本发明能够清楚、完整地描述出具备分层解耦、跨域融合、模块复用特点的智能汽车信息物理系统运行场景。
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公开(公告)号：CN116403420A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310146998.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可变转向道与换道结合的十字路口控制方法，具体包括以下步骤：S1、启动十字路口可变转向道与换道控制算法，路测单元接收车辆信息并传输给中央服务器；S2、控制换道控制区内需要换道的车辆换向目标车道；S3、计算调速控制区内尚未分配通行权的车辆的通行优先级；S4、调整调速控制区内车辆的速度，保证其能安全高效地通过十字路口。本发明在十字路口交通流不平衡，特别是同一路段的交通流不平衡时，通过可以灵活变化的转向道与换道、调速结合的方法，让车辆从交通拥挤的车道换到交通平稳的车道，从而达到分摊交通流的目的，让交通流较大的转向车辆可以从多个车道同时通过路口，减少车辆的平均等待时间，提高十字路口的通行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357784A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210020585.8
申请日：2022-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/22 , G06Q10/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计与制造领域，具体涉及一种铸造工艺过程资源环境负荷的数据模型。包括：(1)根据铸造工艺过程环境影响评价需要，选定工艺过程中的一个或多个环节，将其定义为一个工艺场景。(2)确定工艺场景的要素，包括工艺场景基本描述、工艺对象、设备、能源、关键工艺参数、辅料、环境负荷、输出部件。(3)构建工艺场景要素的数据实体。(4)构建工艺场景要素数据实体的物理表。
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公开(公告)号：CN112163248A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011093234.7
申请日：2020-10-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/00 , G06F111/04 , G06F119/18
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计领域，具体涉及一种基于规则的工艺过程资源环境负荷数据规范化方法，包括：(1)定义规则；(2)获取工艺过程的资源环境负荷数据条目，构建其数据属性实例；(3)构建该资源环境负荷数据的规范化属性实例；(4)设计规则计算单元，构建规则链，对待处理的资源环境负荷数据属性实例进行规范化计算，得到规范化的资源环境负荷数据。本发明提供的一种基于规则的工艺过程资源环境负荷数据规范化方法能有效解决由工艺类别多、工艺过程及其要素差异大、资源环境负荷数据构成多样、数据属性复杂且各异导致的资源环境负荷数据描述不规范问题，有助于实现工艺过程资源环境负荷数据的有效组织与管理、保障数据质量，为建设统一、规范、高数据质量的资源环境负荷数据库提供支撑。
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公开(公告)号：CN110674967A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910712685.5
申请日：2019-08-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种不确定行车时间下快递车辆路径鲁棒优化方法，属于物流行业车辆调度技术，包括如下步骤：1)建立不确定行车时间松弛量集合；2)构建不确定行车时间下快递配送车辆路径鲁棒优化模型；3)采用基于遗传算法的超启发式算法对模型进行求解，得到优化配送方案。本发明提供的一种不确定行车时间下快递车辆路径鲁棒优化方法，可有效降低不确定行车时间对配送方案的干扰，降低配送成本、提高配送效率，有助于解决由快递配送途中行车时间的不确定造成原有配送方案执行困难甚至不可行的问题。
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公开(公告)号：CN107202027B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710371447.3
申请日：2017-05-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法，属于故障诊断领域。该方法针对故障初期故障表征不明显导致的早期故障不易判别，提出一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法，该方法包括以下步骤：步骤一：选取振动信号和电参量的相关时域特征组成状态特征差值矩阵，以此描述相邻时间序列的状态。步骤二：将差值矩阵的奇异值组成特征向量作为SVM的输入向量，对正常和异常趋势进行分类分析。步骤三：提取特征频率下的幅值组成特征矩阵，建立不同故障类型的HMMs模型库，计算最大似然对数值找出引发异常趋势的最大可能性故障，实现故障预测。该方法对保障风机稳定运行，提高维护与维修效率，保障人员设备安全具有重要作用。
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公开(公告)号：CN107704980A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710371415.3
申请日：2017-05-24
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06Q10/06312 , G06Q10/083
Abstract: 针对现有调度方法对新增客户的取件需求响应不及时，重新调派车辆会增加配送成本的问题。本发明提供一种面向处理新增快递取件需求的多智能体自主决策方法，属于车辆调度技术领域。该方法为智能体接收到配送中心传来的新增客户需求，运用路径优化算法得到新的取件计划以及新取件计划与原取件计划目标评价函数的差值Δf，根据差值Δf构建延时函数，设计优先级的大小。Δf越小，优先级越高，给配送中心发送服务请求延迟的时间也就越短；Δf越大，优先级越低，给配送中心发送服务请求延迟的时间也就越长。使得当有多个智能体符合处理新增客户需求时，决策出最适合的智能体去处理这一需求，实现智能体的自决策过程。
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