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公开(公告)号：CN111717210B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010485078.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员手部相对静止状态下脱离方向盘检测方法，本发明采用智能手表和智能手机来采集车辆和驾驶员的信息，利用基于高斯多元模型异常检测算法来判断驾驶员手部是否脱离方向盘，避免了目前通行的基于计算机视觉的检测系统方案受到光照等外界因素影响的问题，提高了检测准确率和稳定性，同时又不会对驾驶员造成心理干扰；采用智能手机和智能手表作为传感器，减少了设备成本，利于推广。
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公开(公告)号：CN115311838A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210865904.5
申请日：2022-07-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种隧道入口区域车辆协同一致性评价方法，该方法包括以下步骤：步骤1)确定隧道入口区域车辆理想行驶速度；步骤2)计算单个车辆瞬时一致性定量值步骤3)；计算隧道入口区域车辆协同一致性定量值步骤；4)评价隧道入口区域车车协同效果，本发明的一种隧道入口区域车辆协同一致性评价方法，可根据隧道入口区域的特点，确定了隧道入口区域车辆的理想速度，使得提出的一致性评价方法更具有针对性，同时，考虑了隧道入口区域车辆协同行驶过程中，位于不同位置的车辆对整体一致性的影响，可以使本发明建立的一致性评价方法更加贴合实际情况。
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公开(公告)号：CN110147041B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910419677.1
申请日：2019-05-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法，包括以下步骤：步骤S1：建立二自由度车辆动力学模型作为参考模型Gv(s)；步骤S2：构建反应驾驶员操纵特性的驾驶员模型Gh(s)；步骤S3：构建预瞄环节P(s)；步骤S4：根据车辆动力学模型Gv(s)、驾驶员模型Gh(s)、预瞄环节P(s)构建闭环控制系统；步骤S5：对所构建的闭环控制系统离散化；步骤S6：建立梯度校正辨识函数；步骤S7：以最小化梯度校正准则函数输出与输入关系最小为目标，确定驾驶员模型的模型参数。本发明通过梯度校正参数估计方法，将之前时刻的估计值用来校准当前时刻的估计值，实现预瞄时间的动态调整，既保证了模型的道路跟随精度，同时提高了乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN113345252B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110640841.9
申请日：2021-06-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种收费站下道流量短时预测方法与装置，并具体公开了数据获取模块：用于获取预测数据；获取的数据包括封闭路网中各站点车辆的上道收费数据以及下道收费数据，包括收费时间、车牌号、车辆类型、站点名称、行程时间；数据预测模块：基于数据获取模块获得的数据构建数据集，计算当前时段数据与数据集中数据的欧式距离计算权值，利用加权平均的方式确定当前时段上游站点向目标站点的转移比例；最终构建各站点向目标站点转移的车流量的预测模块，用于预测各时段目标站点的下道流量。
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公开(公告)号：CN111951556B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010845605.6
申请日：2020-08-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID数据考虑货车混入率的公交行程时间预测方法，该方法针对目前少有学者基于RFID数据进行公交行程时间预测的现状和未考虑货车这一对公交跟驰行为和驾驶策略产生直接影响的特定类型车辆混入比率对公交行程时间的影响等问题，利用RFID数据，考虑货车混入率对公交行程时间的相关影响重构公交车路段行程时间数据样本，建立LSTM‑SVR组合预测模型实现对目标班次公交行程时间的精准预测，提高鲁棒性和泛化能力，为智慧公交出行提供参考依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951555B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010844569.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID数据的交通流速度临界相变区间估计方法，针对目前对交通流速度临界相变区间的估计问题缺乏细致研究和基于RFID数据对临界交通状态下的各类交通流参数进行估计时存在较多不确定因素等问题，利用采集得到的RFID数据，设计冗余数据识别算法，提取交通流速度特征参数并进行数据预处理，构建混合高斯模型(GMM)并利用最大期望(EM)算法完成模型参数求解，结合“数据间隙”现象建立估计模型对交通流速度临界相变区间进行有效估计。本发明提出的交通流速度临界相变区间估计方法能为城市道路交通状态的划分提供重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN109299672B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811029846.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06V10/28
Abstract: 本发明公开了一种自适应调节阈值和算法结构的停车事件检测系统，该检测系统包括多特征融合的决策树级联分类器系统，所述多特征融合的决策树级联分类器系统包括：车辆潜在目标分类器，用于识别潜在目标区域；停车运动分类器，用于判断潜在目标区域内的运动目标前后两帧图像的车辆前景面积的相对变化量是否超过设定阈值，若超过则判定为非停车事件，否则判定为停车事件。本发明可以快速并有效提高算法对高速公路不同场景下的适应性，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN113548047A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110638942.2
申请日：2021-06-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的个性化车道保持辅助方法，包括：获取驾驶人驾驶过程中的车辆运动状态信息、道路环境信息作为轨迹模型的参数表征；基于深度卷积模糊系统和轨迹模型的参数，建立轨迹模型；对所述轨迹模型进行优化，根据驾驶人的驾驶特性设定约束条件；获取时实车辆运动状态信息和实时道路环境信息，并基于轨迹模型输出驾驶员的横向位置信息，控制车辆对横向位置进行跟踪。本发明利用深度学习这种端到端的方法，学习驾驶人在轨迹上的驾驶习性，实现个性化的车道保持驾驶辅助，能够提高驾驶人对车道保持系统的接受度，降低人机冲突，改善驾驶人的舒适性，也有利于减轻辅助系统规划层的负荷，保证驾驶安全，进一步提高行驶效率。
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公开(公告)号：CN108828939B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201810549439.8
申请日：2018-05-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑驾驶员操作特性的车速引导方法，该方法包括以下步骤：步骤S1.向驾驶员提供引导速度，根据车辆实际响应速度，识别出驾驶员操作特性及车辆响应特性，建立自适应容错控制器模拟驾驶员跟踪引导速度的人车响应模型，并对模型参数进行标定；步骤S2.获取车辆状态数据、信号灯状态信息，建立近信号控制区通行预判模型；步骤S3.建立闭环速度曲线更新算法，动态更新最优引导速度曲线；步骤S4.结合车辆实际油耗情况，确定闭环速度曲线更新算法优化步长。本发明实现车辆不停车通行信号交叉口，提高车辆在近信号控制区的通行效率和燃油经济性，缓解现有交通问题。
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公开(公告)号：CN112991724A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110177986.X
申请日：2021-02-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种高速公路异常事件发生位置与事发时间的估计方法，包括：当异常事件发生时，获取事发点上游检测断面受到异常事件影响的时刻T1以及下游检测断面受到异常事件影响的时刻T2；根据历史车检器数据，得到事发点的交通影响向下游蔓延的速度V2；基于车辆到达离去情况,得到事件发生点产生的排队长度向上游蔓延速度的速度V1；根据异常事件下上下游检测断面与事发点的时空关系以及时刻T1、时刻T2、速度V2、速度V1，建立异常事件发生位置估计及事发时间估计模型；利用所述估计模型对事件发生位置及真实事发时间进行估计。本发明结合事故的时空演化情况，从所获得的信息中准确快速地估计出事件发生的时间，具有十分重要的意义。
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