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公开(公告)号：CN113327448A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110877881.5
申请日：2021-08-02
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/0967 , G08G1/01 , G08G1/052 , G06F17/11
Abstract: 本发明面向自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混合行驶的交通环境，设计了一种自动驾驶专用相位下的车辆轨迹优化方法，属于智能交通领域。首先，采集交叉口的物理参数、车辆的基本信息及各进口车道的信号状态；其次，将交叉口划分为轨迹控制区和协调刹车区，建立车辆行驶轨迹模型和自动驾驶车辆冲突分离的协调控制模型；最后，以交叉口所有进口车道上的车辆安全、迅速地通过交叉口为优化目标，优化获得车辆的位置、速度及加速度。本发明考虑自动驾驶车辆与人工驾驶车辆行驶的差异性，优化不同车辆类型的轨迹，并在自动驾驶专用相位下，对自动驾驶专用车道上的车辆进行冲突分离的协调控制，实现车辆的分类而治。
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公开(公告)号：CN113140112A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110683347.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶交叉口车辆冲突分离的控制方法，针对自动驾驶环境下交叉口，采集交叉口的车道数、车道宽度，车辆的数量、理论到达时刻与车速，计算车辆在交叉口内部网格的进出时刻。根据车辆在交叉口内部网格的进出时刻，对于同方向车辆间基于先到先服务进行冲突分离，对于不同方向车辆，确定一个安全时间间隔，根据理论到达时刻之差在该安全时间间隔区间内、外的比较车辆，分别建立车辆间的冲突分离模型。本发明解决自动驾驶环境下交叉口通行车辆间的冲突问题，通过建立基于网格的车辆冲突分离方法，避免了车辆间冲突，降低了交叉口通行车辆的延误，并提高了控制模型的计算效率。
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公开(公告)号：CN113011512A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110333100.6
申请日：2021-03-29
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于RBF神经网络模型的交通生成预测方法及系统，该方法步骤包括：步骤S01.获取待预测区域指定时长内的居民出行起讫点位置坐标数据；步骤S02.对获取的居民出行起讫点位置坐标数据进行聚类分析，将待预测区域进行交通小区的划分；步骤S03.使用RBF神经网络建立交通生成预测模型；步骤S04.获取各交通小区的交通生成影响参数数据以及交通生成量，并作为训练样本对交通生成预测模型进行训练；步骤S05.将待预测交通小区的交通生成影响参数数据以及交通生成量输入至训练后的交通生成预测模型中，得到待预测交通小区的交通生成量的预测结果输出。本发明具有实现方法简单、复杂程度低、预测效率以及精度高优点。
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公开(公告)号：CN112784000A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110112526.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/909 , G06F16/9537 , G06Q10/04 , G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的寻客方法，获取研究区域内出租车的GPS历史数据，形成出租车GPS原始数据集；对出租车GPS原始数据集进行预处理，获得出租车有效数据集；对研究区域进行网格化处理，将网格化处理后每个单元格定义为一个子区域；基于出租车有效数据集，通过区域内客户搜索或跨区域客户搜索，确定寻客子区域；从出租车有效数据集中提取寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘；提取出租车所在位置与寻客子区域内所有上客热点间的载客路径形成候选路径集，并基于效用函数在候选路径集中选择效用最大的候选路径为最佳寻客路径。为空载出租车司机提供了载客地点和出行线路的引导。
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公开(公告)号：CN112373472B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110049609.8
申请日：2021-01-14
Applicant: 长沙理工大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/00 , B60W40/105 , B60W60/00 , G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/056 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶交叉口车辆进入时刻与行驶轨迹控制方法，属于智能交通领域。在自动驾驶环境下，采集交叉口和车辆的基本信息，建立直角坐标系，确定车辆在交叉口内部的路径方程及冲突点坐标；针对每辆车设置车速控制区域，在速度控制区域内调整车速；针对不同类型车辆分别考虑，根据冲突点的时刻或前车进入交叉口的时刻及速度的制约，通过调整速度优化车辆的行驶轨迹，最终获得每辆车实时的距离函数和速度函数，实现在无信号控制的自动驾驶交叉口，车辆安全、高效的穿梭行驶。与现有技术相比，本发明针对交叉口自动驾驶车辆，提出进入时刻与行驶轨迹控制方法，为通过交叉口的自动驾驶车辆计算最佳行驶轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112356836B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202110049620.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 长沙理工大学
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种保障自动驾驶交叉口通行安全的关键冲突点确定方法，属于智能交通控制领域。在自动驾驶交叉口无信号控制情况下，自动驾驶车辆通过计算到达路径上冲突点的时间避免冲突，针对路径上冲突点确定关键冲突点，车辆根据关键冲突点进行控制；首先获取交叉口信息，建立直角坐标系，计算交叉口内部每条路径的方程、冲突点坐标；车辆经过冲突点后更新冲突点时刻，根据更新后的时刻和冲突点位置进行迭代筛选，得到筛选后冲突点集合；在集合内选取基准点，判断从基准点时刻出发以最快速度是否通过每个冲突点，根据通过情况更新基准点时刻，确定最后一次更新基准点时刻的点为关键冲突点，本发明在确保交叉口通行安全的前提下提高控制效率。
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公开(公告)号：CN112270355A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011172029.X
申请日：2020-10-28
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术与SAE‑GRU的主动安全预测方法，首先，获取原始数据集并对其预处理形成训练数据集；利用训练数据集，基于聚类分析进行动态交通运行状态识别，获取带有交通运行状态标签的样本数据集；将带有交通运行状态标签的样本数据集作为分类分析的先验知识，生成交通运行状态分类器；采用训练数据集构建用于风险运行状态评判的数据集，并根据不同的交通运行状态进行风险运行状态判别，得到带有风险运行状态标签的训练数据集，并利用其训练SAE‑GRU模型，同时通过调参得到最优的SAE‑GRU主动安全预测模型；利用SAE‑GRU主动安全预测模型进行主动安全预测。应用范围广，满足高精度、高效率预测的要求。
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公开(公告)号：CN112258861A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011129793.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G08G1/08 , G08G1/081 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶环境下交叉口行人过街摆渡车行驶通道的设置方法，提出一种自动驾驶行人过街摆渡车，在自动驾驶环境下交叉口各角落设置行人过街摆渡车的停靠点，有过街需求的行人通过乘坐摆渡车运送过街，为了控制行人过街摆渡车在交叉口内部通行，本发明面向行人过街摆渡车设置行驶通道，并通过数学模型，确定行人过街摆渡车在通道内行驶的路径内、外边界方程，根据路径的长度以及摆渡车的行驶速度、加速度确定停靠点之间的运行时间，确定上下客人数及进入交叉口时刻。本发明通过控制行人过街摆渡车在设置的通道内运行，使得所有过街行人的总延误最小。
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公开(公告)号：CN112071074A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011259796.4
申请日：2020-11-12
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种交叉口自动驾驶车辆专用相位的设置方法，属于智能交通领域。在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合通行的交叉口环境下，首先，并采集交叉口各进口方向的进口车道数，布设自动驾驶专用进口车道和普通进口车道；其次，确定到达交叉口的所有自动驾驶车辆和人工驾驶车辆的车道选择；然后，在传统交叉口信号灯的基础上，加入面向自动驾驶专用进口车道的专用相位灯，增设交叉口自动驾驶专用相位，实现自动驾驶专用进口车道上的自动驾驶车辆在交叉口内部相互穿插通行。与现有技术相比，本发明根据自动驾驶车辆和人工驾驶车辆不同的行驶特征，提出自动驾驶车辆专用相位，为车辆自动化趋势下的交叉口控制提供新的解决方案。
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公开(公告)号：CN107464020B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710654708.2
申请日：2017-08-03
Abstract: 一种米制品加工原料快速筛选方法，包括以下步骤：（1）收集代表性的大米样品；（2）测定不同品种大米原料的理化指标；（3）将不同品种的大米原料加工成米制品；（4）针对每一类米制品的特征，建立米制品品质的多层次评价指标因素集，采用层次分析法得到不同评价指标的权重；（5）确定各评价因素的隶属度，构建模糊评价矩阵；（6）采用模糊矩阵复合运算，得到模糊综合评价值；（7）采用回归分析得到米制品综合评价值与原料特性之间的数学模型；（8）利用数学模型，预测不同品种大米原料加工米制品适宜性。利用本发明，可定量化计算出不同品种的原料在加工米制品时的适宜程度，为原料的合理利用提供支持。
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