一种车联网环境下自动驾驶车辆上匝道轨迹规划模型

    公开(公告)号:CN114132341B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202111341114.9

    申请日:2021-11-12

    Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域,具体涉及一种车联网环境下自动驾驶车辆上匝道轨迹规划模型,装载在自动驾驶车辆上,模型的工作过程包括:步骤一,判断是否驶入匝道,若是则转到步骤二;步骤二,在预设步长时间内,采集主线车道上预测范围内的车辆数据,车辆数据包括车辆间隙;步骤三,对主线车道上的车辆间隙进行筛选,得到可汇入间隙;步骤四,对各可汇入间隙分别进行轨迹规划,得到对应的行驶轨迹;步骤五,按照预设的规则,从各行驶轨迹中挑选出当前最优行驶轨迹;步骤六,按照当前最优行驶轨迹进行驾驶,并返回步骤二。本申请可以让汇入车辆高效、准确、安全的汇入主线车道。

    一种占道施工危险管控预警系统及其方法

    公开(公告)号:CN110117938A

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201910380409.3

    申请日:2019-05-08

    Abstract: 本发明提出了一种占道施工危险管控预警系统及其方法,该预警系统包括预警锥形桶本体,在预警锥形桶本体外表面上镶嵌有M个摄像头,所述M为正整数,所述M个摄像头呈环状排列,且位于预警锥形桶高度的5/6~6/7位置处;在预警锥形桶内设置有支撑架,电路板可拆卸的安装在支撑架上,电路板上包括控制器,在电路板上还包括无线收发模块以及GPS模块;无线收发模块的收发端与控制器的收发端相连,GPS模块的位置信号输出端与控制器的位置信号输入端相连;控制器将采集的施工位置以及道路拥堵状况发送到远程监控中心,由远程监控中心下发到各个行驶车辆内。本发明能够实现对占道施工区域内的行驶车辆进行预警,提醒驾驶员行驶注意安全,避免事故发生。

    一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型

    公开(公告)号:CN115547047B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202211210700.4

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明涉及车辆跟驰技术领域,具体涉及一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型,数据获取模块,用于获取历史车辆跟驰数据,所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息;模型构建模块,用于根据获取到的历史车辆跟驰数据,利用神经网络算法,构建BP神经网络模型;还用于根据获取到的历史车辆跟驰数据,构建Gipps跟驰模型;线性组合模块,用于根据构建好的BP神经网络模型和Gipps跟驰模型,进行线性组合,生成对应的线性组合预测模型;速度预测模块,用于利用线性组合模型,根据上一时刻下的车辆跟驰数据,对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测。本方案能够在确保跟驰车辆安全的前提下,实现对跟驰车辆的跟驰速度的真实预测。

    一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型

    公开(公告)号:CN115547047A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211210700.4

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明涉及车辆跟驰技术领域,具体涉及一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型,数据获取模块,用于获取历史车辆跟驰数据,所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息;模型构建模块,用于根据获取到的历史车辆跟驰数据,利用神经网络算法,构建BP神经网络模型;还用于根据获取到的历史车辆跟驰数据,构建Gipps跟驰模型;线性组合模块,用于根据构建好的BP神经网络模型和Gipps跟驰模型,进行线性组合,生成对应的线性组合预测模型;速度预测模块,用于利用线性组合模型,根据上一时刻下的车辆跟驰数据,对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测。本方案能够在确保跟驰车辆安全的前提下,实现对跟驰车辆的跟驰速度的真实预测。

    一种车路协同条件下多传感器融合感知标定方法

    公开(公告)号:CN115144827A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210769453.5

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明涉及车辆协同的多传感器融合领域,具体公开了一种车路协同条件下多传感器融合感知标定方法,包括以下步骤:根据对应的道路交通安全因素,选定车路协同路口;根据该选定的车路协同路口,判断该车路协同路口的路口类型,并确定该车路协同路口对应的路口感知范围;根据路口类型,确定对应标定方式,并对该车路协同路口进行标定,获取对应的标定数据;根据获取到的标定数据,在当前时刻匹配出上一时刻标定数据,根据上一时刻标定数据利用标定算法,生成对应的当前时刻的标定结果;将对应的当前时刻的标定结果与真实结果进行比对,若两者一致,则完成本次标定,进行下一时刻的标定。本方案能够实现不同传感器检测目标的时空位置的统一,同时得到的标定结果的准确性也更高。

    一种基于最优RSU部署位置的车路协同设备部署方法

    公开(公告)号:CN114640964A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210343946.2

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明涉及车路协同设备部署领域,具体公开了一种基于最优RSU部署位置的车路协同设备部署方法,包括以下步骤:对部署区域的部署需求进行采集,生成对应的部署需求信息;对需要部署区域的现场进行踏勘,生成对应的现场踏勘信息;根据现场踏勘信息和部署需求信息,利用动态规划算法,进行最佳RSU部署位置的求解;根据求解出来的最佳RSU部署位置进行最优路侧设备部署的选择,生成对应的部署方案。本方案能够快速的找到对应的最佳RSU部署位置,并在有限的条件下找到满足覆盖范围的RSU部署方案,即实现在确保部署方案的经济性的同时确保部署方案的最优性。

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