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公开(公告)号:CN115169908A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210823887.9
申请日:2022-07-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估方法,属于汽车智能交互及交通安全技术领域,通过云端采集网联区域内车辆运动状态信息,得到每一辆车的历史运动状态及实时运动状态数据;通过对车辆的历史运动状态数据分析处理,得到驾驶人的驾驶风格参数,包括期望车头时距和驾驶人激进度;通过结合驾驶人驾驶风格参数与车辆实时运动状态数据,构建知觉风险场模型;通过知觉风险场模型计算知觉风险场场强,并根据车辆的驾驶场景计算车辆的行车安全因子,最终得到车辆行驶状态安全评价结果。本发明通过考虑不同驾驶人驾驶风格差异,构建网联环境下的知觉风险场模型,可实时监测、量化、评估网联区域内车辆的安全状态。
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公开(公告)号:CN115291239B
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202210931555.2
申请日:2022-08-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于无人机激光雷达的载货汽车外廓尺寸测量方法,属于车辆检测技术领域,采用无人机搭载激光雷达的方式,获取原始目标车辆点云,通过统计滤波及主成分分析等点云处理算法获得完成目标车辆点云,实现对车辆外廓尺寸的自动检测。本发明通过采用无人机搭载激光雷达的方式进行车辆外廓尺寸测量,具备便携性、灵活性等特点,有效解决了传统检测方法检测地点不灵活、占用场地成本较高、无法实现流动检测等缺点。
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公开(公告)号:CN117496761A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311515808.9
申请日:2023-11-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/08 , G08G1/0967
Abstract: 一种网联混行环境下隧道事故路段的协同换道方法及系统,它属于网联混行环境下的交通安全领域。本发明解决了现有方法换道效率低的问题。本发明针对网联自动驾驶车辆与网联人工驾驶车辆并存的驾驶环境,提出了网联混行环境下隧道事故路段的协同换道方法,更适用于车联网发展的进程。在单车换道决策中,通过计算临界安全距离,并与实际距离进行比较,可有效保证车辆换道过程的安全性。而且,针对隧道事故路段上游车必须换道的强制换道问题,在车辆能够安全完成换道的前提下,最大限度的利用道路资源,提高换道效率并减小对其他车辆的影响,从而提高隧道内的通行效率。本发明方法可以应用于网联混行环境下隧道事故路段的协同换道。
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公开(公告)号:CN116844360A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310870991.8
申请日:2023-07-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/0962 , G08G1/01 , G08G1/052
Abstract: 网联混行环境下基于风险耦合作用势的安全车距规划方法,属于车辆智能交互及主动安全技术领域,包括:通过车联网云端数据库和本车车载传感器获取本车前车信息,确定两车间的安全车头时距;将安全车头时距和本车速度输入到纵向风险修正距离公式中;基于本车速度、前车速度和质量分别计算两车速度差和前车车辆状态风险因子;并将上述各部分统一输入到风险耦合作用势值的表达式中;最后结合势值安全阈值反推本车的临界安全跟车距离。本发明提出的风险耦合作用势模型可对网联混行环境下由车辆属性、运动状态和驾驶人类型导致的前车对于本车的风险差异性进行精准解析,进而为不同类型和运动状态本车的安全跟车距离提供合理的规划方法。
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公开(公告)号:CN115291239A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210931555.2
申请日:2022-08-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于无人机激光雷达的载货汽车外廓尺寸测量方法,属于车辆检测技术领域,采用无人机搭载激光雷达的方式,获取原始目标车辆点云,通过统计滤波及主成分分析等点云处理算法获得完成目标车辆点云,实现对车辆外廓尺寸的自动检测。本发明通过采用无人机搭载激光雷达的方式进行车辆外廓尺寸测量,具备便携性、灵活性等特点,有效解决了传统检测方法检测地点不灵活、占用场地成本较高、无法实现流动检测等缺点。
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公开(公告)号:CN113487197A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110784940.4
申请日:2021-07-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TOPSIS评价模型的车联网信息筛选方法,属于汽车智能交互技术领域,所述方法通过获取车辆驾驶数据并构建车载网联终端实时获取车联网信息,在不同驾驶场景下考虑不同车联网信息内容及提示方式对驾驶人进行提示,通过差异性检验、相关性分析确定评价指标,并建立基于层次分析法和熵权法的TOPSIS评价模型,对该场景下车联网信息提示方案进行评价,确定最优车联网信息提示方案,为智能网联环境下信息提示提供借鉴。
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