-
公开(公告)号：CN118520221A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410554347.4
申请日：2024-05-07
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/243 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于轻量化设备的驾驶负荷实时检测方法及系统。该方法通过预先设置的轻量化设备获取实时的飞行员生理检测数据后，利用训练好的改进的驾驶负荷检测模型处理生理检测数据，得到相应的飞行员驾驶负荷；改进的驾驶负荷检测模型的生理特征聚类模块对生理检测数据进行分类，数据预处理与增强模块扩增FCN‑Transformer子模块的输入数据，基学习器训练模块根据类别对相应的生理检测数据分别进行训练，集成学习模型预测模块整合不同类别生理检测数据的预测结果，并输出最终的飞行员驾驶负荷。与现有技术相比，本发明具有能够实现飞行员驾驶负荷的高效、精确检测，且具有一定的泛化能力，特别适用于实时监测和评估飞行员的驾驶状态等优点。
-
公开(公告)号：CN117719530A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311546245.X
申请日：2023-11-17
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及高级辅助驾驶技术领域，尤其是涉及一种新型个性化车道偏离预警方法、装置及存储介质。该方法首先获取车辆运行实时数据并确定偏离趋势发生点；其次，获取车辆特征数据和驾驶人员特征数据，并利用Non‑stationary Crossformer模型预测横向偏离轨迹；再次，获取纠正行为判别结果和偏离面积；最后，当纠正行为判别结果符合偏离面积判断条件时，判断偏离面积是否大于预先设定的偏离面积阈值，若为是，则执行预警，反之则不执行预警；偏离面积由偏离趋势发生点所在水平线与横向偏离轨迹围成。与现有技术相比，本发明具有有效提高车辆偏离轨迹预测精度和车辆偏离阈值设置的个性化程度，进而降低LDW系统误报率等优点。
-
公开(公告)号：CN117075473A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311030796.0
申请日：2023-08-15
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明涉及一种人机混驾环境下的多车协同决策方法，包括获取临近冲突区域的车辆属性与车辆状态，基于博弈范围更新博弈车辆列表，根据列表中车辆的类型和数目切换相应的模型进行策略求解；分别通过CAV与HV交互模型、CAV协同决策模型以及两者耦合的人机混驾交互与协同模型推断HV的行动策略最终求解CAV最优策略。与现有技术相比，本方法同时考虑CAV之间的协同以及CAV与HV的交互，且通过最优参数实时调整适应人类驾驶车动态交互过程中的不确定性，实现混驾场景车辆高效安全通行；此外，本方法还可适应CAV的个性化驾乘需求。
-
公开(公告)号：CN115482655B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210405251.2
申请日：2022-04-18
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/0968 , G06F17/10 , G06F17/16
摘要： 本发明涉及一种基于偏最小二乘Kriging模型的路径诱导方法，包括：S1、确定拥堵上游路段；S2、确定以拥堵上游路段的在途换路用户比例为决策变量、以最小化系统总出行时间为优化目标的优化问题，并构建中观交通仿真模型；S3、基于拉丁超立方抽样在解空间中均匀抽取样本，并计算样本的目标函数值，建立仿真样本集合；S4、建立基于偏最小二乘Kriging模型的代理模型；S5、利用群遗传算法和改善期望函数在解空间内进行二次采样，获得最大价值采样点；S6、计算最大价值采样点的目标函数值，并更新仿真样本集合；S7、重复迭代直至达到最大迭代次数，输出当前得到的最优解。与现有技术相比，本发明具有计算复杂度低、对大规模复杂拥堵路段的改善效果显著的优点。
-
公开(公告)号：CN115099128B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202210604426.2
申请日：2022-05-30
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06V20/59 , G06V10/764 , G06N3/126 , B60W40/08 , B60W40/09 , G06F111/08
摘要： 本发明涉及一种异常驾驶行为识别与致因分析方法和系统，方法包括：基于自然驾驶数据，进行数据清洗及跟驰场景提取；为每个驾驶人标定一个标准跟驰模型并进行轨迹仿真；计算所有跟驰场景中间距相对误差的分布，根据分位数的统计学意义，将误差较大的时间段识别为异常跟驰行为；对正常和异常跟驰行为进行定义和研究时段抽样，同时控制正负样本的比例以获得更好的模型结果；计算正常和异常驾驶行为样本涵盖人‑车‑路的全面且详细的影响因素特征指标；拟合考虑随机效应的多层logit回归模型，根据回归结果及显著变量的具体意义解释驾驶人异常跟驰行为的致因。与现有技术相比，本发明具有异常驾驶行为识别不受主观认知限制、致因分析全面详细等优点。
-
公开(公告)号：CN115099128A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210604426.2
申请日：2022-05-30
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06V20/59 , G06V10/764 , G06N3/12 , B60W40/08 , B60W40/09 , G06F111/08
摘要： 本发明涉及一种异常驾驶行为识别与致因分析方法和系统，方法包括：基于自然驾驶数据，进行数据清洗及跟驰场景提取；为每个驾驶人标定一个标准跟驰模型并进行轨迹仿真；计算所有跟驰场景中间距相对误差的分布，根据分位数的统计学意义，将误差较大的时间段识别为异常跟驰行为；对正常和异常跟驰行为进行定义和研究时段抽样，同时控制正负样本的比例以获得更好的模型结果；计算正常和异常驾驶行为样本涵盖人‑车‑路的全面且详细的影响因素特征指标；拟合考虑随机效应的多层logit回归模型，根据回归结果及显著变量的具体意义解释驾驶人异常跟驰行为的致因。与现有技术相比，本发明具有异常驾驶行为识别不受主观认知限制、致因分析全面详细等优点。
-
公开(公告)号：CN115083140A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210406585.1
申请日：2022-04-18
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种智能网联汽车快速路专用道管控方法、系统及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、为专用道内每辆智能网联车分配一个虚拟专用道，在该范围内智能网联车具有绝对优先权，任何普通车辆均不得侵入；步骤S2、根据专用道内智能网联车的分布情况，建立基于可插入间隙理论的车辆识别模型，识别出专用道内未被利用的空闲区间及该区间范围内具备换入条件的普通车辆合集；步骤S3、根据优化模型确定最终换入专用道的车辆，并检查每个虚拟专用道是否被侵入，向对应的普通车辆发送换入或换出专用道的指令。与现有技术相比，本发明的方法在保护智能网联车优先权的前提下，实现了道路系统效用最大化。
-
公开(公告)号：CN115081186A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210540780.3
申请日：2022-05-17
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明涉及一种支持数据驱动的驾驶行为仿真系统及其仿真方法，系统主要由3个模块构成：基于Opendrive路网数据格式开发的通用内核，用以构造广泛的交通环境；以一个混合重训练约束的长短时记忆网络模型，即SHRC‑LSTM模型，实现多种驾驶行为的一体化建模，模拟高精度的轨迹；以一个定制接口实现数驾驶行为模型和通用内核的独立和连接。与现有技术相比，本发明通过提出一个完全数据驱动的仿真系统，实现交通流的仿真再现，可支持不同场景及不同类型的模型替换，同时提高了微观交通仿真的精度、灵活性和可拓展性。
-
公开(公告)号：CN114896870A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210436008.7
申请日：2022-04-24
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于故障注入的智能汽车测试方法，旨在通过快速预测关键故障发现规控器的弱点，以此来增强系统容错性；该方法首先向安全边界场景中注入故障，其中会导致场景发生碰撞的故障被定义为关键故障，然后通过基于代理模型的自适应实验设计方法来快速找到关键故障，并训练神经网络来快速预测新场景的关键故障，最后，利用PID控制算法增强系统的容错性。与现有技术相比，本发明通过一种自适应搜索关键故障的方法来加速智能汽车测试效率，避免运算爆炸，实现了快速预测关键故障并增强系统容错性。
-
公开(公告)号：CN106873397B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710050061.2
申请日：2017-01-23
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B17/02
摘要： 本发明涉及一种用于智能网联汽车的“硬件在环”加速加载仿真测试系统，涉及智能车自动驾驶和交通仿真技术领域，旨在通过丰富且逼真的交通场景对智能车规划决策设备进行更高级、“真实”、全面的快速测试。该仿真测试系统包含交通仿真层、数据传输层以及智能车层，这三层共同制约着系统的运行速度，其中交通仿真层主要基于交通仿真软件生成“真实”的交通场景并模拟智能车对周围环境的感知与反应情况，可实现多场景自动加载及场景加速运行；智能车层包含由不同机构研制的智能网联汽车；数据传输层则通过软/硬件接口，将交通仿真软件与实际一辆或多辆智能车规划决策设备进行连接，实现感知信息和车辆控制信息在交通仿真层与智能车层之间的传递。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
145 条记录 (耗时 0.025 秒)
