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公开(公告)号：CN118349802A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410526754.4
申请日：2024-04-29
申请人： 同济大学 , 上海国际汽车城(集团)有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/241 , G06F18/23213
摘要： 本发明涉及驾驶行为预测技术领域，尤其是涉及一种基于车联网环境下的驾驶员个性化纵向避险行为预测方法，包括以下步骤：获取自然驾驶数据集，并进行预处理；计算冲突判别指标用以识别全部冲突事件，提取每起冲突事件设定时间内的驾驶数据，并整理成交通冲突事件数据集；选择驾驶员减速程度和刹车时长作为驾驶员在冲突时避险行为的度量指标，并将所述度量指标作为因变量；选取避险行为影响因素，将其作为自变量；根据所述自变量训练得到回归预测模型，确定需要保留的自变量；向所述回归预测模型中输入待识别的自变量，输出得到预测的因变量。与现有技术相比，本发明刻画出了个体异质性，能够提升驾驶员对辅助系统的主观信任度和驾驶体验。
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公开(公告)号：CN116304740A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310294662.3
申请日：2023-03-23
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F18/22 , G08G1/01 , G06F18/10 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种基于双重匹配的全域车辆轨迹拼接方法，包括以下步骤：获取来自不同数据源的全域车辆轨迹数据并进行数据预处理，得到重合区域车辆轨迹数据；对不同数据源的重合区域车辆轨迹数据进行时间误差校验；基于轨迹到达特征对车辆轨迹数据进行到达序列编码和到达序列匹配；基于动态时间规整算法进行时间序列相似性匹配；对到达序列匹配结果和时间序列相似性匹配结果进行对比和校验，完成全域车辆轨迹拼接。与现有技术相比，本发明采用重合区域的轨迹为拼接基础，避免了没有重合区域数据源中误差较大的问题，并基于时间序列相似性以及到达序列特征双重匹配，提高了匹配精度。
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公开(公告)号：CN113327418B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110600439.8
申请日：2021-05-31
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种快速路拥堵风险分级实时预测方法，包括以下步骤：1)根据目标快速路的道路几何数据划分目标快速路的路段单元；2)根据各路段单元的交通流历史数据获取目标路段的自由流速度；3)计算道路交通指数，并据此划分各路段单元的拥堵等级；4)根据拥堵等级、道路几何数据、交通流数据和天气数据进行变量筛选后构建拥堵风险实时预测模型，并进行拥堵风险概率预测；5)根据拥堵风险概率预测结果判断是否需要采取交通管控措施，若是则采取相应管控措施，实现动态调节，否则返回步骤4)。与现有技术相比，本发明将拥堵程度分级，并充分考虑了各拥堵等级之间的序列性关系，具有准确度高、可解释性佳、可用性强等优点。
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公开(公告)号：CN115083146A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210455990.2
申请日：2022-04-27
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种智能网联环境下的安全致因影响范围获取方法，该方法包括以下步骤：步骤1：将少量车辆轨迹数据基于道路交通指数划分为不同的交通状态；步骤2：基于少数轨迹数据获取影响交通安全的冲突风险和安全致因；步骤3：基于冲突风险和安全致因的时空数据构建时空参数表；步骤4：计算一定时空区间各个时空窗下的安全致因与目标时空窗冲突风险的皮尔逊相关系数，将计算的皮尔逊相关系数进行显著性检验分析，以验证皮尔逊相关系数的显著性；步骤5：基于步骤4的分析结果提取安全致因的时空影响范围。与现有技术相比，本发明具有避免固定时空范围方法中忽略安全致因异质性的问题以及能够更精确地分析冲突影响的机理等优点。
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公开(公告)号：CN113593225B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110825811.5
申请日：2021-07-21
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/0967 , G06Q10/04
摘要： 本发明涉及一种面向纯网联环境的单点交叉口车辆控制方法，具体包括以下步骤：S1、采集网联自动驾驶车辆在交叉口控制区域内的物理状态信息；S2、确定车辆端的加速度策略以及车道策略的选择范围；S3、建立个体车辆的收益；S4、建立车辆群体的联盟特征函数；S5、基于合作博弈理论建立交叉口网联自动驾驶车辆协同驾驶模型；S6、计算得到车辆群体的最优行驶策略组合，并发送至对应的车辆端；S7、车辆端根据接收到的最优行驶策略发送控制指令调整驾驶行为。与现有技术相比，本发明具有有效提高车辆群体在安全性、效率和舒适性方面的综合收益，切实为网联自动驾驶车辆通过交叉口过程提供决策性建议等优点。
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公开(公告)号：CN113781768A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110908433.7
申请日：2021-08-09
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于储备通行能力的热点片区交通组织控制协同方法，包括以下步骤：1)采集热点片区道路网络基础交通数据，构建热点片区路网描述性集合；2)基于热点片区路网运行效益最大化，建立交通组织控制协同优化模型，实现对路段及交叉口各车道方向、功能和信号配时的协同优化；3)采用启发式算法求解交通组织控制协同优化模型，生成针对性的热点片区交通组织控制组合优化方案。与现有技术相比，本发明具有采用双层协同优化模型协同优化、提高整体运行效率、时空资源充分挖掘和有效利用等优点。
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公开(公告)号：CN113593223A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110787634.6
申请日：2021-07-13
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种场景目标导向的交通管控效能评估方法，包括以下步骤：1)根据交通场景特征对城市交通场景进行初步划分，构建对应于交通场景大类的典型场景库；2)生成多维控制目标，并将控制目标与典型场景库对应；3)定义各典型场景库下各控制目标的评价指标，以此构建基于交通场景大类‑典型场景库‑控制目标‑评价指标的交通管控效能评估体系；4)进行基于优化空间的典型场景交通管控水平指数计算，实现对交通管控方案的量化评估。与现有技术相比，本方法构建的指标反映了与典型交通管控场景、信号控制目标的紧密联系，具有更好的实际应用与推广能力，适用于具体场景也适用于整体交通系统的综合评估，更加全面、实际、准确有效。
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公开(公告)号：CN113506452A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110694972.5
申请日：2021-06-23
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于车群事故风险的快速路多匝道协同控制方法，包括：S1、获取车群的控制步长，在每个控制步长内计算事故风险指数，判断是否大于预设阈值，若是转至步骤S2，否则继续监测；S2、确定需要进行控制的匝道，获取进行匝道控制的启动时刻；S3、根据METANET匝道汇入模型和基于安全因素的ALINEA算法分别计算匝道调节率，并取两者的较小值，作为最终的匝道调节率；S4、获取匝道控制周期，结合匝道调节率计算得到匝道的绿灯时间；S5、获取匝道上的车辆排队长度，对绿灯时间进行调整，得到下一时段的匝道的绿灯时间。与现有技术相比，本发明具有降低车群事故风险，提高交通安全，多匝道实施控制，避免高事故风险的车群从上游转移到下游等优点。
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公开(公告)号：CN111724585A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010287087.0
申请日：2020-04-13
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种信控交叉口信号时序控制方法，包括：获取目标信控交叉口的有效数据；利用有效数据建立与专属行人相位(exclusive pedestrian phase,EPP)或双向通行相位(two-way crossing，TWC)有关的安全成本-效率成本模型；以信控交叉口效率安全总成本最小为目标构建目标函数，求解安全成本-效率成本模型，得到信控交叉口信号时序；利用信控交叉口信号时序进行信控交叉口控制。与现有技术相比，将TWC和EPP对交通安全和效率的影响整合到一个经济评估模型中，可以得到更精确的信号时序，从而实现精确的信控交叉口控制。
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公开(公告)号：CN111309599A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010068831.8
申请日：2020-01-21
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种车路协同系统测试方法，包括：获取地图；将地图转化为孪生环境，孪生环境转化为孪生路网；场景库接收真实环境数据并生成触发事件，场景库将虚拟数据发送至真实环境，孪生路网接收真实环境数据并进行更新，数据库记录真实环境数据和虚拟数据；测试单元根据数据库记录的孪生路网更新前后的数据进行分析，从而完成测试。与现有技术相比，可真实地测试车路协同系统中的设备(如交通信号灯、网联车、智能网联车等)，可替代可移植能力较好，有利于车路协同系统的标准化。
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