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公开(公告)号：CN117334040A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311239693.5
申请日：2023-09-25
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , H04Q9/00
摘要： 本发明涉及一种跨域路侧感知多车辆关联方法及系统，该方法包括以下步骤：针对区域内各路侧传感器节点，构建网络图结构，用于整合传感器感知数据并计算相应的节点交通状态；构建基于动态图的交通状态时空传递模型，基于模型计算各节点下轨迹对之间的时空关联相似度；提取车辆外观特征，与轨迹时空关联相似度融合得到增强相似度指标，并利用时空特征遮罩计算归一化增强相似度指标；针对不同节点的车辆感知轨迹数据集，构建相似度矩阵，基于相似度矩阵实现对应车辆目标关联。与现有技术相比，本发明面向城市路网规模级的路侧传感器网络，通过综合利用车辆外观特征及传感器节点间交通状态的时空传递特征，能够有效实现路侧感知数据快速、准确的关联。
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公开(公告)号：CN114758492B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210218452.1
申请日：2022-03-04
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种动静态联动的停车场出口控制方法、装置及存储介质，其中方法包括：步骤S1：获取停车场出口的下游道路所支持的最大通行流量；步骤S2：获取停车场出口的上游道路的每小时平均流量；步骤S3：获取停车场出口所在地块的每小时车辆离场需求流量；步骤S4：建立优化模型，其中，转向调解率为经由停车场出口进入下游道路的流量；步骤S5：求解优化模型，得到最优转向调解率；步骤S6：根据的最优转向调解率确定停车场各个出口的闸机的固定抬杆周期。与现有技术相比，本发明具有减少道路拥堵等优点。
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公开(公告)号：CN116108389A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310020657.3
申请日：2023-01-06
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F18/2415 , G08G1/14 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F30/20 , G06F18/25
摘要： 本发明涉及一种基于众包数据的城市停车全域可信感知方法，包括以下步骤：S1、构建基于深度学习的停车位检测模型；S2、定义四种影响因素并与仿真场景结合，研究并分析不同影响因素组合对停车位检测模型的影响规律和感知成功率的相关性；S3、对定义的四种影响因素进行评估，建立不同外部因素干扰下停车位状态感知失效概率预测模型，预测停车位检测模型识别的可信度；S4、搭建多车感知仿真场景，分析车队规模对于停车位检测模型的影响规律，构建数据新鲜度模型，定义众包数据的可信融合方法，完成对城市级路侧停车位状态的可信感知。与现有技术相比，本发明具有提升路侧停车位状态的可信感知准确率、提高可信度、实时性强等优点。
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公开(公告)号：CN115223361A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210706514.3
申请日：2022-06-21
申请人： 同济大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明涉及一种车路协同系统中路侧传感器的布设优化方法，包括：定义三维空间路侧传感器遮挡度模型；搭建微观交通仿真模型；将三维空间路侧传感器遮挡度模型与微观交通仿真模型结合进行仿真实验；从仿真实验中提取出车辆检测与跟踪数据，以确定路侧传感器性能评价指标，建立传感器性能回归模型；以目标路段路侧传感器性能评价指标作为约束条件，以传感器网络成本最低作为目标函数，通过求解布设优化模型，确定出最优的路侧传感器部署方案。与现有技术相比，本发明充分考虑交通流中动态的车辆间随机遮挡特性，并考虑交通流状态与传感器配置对路侧感知系统性能的影响，能够准确可靠地对路侧传感器进行布设优化，同时有效降低路侧感知系统部署成本。
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公开(公告)号：CN115205334A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210763169.7
申请日：2022-06-29
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种非完备感知数据下全域车辆轨迹构建方法，包括：构建车辆跨域轨迹提取模型，结合车辆运行交通特征，对多摄像头下车辆轨迹进行追踪与提取；利用相机标定进行初步摄像头空间坐标转换，并对雷达获取的车辆轨迹数据进行平滑处理；从车辆轨迹数据中提取时空特征，据此构建时空同步优化模型，对多传感器时空坐标进行统一、并对摄像头和雷达数据进行融合处理；建立轨迹补全评价指标，融合车辆轨迹的时空交互特征，构建车辆轨迹补全模型，对缺失轨迹进行补全修复。与现有技术相比，本发明将多传感器数据融合以进行优势互补，并考虑车辆轨迹的时空特征，所提出的轨迹补全方法能够有效提高车辆轨迹的完整度与可靠性。
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公开(公告)号：CN112896186B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110131790.7
申请日：2021-01-30
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种车路协同环境下的自动驾驶纵向决策控制方法，包括：对原始路面高程数据按照不同路面等级分类，分析得到不同车速在不同等级路面上行驶时的烦恼率；基于动态规划方法，结合道路中车辆速度规划关键节点以及烦恼率数据，根据安全、舒适、高效的驾驶需求，确定出各节点的自动驾驶车辆速度；定义强化学习模型中与现实自动驾驶相对应的关键要素，参考实际路面情况以构建模型训练环境，建立基于DDPG结构的自动驾驶实时纵向加速度和垂向阻尼力控制模型，以实时输出得到自动驾驶车辆的纵向加速度和垂向阻尼力，从而控制自动驾驶车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明能够有效解决不平整路面造成的行驶舒适度降低、道路通行效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN114357019A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111465443.4
申请日：2021-12-03
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种智能网联环境下路侧感知单元数据质量监测方法，包括：同步采集所监测的路侧感知单元数据与智能网联车辆数据，得到路侧感知轨迹数据集、经过相应路段的智能网联车辆定位及感知数据；计算路侧感知轨迹数据集中各条轨迹与经过相应路段的智能网联车辆轨迹的相似度，从路侧感知轨迹数据集中筛选出与智能网联车辆相匹配的轨迹数据，形成测评轨迹数据对；进一步对齐路侧感知单元与智能网联车辆的系统时间，并对智能网联车辆数据进行插值重采样实现时间同步；通过计算路侧感知单元数据的绝对定位误差与相对定位误差，完成对路侧感知单元数据质量的监测。与现有技术相比，本发明能够对路侧感知单元数据质量进行全面、实时、可靠的监测。
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公开(公告)号：CN112896186A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110131790.7
申请日：2021-01-30
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种车路协同环境下的自动驾驶纵向决策控制方法，包括：对原始路面高程数据按照不同路面等级分类，分析得到不同车速在不同等级路面上行驶时的烦恼率；基于动态规划方法，结合道路中车辆速度规划关键节点以及烦恼率数据，根据安全、舒适、高效的驾驶需求，确定出各节点的自动驾驶车辆速度；定义强化学习模型中与现实自动驾驶相对应的关键要素，参考实际路面情况以构建模型训练环境，建立基于DDPG结构的自动驾驶实时纵向加速度和垂向阻尼力控制模型，以实时输出得到自动驾驶车辆的纵向加速度和垂向阻尼力，从而控制自动驾驶车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明能够有效解决不平整路面造成的行驶舒适度降低、道路通行效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN112896170A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110131776.7
申请日：2021-01-30
申请人： 同济大学
IPC分类号： B60W40/00 , B60W40/06 , B60W40/105 , B60W40/114 , B60W40/12 , B60W50/00 , B60W60/00
摘要： 本发明涉及一种车路协同环境下的自动驾驶横向控制方法，包括：结合车辆平面运动模型、三维路面高程模型、四分之一车辆模型，建立自动驾驶仿真平台；以烦恼率、垂向加速度变化率、偏角加速度变化率作为舒适性评价指标；以换道时间、车辆与目标车道中心线之间的距离作为安全性评价指标；以此建立自动驾驶奖励函数，基于DDPG结构，构建自动驾驶横向控制模型；将当前的车辆位置与速度、车辆前方路面高程图像和车辆悬架振动状态输入自动驾驶横向控制模型，实时输出得到车道选择数据以及偏角加速度变化率，以此控制自动驾驶车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明能够实时准确控制自动驾驶车辆的换道行为和偏角加速度变化率，可靠地实现车辆横向控制。
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公开(公告)号：CN113963334B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111427550.8
申请日：2021-11-29
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法，包括：采集不同场景下全域车辆轨迹数据和对应的高精度车道级地图数据，以合并作为数据集，通过对数据集中的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于图神经网络和注意力机制，构建车辆轨迹缺损数据修补模型；利用训练集对车辆轨迹缺损数据修补模型进行迭代训练、利用验证集检验车辆轨迹缺损数据修补模型的修补效果，得到参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型；将测试集或待修补的车辆轨迹数据输入参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型中，输出得到对应的修补后全域车辆轨迹完整数据。与现有技术相比，本发明能够对不同场景下车辆轨迹缺损数据进行准确稳定的修补。
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