公开(公告)号：CN118605128B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202410768675.4

申请日：2024-06-14

Applicant: 大连理工大学 ,  中汽智联技术有限公司

Inventor： 王江波 ,  牛浩然 ,  刘锴 ,  杜志彬 ,  张曦月 ,  苑寿同

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明属于智能车辆轨迹跟踪控制领域，具体涉及一种基于反馈控制补偿的智能车辆模型预测轨迹跟踪控制方法，包括：步骤1、建立2自由度车辆运动学模型模拟智能车辆运动状态；步骤2、构建模型预测前馈控制系统MPC，包括预瞄车辆未来T时间行驶状态的线性车辆运动学模型、最优化过程中的目标函数，以及满足交通法规和车辆构造的约束条件；步骤3、在MPC前馈控制后串联PID反馈控制根据历史行驶偏差补偿前馈控制输出指令，使车辆真实行车轨迹更接近预瞄轨迹；步骤4、输出计算结果，再次检查是否满足交通法规和车辆构造的约束条件；步骤5、通过PID根据加速度误差调节油门或刹车开度。该方法可以提高智能车辆轨迹跟踪控制的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118211176A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410281128.3

申请日：2024-03-12

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王江波 ,  孙中禹 ,  刘锴 ,  李昂

IPC: G06F18/25 ,  G06F40/289 ,  G06N20/20 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提出的一种基于多模型融合的高速公路交通事故风险评估方法，融合事故信息、公路数据、气象数据、流量数据等多源异构时空数据，并针对数据特征，设计了一种融合多模型的高速公路网交通事故风险评估模型。模型能够从事故描述中提取关键语义信息，并融合公路画像、气象数据和流量数据，在采用历史事故数据构建并训练随机森林模型的基础上，进行风险评估；模型计算各路段交通事故风险指数，并基于四分位数方法划分交通事故风险等级，作为评价标准；并使用加性模型解释器(SHAP)对模型估计结果进行解释。本发明的方法考虑了多维度事故风险因素，进而实现人、车、路、环境等多方位影响下交通事故风险全面评估，具有广泛的适用性。

公开(公告)号：CN115660927A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211023987.X

申请日：2022-08-24

Applicant: 大连理工大学 ,  中国城市公共交通协会

Inventor： 王江波 ,  李昂 ,  刘锴 ,  赵胜川

IPC: G06Q50/30 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/23213 ,  G08G1/123

Abstract: 本发明公开了一种定站不定线定制公交多层次站点设计方法，创新性的提出了一种多层次站点设计方法，能够充分考虑系统设计服务参数，克服传统聚类方法易产生过大需求簇和站点过于稀疏的问题。站点设计流程和算法能有效控制站点服务半径；提出的多层次站点设计方法首先基于需求密度聚类生成主站点，并对主站点需求进行缓冲区分析以确定所需的子站点数量，进而对主站点需求进行二次划分，最终基于实际路网确定主站点和子站点位置，能够有效解决现有设计方法中，由于产生的较大聚类簇而导致的站点稀疏、乘客步行距离远的实际问题。

公开(公告)号：CN115327422A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202211077433.8

申请日：2022-09-05

Applicant: 大连理工大学 ,  交通运输部科学研究院

Inventor： 黄忆 ,  刘锴 ,  王江波 ,  李成 ,  王仲 ,  穆凯 ,  王彩凤

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/382 ,  G01R31/389

Abstract: 本发明以实际环境、纯电动公交运行和充电、历史维护数据为驱动，公开本发明涉及一种基于电动公交充放电行为的动力电池健康度评价方法，属于电动公交电池衰减及行为分析技术领域。评价过程包括：(1)采集纯电动公交周期性/非周期性数据；(2)构建计算并计算电池一致性特征；(3)电池健康度计算；(4)充放电循环匹配及特征值表计算；(5)模型构建，实现电池健康度预测；(6)充放电行为改进及模型自我更新。该方法可嵌入电池管理系统，实现电池健康度评价，并提供电池维护及充、放电行为的建议，以延长纯电动公交电池使用寿命。

公开(公告)号：CN117451092A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311352786.9

申请日：2023-10-19

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 陈佳良 ,  刘锴 ,  王江波

IPC: G01D18/00

Abstract: 本发明公开一种车载传感器标定方法、装置、系统、电子装置和存储介质。其中，标定方法包括：获取车身位姿节点序列和传感器位姿节点序列；根据车身位姿节点序列和该传感器位姿节点序列，得到传感器到车身坐标系的姿态转换关系，并得到车身帧间关系和传感器帧间关系；至少根据姿态转换关系、该车身帧间关系和该传感器帧间关系构建方向线性方程组，求解方向线性方程组得到方向标定结果；至少根据车身位姿节点序列、该传感器位姿节点序列和该方向标定结果构建平移线性方程组，求解该平移线性方程组得到平移标定结果；根据该方向标定结果和该平移标定结果，得到车载传感器标定结果。本发明解决车载传感器标定繁琐的问题，实现车载传感器的高效自标定。

公开(公告)号：CN115952899B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202211684764.8

申请日：2022-12-27

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王江波 ,  孙玉涛 ,  王仲 ,  刘锴

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/067 ,  G06F17/12

Abstract: 本发明提出了一种基于实际工况提取的电动公交车能耗估计方法，能够基于全球广泛使用和发布的通用公交提要规范数据，考虑了道路类型和交通状况，提取公交线路的实际行驶工况，基于汽车动力学原理构建包括制动回收能量在内的公交车能耗估计模型。该方法极大地降低能耗预测方法对高频率、高精度数据采集技术的依赖，减小模型计算负担，具有广泛的适用性。

公开(公告)号：CN115952985A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211651126.6

申请日：2022-12-21

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘锴 ,  高虹 ,  王江波 ,  王仲 ,  姚宝珍

IPC: G06Q10/0631 ,  H04L67/12 ,  G08G1/00 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明提出一种模块车和公交车在多线路多班次交通系统中的混合调度方法。首先将多线路多班次调度问题抽象为包含节点和弧段的有向网络图，定义了弧段的可行条件以及模块车和公交车的弧段成本，降低了建模的复杂性。然后基于已定义的参数和变量，在网络图中建立了两种车型的混合调度模型，在满足车辆首末场站闭合出行，节点车流守恒、班次最大截面客流需求等条件的前提下最小化系统整体运营成本。本发明可解决现有公交系统中存在的调度模式单一等问题，显著提高公共交通运营的经济效益。通过联合利用模块车动态容量和公交车集约的大容量，可以根据线路运营中客流需求的变化灵活切换调度策略，提高派遣车辆与出行需求匹配度，具有较强的实用性。

公开(公告)号：CN115952899A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211684764.8

申请日：2022-12-27

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王江波 ,  孙玉涛 ,  王仲 ,  刘锴

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/067 ,  G06F17/12

Abstract: 本发明提出了一种基于实际工况提取的电动公交车能耗估计方法，能够基于全球广泛使用和发布的通用公交提要规范数据，考虑了道路类型和交通状况，提取公交线路的实际行驶工况，基于汽车动力学原理构建包括制动回收能量在内的公交车能耗估计模型。该方法极大地降低能耗预测方法对高频率、高精度数据采集技术的依赖，减小模型计算负担，具有广泛的适用性。

公开(公告)号：CN113902182B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202111150148.X

申请日：2021-09-29

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 高虹 ,  刘锴 ,  王江波 ,  姚宝珍

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04

Abstract: 一种基于不确定运营能耗下的电动公交车队鲁棒充电优化方法，首先利用鲁棒优化技术构建预算不确定集合刻画运营能耗的不确定性，保证所得充电优化结果的鲁棒性，避免传统不确定优化方法预先假设不确定参数服概率分布的局限性。其次，构建电动公交车队鲁棒充电优化模型，充分考虑分时电价，充电站资源约束，车辆不确定能耗需求，运营时间等多约束对电动公交车队充电方案的影响，贴合实际的运营情况。最后根据鲁棒模型的框架设计列生成算法进行求解，将鲁棒优化模型分解为主问题和子问题迭代求解，加快求解效率。本发明为电动公交车队的充电管理提供经济可靠的充电方案，显著降低充电成本，有效应对能耗波动，提高电动公交充电系统的经济性和稳定性。

公开(公告)号：CN113673780B

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202111027632.3

申请日：2021-09-02

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 陈志举 ,  刘锴 ,  王江波 ,  钟绍鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度集成学习的交通稀疏需求预测方法，属于深度集成学习与交通稀疏需求预测的交叉技术应用领域。预测方法包括：采用六边形网格集计城市空间交通需求数据，通过设置最小需求阈值的方式获取不同稀疏度的欠采样子集；在各子集上训练相应的卷积长短期记忆交通需求预测子模型并识别各子模型的最优预测区间，进一步构建深度集成学习框架来融合各子模型的区间优点；对深度集成框架进行训练，并将训练好的模型用于实时预测。该方法融合了各稀疏条件下子模型的不同预测偏好，有效提升了在全体数据集上的预测精度。