一种基于5G_CV2X辅助路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN118999607A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411090550.7

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明涉及辅助驾驶技术领域,公开了一种基于5G_CV2X辅助路径规划方法及系统,其技术方案要点是,车载OBU模块收集车辆行驶数据并使用5G通信技术发送到云端;云端接收到数据后,进行目标点和起始点的栅格化处理,给可能路径上的信号灯发送获取相位数据请求;路侧RSU模块接收到云端的请求后,将所处交叉口的路况以及具体的相位数据实时更新至云端;云端接收到数据后,启动云端部署的基于遗传算法和非线性优化的路径规划算法;结合5G、CV2X以及云端技术,通过RSU、OBU分别获取信号灯以及目标车辆的数据,结合云端部署的遗传算法与非线性优化算法,提升了算法运行的速度以及解决了陷入局部最优解的问题,实时为目标车辆提供一条基于时间最短式的动态路径规划。

    智能网联车中基于深度学习的路口车流量检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119541203A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411709832.0

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明涉及深度学习与智能网联技术领域,公开了智能网联车中基于深度学习的路口车流量检测方法及系统,其技术方案要点是获取路口摄像头实时帧;对帧图像进行预处理;预处理后的图像再经过集成了RFCBAMConv注意力机制的Backbone模块,提取图像中的丰富特征;通过DFMhead检测头对提取的特征进行分类和回归任务,进一步确定检测出的目标类别并估算其边界框位置,输出最终的检测结果;在损失计算模块中引入SIWL作为损失函数,增强对小目标的检测能力;通过改进基于深度学习的车流量检测算法并将其应用于智能网联车中,以提高对小目标和遮挡目标的检测准确性和稳定性,使得智能网联车在已规划路径中遇到远距离路口拥堵时能够提前重新规划路径以避开拥堵路段。

    一种切换拓扑下的多智能体系统预定时间一致性控制方法

    公开(公告)号:CN118778446A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410761716.7

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明属于多智能体一致性控制技术领域,具体涉及一种切换拓扑下的多智能体系统预定时间一致性控制方法。本发明考虑了切换拓扑下含有非线性不确定性的MAS,相较于固定时间一致性策略,其收敛时间设定简单,可直接通过单一参数预先设定系统收敛时间,且预估收敛时间更为接近实际值;相较于预定时间一致性策略,通过引入事件触发策略,能源损耗较少;相较于固定拓扑预定时间一致性策略,考虑了切换拓扑下的情况,对通讯条件较差的情况更适用;通过Lyapunov稳定性理论和代数图论证明了所提控制器可使得MAS在固定拓扑和切换拓扑下可以实现预定时间一致性,且不存在Zeno行为;通过仿真实验验证所提供控制协议在收敛时间和节约资源方面的优越性。

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