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公开(公告)号：CN118247989B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410230885.8
申请日：2024-02-29
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/01 , H04W4/44
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于树搜索的高速公路混合交通流合流序列优化方法，包括以下步骤：S1，构建双车道主干道和单车道匝道的交通场景，并记录当前的队列块合流序列；S2，当有新的队列块进入控制区时，利用树搜索获取包含当前队列块的最优合流序列；S3，基于搜索得到的最优合流序列，利用庞特里亚金原理求解队列块内车辆的最优行驶轨迹；S4，队列块中头车按照最优行驶轨迹行驶，其余人驾车按照跟驰模型进行行驶，实现合流。本发明依靠车联网技术实时获取高速公路控制区内主干道和匝道内车辆队列块的状态信息，利用CAV的可控性，通过搜索最优合流序列以及对CAV进行速度控制和换道控制，来完成引导队列块内HDV进行安全高效的合流。
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公开(公告)号：CN114186370B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111501915.7
申请日：2021-12-09
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种考虑车车与车路通讯并存的路侧单元优化布设方法，包括：步骤一：基于图论将路网离散化为节点与路段的路网拓扑结构G＝(N,A)，其中G为路网，N为路网中节点集合，A为路段集合；步骤二：基于路网拓扑结构，令Z为RSU布设中的候选节点集，#imgabs0#路侧单元的布设方案z＝[z1,…,zi,…z|Z|]，#imgabs1#步骤三：基于交通流‑信息流耦合传播理论，根据信息覆盖带来的正向收益、RSU设备安装成本相关的负向收益及布设方案z，构建RSU优化布设模型；步骤四：求解RSU优化布设模型，得到信息覆盖带来的正向收益和RSU设备安装成本相关的负向收益总和最大时对应的最优路侧单元布设方案和最优线网布设方案。该方法可显著提升信息流覆盖率和布设后的综合收益，降低成本。
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公开(公告)号：CN118310514A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410409727.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种弱GNSS环境下车辆定位方法和系统，该方法包括：对自动驾驶车辆的系统运行数据信息进行预处理，其中系统运行数据信息包括从GNSS系统获取的经纬度数据和从INS系统获取的三轴加速度、三轴角速度及航向信息；将预处理后的从INS系统获取系统运行数据信息训练位置预测网络，最终输出预测网络的监督信息；根据步骤S2中的监督信息以及预处理后系统运行数据信息和位置修正网络的监督信息训练位置修正网络；最终输出预测值进行修正；在弱GNSS环境或GNSS中断情况下，通过位置预测网络和位置修正网络，输出最终预测值。以解决如何在不增加额外传感器的前提下，仅利用GNSS/INS组合导航系统的数据，提升GNSS/INS组合导航系统在弱GNSS条件下的车辆定位性能的问题。
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公开(公告)号：CN117518121A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311437884.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆位置重识别方法及系统，通过对车辆的激光雷达数据进行预处理获取车辆激光雷达的点云结果；利用获取的点云结果进行环境描述符构建；根据获取车辆的激光雷达数据的激光雷达传感器的种类和测量环境计算动态过滤策略阈值；根据构建的环境描述符以及得到的动态过滤策略阈值，与历史数据库中点云数据进行比对，获取车辆的位置信息，本发明能够提高位置重识别的准确率和效率，本发明考虑不同激光雷达的角分辨率和测量范围，提出了动态阈值过滤策略，提高了本方法对多种型号传感器的泛化能力，本发明分离激光雷达测量的地面点与非地面点，融合地面点高度信息和非地面点强度信息构建描述符，提高了描述符对环境的表达能力。
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公开(公告)号：CN116331246A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310343554.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 长安大学
IPC: B60W50/14 , B60W30/095 , B60W50/00 , B60W40/08
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人实时反应时间的车辆前向碰撞预警方法，属于车辆碰撞预警领域，通过将驾驶人反应时间这一具有鲜明驾驶人个性化的因素作为独立变量进行实时计算并纳入预警系统的预测中，从而降低车辆实际驾驶风险，提高驾驶人对驾驶信息的可接受度。通过将驾驶信息与驾驶人实时反应时间相结合，研发个性化车辆前向碰撞预警方法及系统，可以大大提升驾驶人对预警信息的可接受程度、提高实际驾驶安全性、缓解增加道路交通压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115880884A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211165614.6
申请日：2022-09-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于可控智能网联车的高速公路匝道混合交通流管控方法，包括以下步骤：S1，将高速公路匝道路段分为正常行驶路段、编队形成路段和加速汇入路段；S2，智能网联车和人驾跟驰车辆在编队形成路段形成车辆编队；S3，计算车辆编队完全到达汇入点S的时间区间[tmin,tmax]；S4，对主干道智能网联车与匝道路段上的智能网联车进行协同控制，在主干道为匝道上的编队车辆预留出汇入间隙；S5，车辆编队汇入主干道。本发明依靠车联网技术提前获取高速公路主干道和下游合流区的交通状况，通过控制智能网联车的速度引导匝道车辆安全汇入高速公路主干道，避免出现驾驶员仅仅根据自身的驾驶经验和周围的驾驶环境寻找汇入主干道的时机的情况。
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公开(公告)号：CN109100741B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810594692.5
申请日：2018-06-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达及图像数据的目标检测方法，该方法利用3D激光雷达和相机获取周围环境的3D点云数据和相机图像，并对所述的3D点云数据进行预处理；滤除3D点云数据中的地面点，对剩余非地面点进行空间聚类，提取目标的3D感兴趣区域；对3D激光雷达和相机的坐标的外参数进行标定，并根据标定参数将目标的3D感兴趣区域映射到对应的相机图像中，提取相机图像中对应的2D感兴趣区域；利用深度卷积网络对所述的2D感兴趣区域进行特征提取，从而对2D感兴趣区域中的目标进行定位和识别。本发明充分利用了3D激光雷达和相机数据中间的互补性，提高了对场景的目标定位和分类识别的精度和时效性，可用于无人车中的目标实时检测。
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公开(公告)号：CN107798916B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710861265.4
申请日：2017-09-21
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种车‑路‑人协同的高速公路行车安全智能预警系统及方法，系统由带LTE‑V直通模块和定位系统的反光衣、路侧LTE‑V通信设备、路侧视频监视系统、车载LTE‑V通信设备、车载毫米波雷达、车辆运动状态感知模块和车载安全预警模块组成。本发明可为高速公路上的行车安全提供保护措施和设备，可对检测到的危险源进行远距离预警和近距离驾驶行为干预，减少高速公路上行驶车辆与作业人员以及违规上路人员的碰撞概率。
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公开(公告)号：CN110807922A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911040213.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人车交叉路口通行能力测试系统及测试方法，利用设有交通信号灯的十字交叉测试道路作为无人车测试场地，在十字交叉测试道路旁设置路侧设备和控制中心计算机，利用路侧设备和控制中心计算机与待测试车辆实现信息交互，获取待测试车辆行驶信息，然后利用参考车辆作为待测试无人车辆测试过程中的影响车辆，利用参考车辆及十字交叉测试道路对待测试无人车辆进行测试，能够有效模拟无人车在实际道路行驶过程中遇到的路况，本发明更加贴近于真实行驶环境，使得测试结果能够更加准确地表现待测车辆通过交叉路口的能力，相比于实际道路测试，测试过程更加安全、相比于虚拟仿真测试，测试环境更加接近真实交通环境，测试结果更加真实可靠。
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公开(公告)号：CN106204705B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201610529212.8
申请日：2016-07-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多线激光雷达的3D点云分割方法，包括步骤：1)利用多线激光雷达扫描360°范围内的3D点云数据,建立笛卡尔坐标系OXYZ，将3D点云数据转换到笛卡尔坐标系下，对笛卡尔坐标系下的3D点云数据进行预处理，确定3D点云数据中的感兴趣区域；2)利用近邻点的统计特性滤除感兴趣区域中的悬空障碍点；3)构建极坐标网格地图，将滤除悬空障碍点后的3D点云数据映射到极坐标网格地图中，然后从极坐标网格地图中的3D点云数据中分割出非地面点云数据；4)将非地面点云数据利用八叉树进行体素化，采用基于八叉树体素网格的区域生长方法进行聚类分割。本发明能提高运算效率，检测精度高，可靠性强，可以广泛在车辆环境感知技术领域中应用。
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