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公开(公告)号：CN114186638A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111518342.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种行人车辆交互场景的提取方法、系统及可读存储介质，方法包括以下步骤：从自然驾驶数据集中筛选得到一阶人车交互事件及其前序事件；对跟车事件与人车交互事件进行特征挖掘聚类分析；根据跟车事件与人车交互事件的特征挖掘聚类分析结果提取二阶人车交互场景。所述提取二阶人车交互场景具体包括：根据跟车事件与人车交互事件的特征挖掘聚类分析结果，对一阶场景及其前序场景每一类的数量分布进行联合统计，选择每一类跟车场景下一阶场景数量累计占比超过80％的场景作为典型二阶场景，筛选出典型二阶场景。本发明二阶人车交互场景可以更加真实地反映道路人车交互情况，挖掘出更多潜在的危险人车交互测试场景，实现对网联车辆充分、有效的测试。
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公开(公告)号：CN116246466B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310238213.7
申请日：2023-03-13
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种考虑自动驾驶多模式特性的混合交通流管理方法及系统，方法包括在具体车道场景中，对当前路网中的CAV和HDV混合交通流进行CAV渗透率的监测；以及根据当前路网中的总车道数量设置CAV渗透率的阈值步长，按照CAV渗透率值是否达到CAV渗透率的阈值点管控PD类型车道，调整对PD车道的CAV自动驾驶模式是否限制。在车道类型确定后，禁止不同类型车道之间转换车道类型。最后判断当前路网中的CAV渗透率所处的阈值区间，根据所处不同的阈值区间来对车道重新进行属性定义和模式管控。本发明充分考虑了产生更多异质性的CAV对整个混合交通流带来的影响，降低了区分自动驾驶模式的CAV所产生的异质性对交通流带来的负面影响。
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公开(公告)号：CN116246466A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310238213.7
申请日：2023-03-13
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种考虑自动驾驶多模式特性的混合交通流管理方法及系统，方法包括在具体车道场景中，对当前路网中的CAV和HDV混合交通流进行CAV渗透率的监测；以及根据当前路网中的总车道数量设置CAV渗透率的阈值步长，按照CAV渗透率值是否达到CAV渗透率的阈值点管控PD类型车道，调整对PD车道的CAV自动驾驶模式是否限制。在车道类型确定后，禁止不同类型车道之间转换车道类型。最后判断当前路网中的CAV渗透率所处的阈值区间，根据所处不同的阈值区间来对车道重新进行属性定义和模式管控。本发明充分考虑了产生更多异质性的CAV对整个混合交通流带来的影响，降低了区分自动驾驶模式的CAV所产生的异质性对交通流带来的负面影响。
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