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公开(公告)号：CN115394112B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210809651.X
申请日：2022-07-11
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开一种基于实时信息匹配及考虑人行安全的智能停车场找车方法及系统，该方法步骤包括：S01.当车辆进入停车场时，分别采集初始的车牌信息和人脸信息；S02.当车辆驶入停车场内，通过多个图像采集装置追踪车辆，采集人脸信息进行补充，在车辆停放完成后采集车辆停放位置；S03.构建人脸、车辆停放位置及车牌信息之间的匹配关系；S04.当需要找车时，通过输入信息进入找车阶段或判断是否进入找车阶段，根据匹配关系进行信息匹配，确定车辆停放位置；S05.计算考虑交通冲突及行走效率的最优行走路径，并进行诱导信息显示。本发明具有实现方法简单、高效、找车精准度及智能化程度高、诱导路径最安全等优点。
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公开(公告)号：CN116434523A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211513038.X
申请日：2022-11-28
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06N5/01 , G06F18/241 , G08G1/16
摘要： 本发明公开一种信息感知场景下基于约束度的车辆主动安全管控方法及装置，该方法步骤包括：S01.对不同类型的道路节点建立坐标系并进行区域细分，建立形成道路节点数据库；S02.感知捕获道路、车辆及交通流信息并存储；S03.计算约束度并训练形成约束度预测模型；S04.当检测车辆进入预设道路节点时，触发安全预警并获取当前车辆的ID号信息；S05.获取当前车辆实时监测数据以及周边环境信息；S06.计算当前车辆的约束度等级并预测车辆风险状态；S07.控制按照当前预测的约束度等级获取对应主动车辆管控策略发布；S08.更新数据库及车辆安全预警模型。本发明具有实现方法简单、管控精度以及效率高、安全可靠等优点。
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公开(公告)号：CN116110223A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211649019.X
申请日：2022-12-21
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开一种考虑车头时距特征的路径行程时间可靠性分析方法，步骤包括：步骤S01.获取目标路段内各车道车辆经过上、下游检测点的时刻，得到各车辆的过车时刻数据；步骤S02.根据各车辆的过车时刻数据，计算路段内各车辆经过上下游检测点的车头时距；步骤S03.根据路段内各车辆经过上下游检测点的车头时距，使用预先构建的路径行程时间预算模型计算出路径行程时间预算值，路径行程时间预算模型中使用路段内各车辆经过上下游检测点的车头时距分别计算路径行程时间的均值与方差；步骤S04.根据路径行程时间预算值得到路径行程时间的可靠性条件。本发明具有实现方法简单、计算量小、分析效率以及精度高等优点。
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公开(公告)号：CN115713863A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211352654.1
申请日：2022-10-31
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种面向自动驾驶专用相位的轨迹规划与信号优化方法，首先，基于自动驾驶专用车道，设计自动驾驶专用相位，采取自动驾驶车辆穿插式通行模式；其次，考虑车道与相位的信号状态、车辆跟车、自动驾驶车辆冲突分离、通行权分配等约束，以车辆快速驶离交叉口为目标，建立车辆轨迹规划模型；然后，建立信号配时方案的约束方程，并将车辆轨迹规划模型划分为两个子模型，分别是以信号状态为参数的轨迹规划模型和以信号状态为决策变量的轨迹规划模型；最后，基于动态周期和相序的信号控制策略，设计面向自动驾驶专用相位的轨迹规划与信号优化算法，优化获得车辆轨迹和信号配时方案。
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公开(公告)号：CN115223372A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210853320.6
申请日：2022-07-08
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于区段优先的公交信号优先控制方法，主要包括如下步骤：首先采集研究道路区段内的公交信号优先基础数据；其次，确定交叉口各相位的理论信号优先请求时长，并对交叉口各相位的实际信号优先时长进行约束；再针对多公交优先请求进行防冲突约束；建立公交优先请求方案下交叉口各相位对应的绿灯时长关系式，并对优化后的绿灯时长进行约束；最后以公交车获得信号优先节省的乘客总延误最大为目标函数，优化获得公交优先请求结果和交叉口信号配时方案。本发明方法主要针对城市道路上多交叉口多线路多冲突公交信号优先请求控制问题，本方法的目标不仅是减少公交乘客延误，还考虑了优先让与交叉口相匹配的公交车辆获得信号优先权，以实现区段公交信号优先控制。
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公开(公告)号：CN112784000B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110112526.9
申请日：2021-01-27
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/909 , G06F16/9537 , G06Q10/04 , G01S19/42
摘要： 本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的寻客方法，获取研究区域内出租车的GPS历史数据，形成出租车GPS原始数据集；对出租车GPS原始数据集进行预处理，获得出租车有效数据集；对研究区域进行网格化处理，将网格化处理后每个单元格定义为一个子区域；基于出租车有效数据集，通过区域内客户搜索或跨区域客户搜索，确定寻客子区域；从出租车有效数据集中提取寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘；提取出租车所在位置与寻客子区域内所有上客热点间的载客路径形成候选路径集，并基于效用函数在候选路径集中选择效用最大的候选路径为最佳寻客路径。为空载出租车司机提供了载客地点和出行线路的引导。
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公开(公告)号：CN113838298A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111110728.6
申请日：2021-09-23
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明涉及一种无信控交叉口安全预警系统及方法，包括车辆检测模组、无线通信模组、信息处理模组、预警信息发布模组、供电模组。无信控交叉口安全预警系统安装在交叉口每个进口方向的道路右侧；当某一方向的车辆检测器模组检测到有车辆即将进入交叉口时，便通过无线通讯模组将信息传递给交叉口其他互联的预警系统；信息处理模组在接收到无线通讯模组传递的信息后，经判断，若当前车辆检测模组在5秒内也检测到有车辆到来，则通过预警信息发布模组发布预警信息，提醒当前车辆前方交叉口的来车方向。本发明可为即将通过无信控交叉口的车辆提供实时更为精确的预警信息，提高行车安全性。
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公开(公告)号：CN113327448A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110877881.5
申请日：2021-08-02
申请人： 长沙理工大学
IPC分类号： G08G1/0968 , G08G1/0967 , G08G1/01 , G08G1/052 , G06F17/11
摘要： 本发明面向自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混合行驶的交通环境，设计了一种自动驾驶专用相位下的车辆轨迹优化方法，属于智能交通领域。首先，采集交叉口的物理参数、车辆的基本信息及各进口车道的信号状态；其次，将交叉口划分为轨迹控制区和协调刹车区，建立车辆行驶轨迹模型和自动驾驶车辆冲突分离的协调控制模型；最后，以交叉口所有进口车道上的车辆安全、迅速地通过交叉口为优化目标，优化获得车辆的位置、速度及加速度。本发明考虑自动驾驶车辆与人工驾驶车辆行驶的差异性，优化不同车辆类型的轨迹，并在自动驾驶专用相位下，对自动驾驶专用车道上的车辆进行冲突分离的协调控制，实现车辆的分类而治。
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公开(公告)号：CN113140112A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110683347.0
申请日：2021-06-21
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开了一种自动驾驶交叉口车辆冲突分离的控制方法，针对自动驾驶环境下交叉口，采集交叉口的车道数、车道宽度，车辆的数量、理论到达时刻与车速，计算车辆在交叉口内部网格的进出时刻。根据车辆在交叉口内部网格的进出时刻，对于同方向车辆间基于先到先服务进行冲突分离，对于不同方向车辆，确定一个安全时间间隔，根据理论到达时刻之差在该安全时间间隔区间内、外的比较车辆，分别建立车辆间的冲突分离模型。本发明解决自动驾驶环境下交叉口通行车辆间的冲突问题，通过建立基于网格的车辆冲突分离方法，避免了车辆间冲突，降低了交叉口通行车辆的延误，并提高了控制模型的计算效率。
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公开(公告)号：CN113011512A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110333100.6
申请日：2021-03-29
申请人： 长沙理工大学
摘要： 本发明公开一种基于RBF神经网络模型的交通生成预测方法及系统，该方法步骤包括：步骤S01.获取待预测区域指定时长内的居民出行起讫点位置坐标数据；步骤S02.对获取的居民出行起讫点位置坐标数据进行聚类分析，将待预测区域进行交通小区的划分；步骤S03.使用RBF神经网络建立交通生成预测模型；步骤S04.获取各交通小区的交通生成影响参数数据以及交通生成量，并作为训练样本对交通生成预测模型进行训练；步骤S05.将待预测交通小区的交通生成影响参数数据以及交通生成量输入至训练后的交通生成预测模型中，得到待预测交通小区的交通生成量的预测结果输出。本发明具有实现方法简单、复杂程度低、预测效率以及精度高优点。
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