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公开(公告)号：CN119832727A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411716096.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双向时空扩展图卷积网络的交通流预测方法及系统，方法包括：实时获取路网中每个节点的历史交通流数据并作为初始交通流特征；将初始交通流特征依次经过特征融合和因果卷积，得到带有时序特征的交通流数据；计算路网对应的双向归一化邻接矩阵，分别将交通流数据与每个方向的归一化邻接矩阵进行带有ARMA滤波器的扩展图卷积操作，得到每个方向的扩展图卷积的每层信息；将同一方向的扩展图卷积的每层信息聚合，得到每个方向的扩展图卷积的层聚合特征后通过注意力聚合得到最终的输出。本发明提高预测精度的同时减少模型参数量和训练时间以满足实时交通流预测的需求。
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公开(公告)号：CN118430233A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410421288.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拥堵预测的匝道合流区域主线路段车道标线的动态管控方法、装置及介质，包括：获取匝道合流区域的动态车道管控路段的历史样本数据集；其中，历史样本数据集由路侧设备采集交通流信息及车辆轨迹数据，并从中提取样本数据得到；基于历史样本数据集构建主线道路拥堵预测模型，其输入和输出分别为历史样本数据集中的在先时刻的车道交通流特征参数和在后时刻各车道的速度和密度；获取实时样本数据，利用构建的主线道路拥堵预测模型获得目标时刻的各车道的速度和密度，进而计算拥堵阈值和判别当前拥堵等级，对动态车道标线施行相应管控模式。本发明可准确预判匝道合流区域道路拥堵状态及对车道实时动态标线管控，提高道路通行效率。
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公开(公告)号：CN117275264A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310841985.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应急车辆借道通行及专用信号控制方法，包括：采集交叉口物理特征、社会车辆状态和不同流率下车辆的流量、数量和密度，根据冲击波理论计算计算交叉口的逆向左转车道长度；若应急车辆到达交叉口，将逆向左转车道作为应急车道，进行预信号控制来清空应急车道的社会车辆，并在速度引导区域对应急车辆进行速度引导；计算应急车辆的应急相位的绿灯开启时间与持续时间，以应急车辆优先通过交叉口和交叉口不同相位冲突关系为约束，以社会车辆总出行时间最小为目标，计算交叉口信号配时。本发明在现有城市交通的条件下，对应急车辆速度和交叉口信号控制方案协同优化，在应急车辆优先通行下保证社会车辆效益。
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公开(公告)号：CN111402576A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010024882.0
申请日：2020-01-10
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 一种基于深度学习的城市道路交通状态预测系统，利用如下模块实现预测：交通环境模块、记忆库模块、神经网络模块、训练提升网络模块、可视化模块、交互模块；所述交通环境模块包括采集模块、预处理模块，所述采集模块采集城市道路位置信息、高峰期平均车速信息、气温信息、降水概率信息、拥堵长度信息；所述预处理模块基于拉格朗日插值方法与归一化方法进行交通数据预处理，获取用于交通预测的可靠数据，所得数据存入记忆库模块，并根据所述可靠数据构建神经网络，从而构建交通状态的深度循环学习网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119541264A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411425128.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/08 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种混合交通流环境下的CACC车队协同换道控制方法，步骤包括：确定目标车道的初始换道间隙和与CACC车队协同控制的目标网联自动驾驶车辆；获得CACC车队、目标网联自动驾驶车辆及其前车的车辆运动状态信息；构建纵向控制方法，通过车辆协同减速逐辆生成换道间隙，使用横向控制算法控制车辆完成换道；在CACC车队换道结束后，再次使用纵向控制方法控制车辆以期望间距巡航。本发明在目标车道车辆间隙不具备换道条件时，通过车辆间的协同控制，有效实现了CACC车队的换道。
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公开(公告)号：CN119541263A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411425124.4
申请日：2024-10-12
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/08 , G08G1/087 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种考虑网联自动驾驶专用道的应急车辆路段优先通行控制方法，步骤包括：采集应急车辆以及目标路段的所有车辆的车辆状态信息，若应急车辆进入目标路段，引导应急车辆驶入目标路段的网联自动驾驶专用道，并实时计算动态清空区域；将动态清空区域内的网联自动驾驶车辆作为优化车辆，使用以应急车辆延误最小及对周围车辆干扰最少为目标建立的多目标优化模型对优化车辆的速度变化值和换道决策进行优化后以此控制优化车辆，从而将应急车辆前方影响通行的网联自动驾驶车辆进行清空。本发明对混合交通流环境的社会车辆中的网联自动驾驶车辆的纵向跟驰和横向换道决策进行优化，在保证应急车辆优先通行的同时，减少对社会车辆的影响。
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公开(公告)号：CN119541262A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411425123.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/08 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种纯网联环境下考虑多目标优化的匝道合流区车辆汇入轨迹规划方法，步骤包括：若主线存在安全间隙且匝道车辆能安全汇入所述安全间隙，根据安全间隙前后车的位置和速度以及加速车道起点位置，确定匝道车辆进入加速车道时的位置并采样汇入起点和汇入终点，根据汇入起点和汇入终点计算汇入轨迹集；选取与匝道车辆与前车、后车以及加速车道末端的碰撞关系式均匹配的汇入轨迹得到安全轨迹集；建立汇入轨迹的多目标优化模型对安全轨迹集的所有轨迹进行计算，控制匝道车辆沿函数值最小的汇入轨迹驶入主线。本发明能够有效规划安全的匝道合流区车辆汇入轨迹，极大地提升交通安全性以及通行效率，具有相应的实用价值。
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公开(公告)号：CN119283899A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411425126.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合长短期记忆网络和卡尔曼滤波器的车辆纵向模型预测控制方法，步骤包括：建立考虑前车速度变化的车辆纵向动力学模型作为MPC控制框架的预测模型；使用LTSM模型根据前车历史加速度预测得到前车每个时刻的加速度值并代入MPC控制框架中，计算得到对应的控制量；若前车为HDV，计算每个时刻的车辆状态估计值并进行卡尔曼滤波处理后代入MPC控制框架中；若前车为CAV，则实时获取车辆状态实际值后代入MPC控制框架中；根据每个控制周期的控制量对车辆进行纵向控制。本发明解决了智能网联汽车在环境和模型参数存在不确定性情况下的控制性能下降和稳定性变差问题，在保证安全、舒适的同时提高了车辆运行效率。
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公开(公告)号：CN118419020A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410442013.8
申请日：2024-04-12
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本申请涉及一种基于车辆动力学的多目标优化协同换道方法，包括在CAV车辆控制系统中建立协同换道控制框架，所述协同换道控制框架包括设置纵向控制器和设置横向控制器；所述设置纵向控制器包括：建立单车纵向动力学模型；纵向控制器设计；纵向控制器求解。所述设置横向控制器包括参考轨迹生成；横向动力学建模；建立预测方程；设置约束条件；建立目标函数。将#imgabs0#中的第1个元素作为实际控制增量作用于CAV车辆控制系统，从而对车辆的行驶轨迹进行控制。本申请的基于车辆动力学的多目标优化协同换道方法，提出了两阶段纵横向独立控制框架，能够降低车辆换道的操作难度，提高控制效率。
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