公开(公告)号：CN117727195A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311514916.4

申请日：2023-11-14

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  石若琳

IPC分类号： G08G1/0967 ,  G08G1/01 ,  G06F30/20 ,  G06F119/02

摘要： 本发明涉及一种结合数字化交通规则的交叉口右转轨迹规划方法，包括以下步骤：将右转车辆所涉及的交通规则分为转弯、让行、限速三类；基于度量时间逻辑形式化交通规则的表达方式，使用机器学习与统计分析相结合的方法量化关键参数，数字化交通规则；结合数字化交通规则，基于采样与数值优化方法，构建右转轨迹规划模型；搭建仿真平台，对右转轨迹规划模型进行评估，选取关键参数最优值，并基于关键参数最优值仿真验证模型有效性。与现有技术相比，本发明具有安全性高、规则遵守性强等优点。

公开(公告)号：CN116449822A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310278019.1

申请日：2023-03-21

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  何林佳

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明涉及一种基于LPA的拟人化自动驾驶车辆交叉口转向训练方法及装置，其中方法包括：构建自动驾驶车辆交叉口转向数据集，并针对每类转向场景，将数据集随机划分为训练集和测试集；确定反映汽车转向控制相关目标的特征量指标，建立综合代价函数；基于LPA算法训练车辆转向轨迹，每次训练时，按顺序训练训练集中的转向事件，重复多次，选择综合代价最小的轨迹进行约束和碰撞检查，循环检测后，确定最佳轨迹作为输出；在CARLA仿真环境中开展自动驾驶交叉口转向测试；对比仿真结果和测试集轨迹，评价LPA算法训练后的拟人化效果。与现有技术相比，本发明在处理自动驾驶车辆的交叉口转向方面显示出安全、舒适和高效的特征，并兼具人类驾驶员的驾驶优点。

公开(公告)号：CN111723470B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202010456689.4

申请日：2020-05-26

申请人： 同济大学

发明人： 徐晓妍 ,  王雪松 ,  高岩

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F30/27 ,  G08G1/01 ,  G08G1/16

摘要： 本发明涉及一种基于标定优化RSS模型的自动驾驶控制方法，用于对既有的责任敏感安全模型的参数进行标定，该方法为内嵌在计算机内的程序，包括：步骤1：从自然驾驶数据库中筛选跟车场景下危险事件，获得跟车场景下危险事件数据；步骤2：使用步骤1中获取的危险事件数据，在仿真平台中复现危险事件，获得后车驾驶轨迹数据；步骤3：建立目标函数，构建多目标最优化问题；步骤4：求解目标函数，获得目标函数解集；步骤5：从目标函数解集中获得最优解，作为RSS模型的最终标定结果。与现有技术相比，本发明具有复杂度低、综合考虑模型安全性和保守程度、安全性高、具有现实适用性等优点。

公开(公告)号：CN113920725B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202111157301.1

申请日：2021-09-30

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  裴莹莹 ,  袁景辉

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明涉及一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤1：获取道路上所有路段及交叉口的几何设计、交通运行及事故数据；步骤2：沿道路方向，将道路划分为中观分析单元；步骤3：确定主干道横向影响区范围；步骤4：构建中观安全分析样本数据集；步骤5：建立泊松对数正态条件自回归模型；步骤6：模型预测精度对比与分析。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。

公开(公告)号：CN113887569B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202111055435.2

申请日：2021-09-09

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  唐永峰

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明涉及一种基于区域尺度的事故多发区域判别方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：基于各个分析单元的区域特征数据以及事故数据，并考虑分析单元间的空间相关性，构建贝叶斯泊松对数自回归模型，用于将事故数按照区域面积标准化，获得贝叶斯估计事故数；步骤S2：计算预测区域的贝叶斯估计事故数与基于事故类别确定的区域平均事故期望的差值，得到该预测区域的安全可提高空间PSI，对该预测区域是否为事故多发区域进行判别，若该值为正，表明该预测区域为安全区域，反之，表明该预测区域为危险区域。与现有技术相比，本发明针对分析单元尺度差异较大的城市区域，提供了一种准确度高的判别方法。

公开(公告)号：CN114116454A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111292786.5

申请日：2021-11-03

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  周维萱

IPC分类号： G06F11/36

摘要： 本发明涉及一种机非冲突场景下车辆自动紧急刹车模型的标定方法，该方法包括以下步骤：步骤1、利用阈值法与视频校核法从自然驾驶数据中提取出机动车与非机动车的冲突片段数据；步骤2、在仿真平台中还原冲突场景，进行避撞操作并测试避撞算法的参数；步骤3、使用安全性评价指标与保守性评价指标评价不同参数组合下的效果，确定模型的标定结果。与现有技术相比，本发明具有安全性高以及适用性高的优点。

公开(公告)号：CN114049661A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111195880.9

申请日：2021-10-14

申请人： 同济大学

发明人： 蔡博文 ,  徐荣娇 ,  王雪松

IPC分类号： G06V40/16 ,  G06V20/59 ,  G06N3/02

摘要： 一种基于面部关键点识别和支持向量机相结合的分心驾驶检测方法，包括：采集驾驶员面部图像，提取人脸特征部位信息，输出人脸关键点位置坐标，进行视频追踪并将一段时间序列的关键点位置坐标形成一维数组，输入支持向量机模型，并制定判定阈值进行分心状态判断。本发明的目的在于研发一种通适性算法，通过视频传感器采集的驾驶人面部数据，结合交通工程理论，进行驾驶员分心驾驶状态侦测，对于后续形成完善的驾驶员异常驾驶行为监控系统等方面具有现实意义。

公开(公告)号：CN114021292A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111254081.4

申请日：2021-10-27

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  杨敏明 ,  裴莹莹

IPC分类号： G06F30/18 ,  G06Q50/30 ,  G06F16/29

摘要： 本发明涉及一种面向区域安全态势演变的安全统计模型更新方法及介质，该方法具体包括以下步骤：步骤1：交通分析小区TAZ划分；步骤2：自变量类别与空间聚集；步骤3：交通事故数据收集与处理；步骤4：构建模型更新样本数据集；步骤5：建立负二项条件自回归模型；步骤6：计算安全可提高空间PSI。与现有技术相比，本发明具有利用最新的数据进行安全模型更新，从而提高了事故多发区域的识别精度等优点。

公开(公告)号：CN113887131A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111121003.7

申请日：2021-09-24

申请人： 同济大学

发明人： 王雪松 ,  刘爽

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F111/06

摘要： 本发明涉及一种面向车辆切入场景的责任敏感安全模型标定方法，其特征在于，该方法首先从自然驾驶数据库中筛选车辆切入场景下危险事件，并在仿真平台中复现，获得后车驾驶轨迹数据；然后通过建立目标函数，构建多目标最优化问题并求解，获得最优目标函数解集，作为RSS模型的最终标定结果；最后使用经过标定优化的RSS模型对自动驾驶车辆进行自动驾驶控制。与现有技术相比，本发明具有复杂度低、综合考虑模型安全性和保守程度、安全性高、现实适用性好等优点。

公开(公告)号：CN113781777A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111009422.1

申请日：2021-08-31

申请人： 同济大学

发明人： 丰明洁 ,  王雪松

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明涉及一种基于多元时间序列模型的交通事故数预测方法及系统，其中事故预测方法包括：步骤1：获取道路交通事故数据、交通违法数据、交通执法数据、节假日数据和天气数据；步骤2：构建样本数据集；步骤3：建立基于向量自回归模型的事故预测模型；步骤4：将需要预测交通事故数的若干天的节假日情况和天气条件输入事故预测模型，预测这若干天中每天的交通事故数。与现有技术相比，本发明具有预测结果更加准确可靠、有利于提高交通执法资源有效利用率等优点。