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公开(公告)号：CN118917459A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410934232.8
申请日：2024-07-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种完全网联自动驾驶场景的潮汐车道布局优化方法和系统，旨在通过充分利用现有道路资源与网联自动驾驶车辆的技术优势，优化车道数量和方向分配，实现降低路网总出行成本的目标。本发明结合遗传算法与数学优化模型，考虑所有权不同的两类网联自动驾驶车辆以及车道规划决策与出行者路径选择行为的相互影响，灵活调整不同行驶方向的车道数以适应不同时段的交通需求。本发明提出的潮汐车道布局优化方法显著提升了路网通行效率，减少了交通拥堵，展现了网联自动驾驶技术在交通管理中的潜力与优势。
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公开(公告)号：CN118824040A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410795562.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/123 , G08G1/0967 , G06Q10/109 , G06Q50/40 , G06F17/11
Abstract: 本申请提供一种基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法、装置、存储介质及电子设备，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：基于第一运行信息，得到目标公交线路的站点间公交车辆行驶时间概率分布函数，基于第二运行信息，确定目标公交线路的关键站点，并基于关键站点，生成固定时间控制点集合；基于概率分布函数以及固定时间控制点集合，利用确定性混合整数线性规划模型，生成目标运行方案。本申请提供的基于可变时间控制点的自动驾驶公交运行方案生成方法，用于通过建模科学决策各班次自动驾驶公交时间控制点方案及其在各时间控制点处计划到站时刻，充分发挥自动驾驶技术的优势，提升线路运行可靠性，改善公交服务质量。
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公开(公告)号：CN118428512A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410345563.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/40
Abstract: 一种面向大规模的电动公交车辆运营与充电的启发式优化方法属于电动公交车辆运营管理技术领域。电动公交有限的行驶里程和耗时的充电降低了服务效率，制定高效的车辆行车计划十分必要。在电网容量或充电空间限制的情况下，需要考虑分时电价政策并对充电计划合理安排。本发明在考虑分时电价政策和不完全充电策略的基础上，开发了面向大规模的电动公交车辆运营与充电的启发式优化方法，对电动公交的行车计划和充电计划进行求解。本发明适用于电动公交系统的集成优化调度，能够对若干条公交线路的车辆调度和车辆在同一充电站执行充电任务的充电调度进行一体化优化。
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公开(公告)号：CN113379131B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110673754.3
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种纯电动公交应用下的接驳公交线网优化及车队规模与充电桩数量同步优化方法，属于纯电动公交线网规划领域。包括步骤1：模型构建；步骤2：公交线网初始化；步骤3：适应度评价；步骤4：迭代优化算法设计；步骤5：线网优化方案；本发明适用于研究区域内的纯电动公交接驳线网规划，并同时对各线路的车队规模与部署充电桩数量进行优化。本发明致力于从理论层面对接驳地铁的纯电动公交线网进行优化，使其在地铁接驳中发挥重要的作用，并同时优化各路线的电动公交车队规模与充电桩数量，降低公交运输系统总成本，提高总体运营效益和供给能力，从而提高接驳公交系统的服务水平。
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公开(公告)号：CN110930708A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911254145.3
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种城市交通承载力计算与预测方法，该方法包括：从宏观层面给出城市交通承载力的定义；结合高峰小时交通量和拥堵指数提出城市交通承载力的计算方法；以北京市交通网络为研究对象，基于多因素分析法研究了影响北京市交通承载力的关键因素，应用主成分分析降低变量维度；采用回归分析建立城市交通承载力与其影响因素的关系表达式；通过曲线拟合对2018～2025年各影响因素进行预测；预测2018～2025年城市交通承载力。本发明给出了城市交通承载力的定义，并给出城市交通承载力的衡量计算方法，基于对宏观指标的预测可以实现对城市交通承载力的预测，从而为交通管理部门掌握当前城市交通承载力提供计算与预测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119049286B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411215538.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了网联自动驾驶混行场景下的车道通行能力计算与分析方法，为处理混行车道通行能力与异质车辆空间分布之间的关系，提出一个物理意义明确、表达式明确的可计算指标(即CAV聚集强度)，在考虑CAV车队长度上限且不依赖两类车辆在车道上完全随机分布的假设条件下，定量表征HV与CAV两类车辆的纵向分布。针对HV和CAV混合行驶环境下车道随机通行能力计算问题，通过提出的环形单车道的设定，保证了混合交通流中的车头时距数与车辆数相等，从而建立车辆渗透率与不同车辆对比例之间的关系。基于提出的CAV编队强度指标，建立马尔可夫链模型，从理论上推导出混行车道通行能力的显式表达式，并将其表达为CAV渗透率、CAV聚类强度、CAV车队长度上限的多元函数。
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公开(公告)号：CN119722115A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411633403.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种用于研究合乘出行系统中交通方式选择的动态演化分析方法，包括：获取出行者的出行方式集合，其中，出行方式集合包括有车出行者和无车出行者可选择的出行方式；根据出行方式集合，计算不同出行方式的出行成本；根据出行成本，计算广义出行成本，其中，广义出行成本考虑合乘出行乘客数量和合乘出行司机数量之间的约束关系；根据广义出行成本，获取出行者不同出行交通方式的选择概率；构建合乘出行逐日动态演化模型，根据选择概率通过合乘出行逐日动态演化模型，得到出行者逐日出行交通方式选择行为的动态演变过程。本发明能够模拟日常不同出行方式交通流量的波动，为交通规划与管理部门制定合乘出行相关管理决策提供技术支持。
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公开(公告)号：CN117373236B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311275527.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种基于晚高峰通勤通学专线的模块车调度方法及装置，方法包括：获取乘客下车需求、乘车费用、专线站点信息、模块额定载客能力和可用模块数量；根据乘客下车需求、乘车费用、专线站点信息、模块额定载客能力和可用模块数量，得到模块调度决策结果；其中，模块调度决策结果包括站点模块分离信息和各站点模块分离数量信息，站点模块分离信息表征各站点是否为模块分离站点。本发明通过考虑乘客下车需求、乘车费用、专线站点信息、模块额定载客能力和可用模块数量等，得到模块调度决策结果，能够从根本上解决常规公交车辆过载或空载的问题，确保在运行期间总是保持较高的车辆利用率，降低运营成本。
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公开(公告)号：CN119049286A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411215538.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了网联自动驾驶混行场景下的车道通行能力计算与分析方法，为处理混行车道通行能力与异质车辆空间分布之间的关系，提出一个物理意义明确、表达式明确的可计算指标(即CAV聚集强度)，在考虑CAV车队长度上限且不依赖两类车辆在车道上完全随机分布的假设条件下，定量表征HV与CAV两类车辆的纵向分布。针对HV和CAV混合行驶环境下车道随机通行能力计算问题，通过提出的环形单车道的设定，保证了混合交通流中的车头时距数与车辆数相等，从而建立车辆渗透率与不同车辆对比例之间的关系。基于提出的CAV编队强度指标，建立马尔可夫链模型，从理论上推导出混行车道通行能力的显式表达式，并将其表达为CAV渗透率、CAV聚类强度、CAV车队长度上限的多元函数。
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公开(公告)号：CN118038702B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410273917.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种混行场景下车道通行能力上下限计算与分析方法和系统，包括：在普通车辆和网联自动驾驶车辆混行交通场景中，划分跟驰模式并定义对应的安全车头时距；根据不同跟驰模式占比与对应的安全车头时距，计算平均安全车头时距。根据平均安全车头时距，得到混行车道的通行能力。以四种安全车头时距的占比为决策变量，建立约束条件并以最小化或最大化平均安全车头时距为目标函数建立线性规划模型，从而得到混行车道通行能力的上限值和下限值。分析得到混行车道通行能力达到上限值和下限值时的车辆空间分布。本发明的优点是：不依赖任何关于安全车头时距取值的假设，得到任何参数下混行车道通行能力的上限值与下限值及其对应的车辆空间分布。
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