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公开(公告)号：CN113361613A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110659080.1
申请日：2021-06-15
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于轨迹数据的上匝道车辆换道仿真模型分类方法及装置，包括：获取所有车辆在每一时刻的微观跟驰参数；提取具有换道行为的车辆并对车辆的换道行为计算换道前后时刻对应的车辆换道指标，并计算换道指标变化比；人工标注换道行为类别标签，通过换道行为所对应的车辆换道指标以及换道指标变化比，确定分类决策函数的计算式；利用分类决策函数确定车辆的换道行为类别，进而得到车辆换道仿真模型分类结果。本发明提供的方法综合考虑换道车辆一定范围内其他车辆的相互作用，对于车辆换道行为评估更加准确可靠，进而对于车辆换道行为划分更加合理，从而实现对车辆换道行为的定指标准确分类。
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公开(公告)号：CN114187759B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202111376102.X
申请日：2021-11-19
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/0967 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动模型的路侧单元驾驶辅助方法及装置，包括路侧单元通过三维激光雷达对监测区域的道路状态进行提取获得交通状态图；将获取的交通状态图经数据驱动模型预测未来可能的交通状态图；路侧单元经I2V通信技术将预测的交通状态图传输给搭载车载通讯单元的车辆作为驾驶辅助信息。本发明立足于自动驾驶车路协同技术背景，基于路侧单元检测区域的确定性以及海量历史数据，充分应用路侧单元边缘计算能力，利用卷积长短时记忆神经网络深度挖掘历史数据中潜藏的高度非线性特征，对未来的交通状态进行准确预测。提供车辆未来的交通状态也可以辅助单车智能的最优决策，从而实现在车路协同和单车智能两个层面助力自动驾驶的发展。
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公开(公告)号：CN114049764B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111264070.4
申请日：2021-10-27
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于卷积长短时记忆神经网络的交通仿真方法，包括：获得仿真区域内的交通流视频，通过图像识别方法从交通流视频中获得仿真区域内所有车辆轨迹数据；对车辆轨迹数据进行预处理得到仿真区域的交通状态网格图；将交通状态网格图作为卷积长短时记忆神经网络的输入，并对于该卷积长短时记忆神经网络进行参数训练，得到训练好的卷积长短时记忆神经网络；基于仿真区域获取交通状态网格图，将该交通状态网格图输入训练好的卷积长短时记忆神经网络获取交通仿真结果；基于仿真场景获取交通状态网格图，将采样的交通状态网格图输入神经网络获取仿真结果。从而显著提高了微观交通仿真的精度。
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公开(公告)号：CN113255101B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110436944.3
申请日：2021-04-22
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种交叉口进口道车辆换道仿真模型标定方法及装置，车辆换道模型标定包括：获取车辆和道路实测数据，包括目标车辆进入目标路段所在车道、初始位置、车辆速度，进入目标路段时间和换道目标车道；构建基于效用选择理论的车辆换道模型；根据获取的道路实测数据，对交叉口进口道部分的车辆进行仿真；根据仿真结果计算的车辆换道完成率判断是否标定结束，得到标定参数。本发明标定方法便捷有效，有利于车辆换道行为的仿真研究及应用，通过使用道路实测数据，对车辆换道模型进行参数标定，从而得到准确的车辆换道模型，进而适用于交通流微观建模、车辆换道行为研究，为模拟交通流提供了理论支撑。
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公开(公告)号：CN113361613B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110659080.1
申请日：2021-06-15
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F17/10 , G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种基于轨迹数据的上匝道车辆换道仿真模型分类方法及装置，包括：获取所有车辆在每一时刻的微观跟驰参数；提取具有换道行为的车辆并对车辆的换道行为计算换道前后时刻对应的车辆换道指标，并计算换道指标变化比；人工标注换道行为类别标签，通过换道行为所对应的车辆换道指标以及换道指标变化比，确定分类决策函数的计算式；利用分类决策函数确定车辆的换道行为类别，进而得到车辆换道仿真模型分类结果。本发明提供的方法综合考虑换道车辆一定范围内其他车辆的相互作用，对于车辆换道行为评估更加准确可靠，进而对于车辆换道行为划分更加合理，从而实现对车辆换道行为的定指标准确分类。
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公开(公告)号：CN113449416B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110652812.4
申请日：2021-06-11
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08
摘要： 本发明涉及一种交叉口进口道的智能体仿真方法，针对驶向路口的道路，依次划分为排队等候区、车道选择区、自由换道区，结合将各个交通对象作为智能体，基于对车辆行驶状态的实时检测，执行车辆通行路径的控制仿真，实现车辆的换道行为和跟驰行为，由此提高车辆在路口的通信效率；相对应本发明还设计了基于智能体仿真方法的系统，基于仿真车辆智能体之间的互相通讯，以及结合环境智能体的环境信息检测，通过系统化对设计仿真方法的执行，自行根据规则完成决策，从而准确高效地复现路口进口道车辆的仿真，为路口的设计与评价提供可靠的手段。
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公开(公告)号：CN114049764A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111264070.4
申请日：2021-10-27
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于卷积长短时记忆神经网络的交通仿真方法，包括：获得仿真区域内的交通流视频，通过图像识别方法从交通流视频中获得仿真区域内所有车辆轨迹数据；对车辆轨迹数据进行预处理得到仿真区域的交通状态网格图；将交通状态网格图作为卷积长短时记忆神经网络的输入，并对于该卷积长短时记忆神经网络进行参数训练，得到训练好的卷积长短时记忆神经网络；基于仿真区域获取交通状态网格图，将该交通状态网格图输入训练好的卷积长短时记忆神经网络获取交通仿真结果；基于仿真场景获取交通状态网格图，将采样的交通状态网格图输入神经网络获取仿真结果。从而显著提高了微观交通仿真的精度。
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公开(公告)号：CN113449416A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110652812.4
申请日：2021-06-11
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08
摘要： 本发明涉及一种交叉口进口道的智能体仿真方法，针对驶向路口的道路，依次划分为排队等候区、车道选择区、自由换道区，结合将各个交通对象作为智能体，基于对车辆行驶状态的实时检测，执行车辆通行路径的控制仿真，实现车辆的换道行为和跟驰行为，由此提高车辆在路口的通信效率；相对应本发明还设计了基于智能体仿真方法的系统，基于仿真车辆智能体之间的互相通讯，以及结合环境智能体的环境信息检测，通过系统化对设计仿真方法的执行，自行根据规则完成决策，从而准确高效地复现路口进口道车辆的仿真，为路口的设计与评价提供可靠的手段。
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公开(公告)号：CN114187759A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111376102.X
申请日：2021-11-19
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/0967 , G06N3/04 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动模型的路侧单元驾驶辅助方法及装置，包括路侧单元通过三维激光雷达对监测区域的道路状态进行提取获得交通状态图；将获取的交通状态图经数据驱动模型预测未来可能的交通状态图；路侧单元经I2V通信技术将预测的交通状态图传输给搭载车载通讯单元的车辆作为驾驶辅助信息。本发明立足于自动驾驶车路协同技术背景，基于路侧单元检测区域的确定性以及海量历史数据，充分应用路侧单元边缘计算能力，利用卷积长短时记忆神经网络深度挖掘历史数据中潜藏的高度非线性特征，对未来的交通状态进行准确预测。提供车辆未来的交通状态也可以辅助单车智能的最优决策，从而实现在车路协同和单车智能两个层面助力自动驾驶的发展。
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公开(公告)号：CN113392106A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110603441.0
申请日：2021-05-31
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种多智能体交通仿真数据存储与更新方法，包括：针对所有车辆建立对应的车辆智能体；构建仿真空间图，每个车辆智能体对应仿真空间图中的一个节点；确定节点之间的连接对应关系，完成仿真空间图的边定义；结合每个车辆智能体的车辆属性信息、车辆跟驰决策能力和车辆换道决策能力，采用深度优先算法对仿真空间图上每个节点对应的车辆智能体进行状态更新，再基于状态更新后的车辆智能体位置更新仿真空间图上每个节点连接边对应的节点，实现仿真空间图的数据更新，直至仿真时间结束。本发明避免了状态更新的过程中反复读取的过程，从而从数据结构的角度加速微观仿真状态存储和更新，提高微观仿真的运行效率。
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