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公开(公告)号：CN118116236B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410427400.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法及系统，包括：S1、构建车辆行车风险场模型；S2、采集车辆周围环境信息；S3、基于步骤S2中采集的车辆周围环境信息数据，对自车和周围车辆未来一段时间变化的位置坐标和速度进行预测，得到未来时间段内各个时刻自车、周围车辆的位置和速度数据信息；S4、基于得到的自车和周围车辆的位置和速度数据，分别计算各个时间段内车辆的行车风险场；S5、根据车辆正常行驶到发生碰撞所用时间的倒数判断车辆间是否会产生交互作用，计算冲突风险场值、综合冲突风险场值；S6、实时输出根据计算得出的综合冲突风险场值。本发明可实现对道路中可能出现的各种情形进行危险程度评估。
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公开(公告)号：CN118298615A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410425925.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0967 , H04W4/029 , H04W4/40 , H04W4/46
Abstract: 本发明提供一种智能网联车队形成控制方法，包括以下步骤：S1、获取前车信息，包括前车车辆类型及前车与自车的相对距离S。S2、若与前车相对距离S大于等于S1，自车切换至领航模式。若与前车相对距离S小于S1，自车切换至退化模式。S3、若与前车相对距离S大于S2，自车切换至领航模式。若与前车相对距离小于等于S2且大于等于S3，自车切换至追赶模式。若与前车相对距离小于等于S4，自车切换至跟随模式。若与前车相对距离小于S3且大于S4，判断前车队列规模m和车队最大规模N的大小关系，继而确定跟车模式。本发明在保证车队成员的决策控制保持一致的前提下，基于车队形成过程规则进行车辆驾驶模式控制，保证控制方案的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN117670111A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311565117.X
申请日：2023-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/40 , G06F18/2337 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/082 , G08G1/01
Abstract: 本发明提出了一种基于评价指标改进FCM的高速路交通参数估计方法，主要改进了FCM状态划分算法。首先，通过经验模态分解对高速公路交通数据进行平稳化处理和去噪，以减少数据波动带来的误差，构建模型输入的数据矩阵。接着，从断面级和路段级尺度出发，建立多维交通状态评价指标体系，并基于此体系提出改进的FCM算法，实现交通状态的精准划分。最后，结合交通状态划分和深度学习方法，构建自适应时间序列分析预测模型，对流量和速度进行短时预测，从而获得动态的交通参数估计结果。本发明方法引入了道路物理结构，并利用改进的FCM算法对路网交通状态进行动态评价，有助于高速公路管理者提升交通管理与调度能力，优化路网的整体运行性能。
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公开(公告)号：CN115420274A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210979577.6
申请日：2022-08-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全势场的道路风险地图生成方法，具体步骤如下：通过采集外部各类交通主体数据信息，运用安全势场理论对道路线型和车道划分数据、道路边界数据、车辆数据进行分析，构建对应的势场模型，生成道路风险地图，并实时提供给驾驶员；本发明的道路风险地图生成系统，包括数据采集模块、势场模型构建模块、场强计算模块、道路切割模块、地图生成模块、和预警信息模块；各模块分别执行其存储执行指令并协同工作，来实现道路风险地图生成方法。本发明能够展示道路时空范围内安全风险的高低情况，可以从宏观层面把握道路风险的分布，与此同时，由于“聚集场强”包含环境信息场的场强信息，能够为车辆提供车道级风险预警提示。
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公开(公告)号：CN119229413A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411225882.1
申请日：2024-09-03
Abstract: 本发明公开了基于道路交通安全势场的鸟瞰视角到驾驶员视角映射方法，通过将道路安全势场的俯视图映射到驾驶员的前视平面，实现驾驶员视角下的风险可视化预警；通过全局坐标系与相机坐标系的转换、透视投影以及图像标定，将鸟瞰视角下的风险信息精确投影到驾驶员的视野中，然后利用张正友标定法得到的相机参数，确保了映射的准确性和实时性。本发明有效提升了驾驶员对潜在危险的感知能力，提高了驾驶安全性；通过本发明，驾驶员能够在驾驶过程中直观地看到前方道路上的风险提示，从而平稳度过危险期，具有重要的实用价值和应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116386368B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310332683.X
申请日：2023-03-31
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种面向高速公路的自动驾驶专用道及设置方法，所述自动驾驶专用道包括智能路侧单元和高清摄像机；智能路侧单元包括交通数据传输存储设备、边缘计算平台和交通设备接口。其中，交通数据传输存储设备与自动驾驶车辆配备的车载单元进行通信，实现相关交通信息的传输与存储；边缘计算平台对高清摄像机的图像信息进行处理；高清摄像机识别车辆交通行为。本发明从设置位置、隔离形式、匝道区域设计、收费政策的角度，详细阐述高速公路自动驾驶专用车道的设置方案，并分析自动驾驶车辆和普通常规车辆在各设置方案下的行为特征，为车路协同自动驾驶技术发展初期自动驾驶专用道在高速公路上的布设提供理论基础。
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公开(公告)号：CN117636624A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311425412.5
申请日：2023-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0442 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种高速公路断面交通流量预测方法、装置及存储介质，属于智能交通控制领域。方法包括：根据获取的高速公路门架管理系统信息数据统计历史时段的交通流量时序数据，并对车辆进行路径还原得到重构路径，与根据龙门架的实际地理位置确定的有效路径进行对比，判断是否为异常检测路径，进而计算异常检测概率；将所述异常检测概率和交通流量时序数据，输入预训练的交通流量预测模型，得到模型输出的未来时段的高速公路断面交通流量。本发明通过计算异常检测概率，并将其与交通流量时序共同作为交通流量预测模型的输入特征参数，能够实现对高速公路断面交通流量的准确预测。
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公开(公告)号：CN117576905A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311538852.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种智能网联车辆队列的关键控制节点识别方法、装置及存储介质，属于智能交通控制技术领域。方法包括：获取智能网联车辆队列运动轨迹信息，提取出队列中所有车辆的车辆自身运动参数与车间相对运动参数；根据智能网联车辆的分布建立图结构表征，根据车辆动力学参数计算特征参数并构建相似度矩阵，推导基于智能网联车辆队列图结构与特征矩阵的拉普拉斯矩阵；并基于拉普拉斯矩阵，执行特征分解，确定最优化聚类簇数，进而执行智能网联车辆队列的谱聚类操作；根据聚类结果，提取各聚类簇中的关键车辆，输出智能网联车辆队列的关键控制节点识别结果至智能网联车辆队列。本发明能够为智能网联车辆队列的安全和高效控制提供决策依据与保障。
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公开(公告)号：CN117409564A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311427992.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种适用于混合交通流的动态协作合流控制方法及系统，首先确定目标控制状态及最优编队方案，然后明确合作车辆的控制时间及其所形成间隙的始末时间，并在控制时间到达时向合作车辆发送减速指令，主线的交通流形成被分割开的车队和可供匝道车辆利用的间隙；针对每一辆匝道车辆，根据已经规划好的合作车辆分布和控制时间，确定其汇入主线的合适间隙，并通过优化模型为其规划行驶的速度。此种技术方案结合宏观交通流理论与微观车辆控制，同时对主线和匝道车辆的行为进行优化，能够适应流量动态变化的混合交通流场景，保证高效安全的匝道合流，从而提高交通性能和安全并减少尾气排放，实现更加高效、安全和可持续的交通运行。
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公开(公告)号：CN116580546A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310699344.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0967
Abstract: 本申请涉及一种两级分层的网联自动驾驶车队控制方法和装置。该方法包括：获取车载单元和路侧单元采集网联自动驾驶车队环境下所有车辆的车辆运动相关信息，将所有车辆的车辆运动相关信息进行数据融合，获得融合处理后的车辆运动相关信息，构建车辆的安全势场模型，根据车辆的安全势场模型，构建网联自动驾驶车队的状态空间表达式，根据安全、高效、舒适、节能的目标，构造目标函数和约束条件，MPC控制器根据网联自动驾驶车队的状态空间表达式，预测系统未来一段时域范围内的控制策略，基于控制策略对目标函数进行求解，得到在控制时域内的控制输出序列，实现对网联自动驾驶车辆的速度控制。减少了道路资源的浪费。
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