一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法

    公开(公告)号:CN113611157B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202110912416.0

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法,建立高速公路车辆跟驰案例数据库,利用无人机航拍获得高速公路车辆跟驰视频数据,并利用YOLOv4算法获取车辆运动状态信息;对车辆运动状态信息数据进行去噪处理,利用卡尔曼滤波算法对获取的车辆运动状态信息数据进行滤波处理;建立安全裕度指标,并基于获取的车辆运动状态信息数据计算各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值;构建基于安全裕度指数衰减的车辆追尾概率测度模型,利用各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值,确定车辆发生追尾碰撞的概率大小,可实现对高速公路行车安全等级进行评估,此方法可广泛应用于道路交通安全、交通管理等领域。

    一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法

    公开(公告)号:CN113611157A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110912416.0

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种高速公路车辆追尾碰撞风险估计方法,建立高速公路车辆跟驰案例数据库,利用无人机航拍获得高速公路车辆跟驰视频数据,并利用YOLOv4算法获取车辆运动状态信息;对车辆运动状态信息数据进行去噪处理,利用卡尔曼滤波算法对获取的车辆运动状态信息数据进行滤波处理;建立安全裕度指标,并基于获取的车辆运动状态信息数据计算各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值;构建基于安全裕度指数衰减的车辆追尾概率测度模型,利用各时刻各车辆在队列跟驰过程中的安全裕度值,确定车辆发生追尾碰撞的概率大小,可实现对高速公路行车安全等级进行评估,此方法可广泛应用于道路交通安全、交通管理等领域。

    一种基于自组织模型的无人机集群控制方法

    公开(公告)号:CN116501094A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310796417.2

    申请日:2023-07-03

    Abstract: 本发明属于无人机控制技术领域,具体涉及一种基于自组织模型的无人机集群控制方法;通过建立无人机集群的自组织模型,使无人机集群实现群聚运动,并利用遗传算法对无人机自组织模型进行优化,通过设计无人机群聚状态下的牵制机制,在集群模型中加入了牵制项,使无人机集群网络能够通过部分节点的牵制来实现对整个无人机集群的调控,通过分析网络拓扑结构给出牵制控制所需的牵制节点数量与牵制速度。实现了对无人机集群网络的高效调控,另外对比依据于最大/最小度中心性和中介中心性的选取策略等,本方法在鲁棒性和效率上均有不同程度的提升。

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