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公开(公告)号：CN107832779B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710962412.7
申请日：2017-12-11
申请人： 北方工业大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种轨道站点分类系统，该方法首先采集构成换乘行为的刷卡数据，其次根据已识辨的换乘行为，分析公交接驳辐射区特征，再进行公交接驳辐射区特征参数统计，并对所选特征参数进行归一、标准化，然后采用k‑means聚类方法对轨道站点进行归类，最后对分类后的站点选用模糊元理论进行定量的评价。该方法从实际角度换乘需求角度，对轨道站点进行合理划分，为轨道交通规划和运营优化提供了一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN107832779A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710962412.7
申请日：2017-12-11
申请人： 北方工业大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种轨道站点分类系统，该方法首先采集构成换乘行为的刷卡数据，其次根据已识辨的换乘行为，分析公交接驳辐射区特征，再进行公交接驳辐射区特征参数统计，并对所选特征参数进行归一、标准化，然后采用k-means聚类方法对轨道站点进行归类，最后对分类后的站点选用模糊元理论进行定量的评价。该方法从实际角度换乘需求角度，对轨道站点进行合理划分，为轨道交通规划和运营优化提供了一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN107729938B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710957774.7
申请日：2017-12-11
申请人： 北方工业大学
摘要： 本发明提供一种基于公交接驳辐射区特征的轨道站点分类方法，该方法首先采集构成换乘行为的刷卡数据，其次根据已识辨的换乘行为，分析公交接驳辐射区特征，再进行公交接驳辐射区特征参数统计，并对所选特征参数进行归一、标准化，然后采用k‑means聚类方法对轨道站点进行归类，最后对分类后的站点选用模糊元理论进行定量的评价。该方法从实际角度换乘需求角度，对轨道站点进行合理划分，为轨道交通规划和运营优化提供了一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN107792062B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710975324.0
申请日：2017-10-16
申请人： 北方工业大学
摘要： 本发明提出一种自动泊车控制系统。该系统将整个自动泊车过程分为输入层、策略层、规划层和控制层。自动泊车控制过程中，输入层通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；策略层利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系；规划层经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；控制层根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。
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公开(公告)号：CN107697065B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710962411.2
申请日：2017-10-16
申请人： 北方工业大学
摘要： 本发明提出一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法。首先通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；其次利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系，那么当给定任意一个停车场景及确定动力学模型参数的车辆时，可以经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；最后，根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。
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公开(公告)号：CN107729938A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710957774.7
申请日：2017-12-11
申请人： 北方工业大学
CPC分类号： G06K9/6223 , G06Q10/0637 , G06Q10/06393 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种基于公交接驳辐射区特征的轨道站点分类方法，该方法首先采集构成换乘行为的刷卡数据，其次根据已识辨的换乘行为，分析公交接驳辐射区特征，再进行公交接驳辐射区特征参数统计，并对所选特征参数进行归一、标准化，然后采用k-means聚类方法对轨道站点进行归类，最后对分类后的站点选用模糊元理论进行定量的评价。该方法从实际角度换乘需求角度，对轨道站点进行合理划分，为轨道交通规划和运营优化提供了一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN107792062A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710975324.0
申请日：2017-10-16
申请人： 北方工业大学
摘要： 本发明提出一种自动泊车控制系统。该系统将整个自动泊车过程分为输入层、策略层、规划层和控制层。自动泊车控制过程中，输入层通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；策略层利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系；规划层经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；控制层根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。
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公开(公告)号：CN107697065A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710962411.2
申请日：2017-10-16
申请人： 北方工业大学
摘要： 本发明提出一种面向一般停车场景的自动泊车控制方法。首先通过仿真生成不同类型车辆的控制指令与泊车轨迹数据集；其次利用深度神经网络算法对仿真数据进行学习，提取出控制指令与泊车轨迹之间的普遍关系，那么当给定任意一个停车场景及确定动力学模型参数的车辆时，可以经过少数步骤的训练找到合适的停车策略，给出在此停车场景下的控制指令，产生规划轨迹；最后，根据实际泊车轨迹与规划轨迹的偏差进行控制反馈，使泊车轨迹最接近系统规划的理想轨迹。
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