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公开(公告)号：CN110941901A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911172410.3
申请日：2019-11-26
申请人： 北方工业大学 , 交通运输部公路科学研究所
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明涉及一种自主驾驶方法及其系统，通过分析自动驾驶交通工具的跟驰特性，对跟驰模型进行构建，通过分析自动驾驶交通工具的换道特性，以及换道模型仿真和人工驾驶驾驶交通工具换道效果，结合自动驾驶交通工具换道的影响因素、换道特性以及自主驾驶仿真平台的特点，引入速度承受度和空间允许度对换道行为进行约束进而构建匹配模型，并对换道空间进行确认，构建换道预备模型；在换道行为产生后，依据当前换道的实际空间大小，同时考虑信息处理时延的实际情况，构建了基于双车道前驾驶交通工具的换道速度控制模型和基于换道空间的轨迹优化模型，确保通过本发明自主驾驶模型生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的交通场景精确贴合。
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公开(公告)号：CN110941901B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201911172410.3
申请日：2019-11-26
申请人： 北方工业大学 , 交通运输部公路科学研究所 , 北京市交通委员会
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明涉及一种自主驾驶方法及其系统，通过分析自动驾驶交通工具的跟驰特性，对跟驰模型进行构建，通过分析自动驾驶交通工具的换道特性，以及换道模型仿真和人工驾驶驾驶交通工具换道效果，结合自动驾驶交通工具换道的影响因素、换道特性以及自主驾驶仿真平台的特点，引入速度承受度和空间允许度对换道行为进行约束进而构建匹配模型，并对换道空间进行确认，构建换道预备模型；在换道行为产生后，依据当前换道的实际空间大小，同时考虑信息处理时延的实际情况，构建了基于双车道前驾驶交通工具的换道速度控制模型和基于换道空间的轨迹优化模型，确保通过本发明自主驾驶模型生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的交通场景精确贴合。
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公开(公告)号：CN110936958A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911172386.3
申请日：2019-11-26
申请人： 交通运输部公路科学研究所 , 北方工业大学
摘要： 本发明涉及一种自动驾驶换道轨迹优化模型、自动驾驶换道轨迹优化方法及其系统，依据当前换道的实际空间大小，同时考虑自动驾驶交通工具信息处理时延的实际情况，并将换道执行的横向和纵向结合起来，用以配置换道执行过程中完整的换道轨迹优化模型，通过该换道轨迹优化模型提高自动驾驶交通工具的自我调整和轨迹优化能力，并对换道全过程实现实时反馈优化控制，保证其换道的安全执行，由于模型在构建时结合了实际多变的交通环境中换道的运行特点，因此可确保通过本发明自动驾驶换道轨迹优化模型生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的换道执行交通场景精确贴合，彻底改变了构建模型与实际交通场景差别大，无法直接使用的弊端，适应性强。
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公开(公告)号：CN110941271A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911172416.0
申请日：2019-11-26
申请人： 北方工业大学 , 交通运输部公路科学研究所
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种自动驾驶换道模型、自动驾驶换道方法及其系统，在现有研究的基础上，引入速度承受度和空间允许度对自动驾驶交通工具换道行为进行约束进而构建匹配模型，并对自动驾驶交通工具换道空间进行确认，构建换道预备模型；依据当前换道的实际空间大小，同时考虑处理时延的实际情况，构建了换道速度控制模型和轨迹优化模型，上述模型在构建时结合了实际多变的交通环境中换道的运行特点，确保通过生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的交通场景精确贴合。并通过匹配模型、换道预备模型作为换道准备阶段模型很好的将换道决策和执行过程连接起来，保证了对自动驾驶交通工具换道的完整性引导，提高了换道安全性和适用性。
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公开(公告)号：CN110941271B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911172416.0
申请日：2019-11-26
申请人： 北方工业大学 , 交通运输部公路科学研究所 , 北京市交通委员会
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种自动驾驶换道模型、自动驾驶换道方法及其系统，在现有研究的基础上，引入速度承受度和空间允许度对自动驾驶交通工具换道行为进行约束进而构建匹配模型，并对自动驾驶交通工具换道空间进行确认，构建换道预备模型；依据当前换道的实际空间大小，同时考虑处理时延的实际情况，构建了换道速度控制模型和轨迹优化模型，上述模型在构建时结合了实际多变的交通环境中换道的运行特点，确保通过生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的交通场景精确贴合。并通过匹配模型、换道预备模型作为换道准备阶段模型很好的将换道决策和执行过程连接起来，保证了对自动驾驶交通工具换道的完整性引导，提高了换道安全性和适用性。
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公开(公告)号：CN110936958B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201911172386.3
申请日：2019-11-26
申请人： 交通运输部公路科学研究所 , 北方工业大学 , 北京市交通委员会
摘要： 本发明涉及一种自动驾驶换道轨迹优化模型、自动驾驶换道轨迹优化方法及其系统，依据当前换道的实际空间大小，同时考虑自动驾驶交通工具信息处理时延的实际情况，并将换道执行的横向和纵向结合起来，用以配置换道执行过程中完整的换道轨迹优化模型，通过该换道轨迹优化模型提高自动驾驶交通工具的自我调整和轨迹优化能力，并对换道全过程实现实时反馈优化控制，保证其换道的安全执行，由于模型在构建时结合了实际多变的交通环境中换道的运行特点，因此可确保通过本发明自动驾驶换道轨迹优化模型生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的换道执行交通场景精确贴合，彻底改变了构建模型与实际交通场景差别大，无法直接使用的弊端，适应性强。
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公开(公告)号：CN106564503B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610980452.X
申请日：2016-11-08
申请人： 交通运输部公路科学研究所
IPC分类号： B60W40/09
摘要： 本发明公开了一种产生异常驾驶行为的行为信息确定方法及装置，属于交通分析技术领域。该方法包括：获取多个驾驶数据；按照多个预设速度区间，将多个驾驶数据进行划分；基于属于多个预设速度区间内的驾驶数据和预设置信度，确定多个预设速度区间中每个预设速度区间对应的异常驾驶阈值；从属于多个预设速度区间中每个预设速度区间内的驾驶数据中，选择大于各个预设速度区间对应的异常驾驶阈值的驾驶数据；基于选择的驾驶数据确定产生异常驾驶行为的行为信息。本发明实施例确定的多个异常驾驶阈值可以针对于不同驾驶员的驾驶习惯，更具有灵活性，从而提高了异常驾驶行为识别的准确率，进而提高了确定异常驾驶行为的行为信息的准确率。
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公开(公告)号：CN114155711B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111444070.2
申请日：2021-11-30
申请人： 交通运输部公路科学研究所
摘要： 本发明公开了一种基于前驾驶行为的驾驶速度预测方法，包括如下步骤：获取驾驶路径、驾驶路径的道路数据信息以及当前位置信息，所述驾驶路径配置有若干预测节点；根据道路数据信息和驾驶人动态视野计算驾驶人在各预测节点的视觉信息；根据已行驶过预测节点的速度信息、视觉信息以及下一预测节点的视觉信息预测下一预测节点对应的行驶速度。本发明还公开了一种基于前驾驶行为的驾驶速度预测系统。本发明的驾驶速度预测方法，能够体现前期行驶过程对后续驾驶行为的影响，驾驶人行驶过程中的空间连续性对驾驶速度的影响，同时还能够反映不同驾驶人之间速度决策的差异性。
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公开(公告)号：CN111563313A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010189894.9
申请日：2020-03-18
申请人： 交通运输部公路科学研究所
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种行车事件模拟再现方法、系统、设备及存储介质，行车事件模拟再现方法，包括以下步骤：获取行车事件数据集以及车辆参数；对获取的行车事件数据集进行预处理，根据车辆参数构建车辆动力学模型；获取行车环境信息，对行车环境信息分类，提取若干行车事件特征场景；构建驾驶模拟虚拟环境，并基于提取的行车事件特征场景建立驾驶模拟场景；发送所述驾驶模拟场景和车辆动力学模型至驾驶模拟系统，以供驾驶模拟系统模拟再现车辆行驶过程中的行车环境，驾驶模拟系统获取目标车辆的模拟驾驶行为数据后基于所述行车环境获取目标车辆的运动反馈并可视化显示，对交通事故发生的现场道路交通环境的完整再现，实现高度定制的驾驶模拟场景开发。
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公开(公告)号：CN111563313B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010189894.9
申请日：2020-03-18
申请人： 交通运输部公路科学研究所
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种行车事件模拟再现方法、系统、设备及存储介质，行车事件模拟再现方法，包括以下步骤：获取行车事件数据集以及车辆参数；对获取的行车事件数据集进行预处理，根据车辆参数构建车辆动力学模型；获取行车环境信息，对行车环境信息分类，提取若干行车事件特征场景；构建驾驶模拟虚拟环境，并基于提取的行车事件特征场景建立驾驶模拟场景；发送所述驾驶模拟场景和车辆动力学模型至驾驶模拟系统，以供驾驶模拟系统模拟再现车辆行驶过程中的行车环境，驾驶模拟系统获取目标车辆的模拟驾驶行为数据后基于所述行车环境获取目标车辆的运动反馈并可视化显示，对交通事故发生的现场道路交通环境的完整再现，实现高度定制的驾驶模拟场景开发。
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