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公开(公告)号：CN113954865B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111105690.3
申请日：2021-09-22
申请人： 吉林大学 , 天津市政工程设计研究总院有限公司
摘要： 本发明专利公开了一种自动驾驶车辆冰雪环境下跟驰控制方法。具体方法包括三个主要步骤，即一、冰雪环境影响系数计算；二、冰雪环境下车辆行驶影响参数计算，具体分为轮胎磨损影响计算、机动车动力性能影响系数计算和车辆动力性能影响计算；三、冰雪环境下自动驾驶车辆跟驰控制计算，具体分为基本参数设置计算和自动驾驶车辆跟驰控制计算。本发明专利通过研究冰雪环境下自动驾驶车辆的跟驰控制方法，丰富了自动驾驶车辆应用场景，提高自动驾驶的安全性，为自动驾驶车辆在冰雪环境纵向行驶提供了一种新的算法。
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公开(公告)号：CN113954865A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111105690.3
申请日：2021-09-22
申请人： 吉林大学 , 天津市政工程设计研究总院有限公司
摘要： 本发明专利公开了一种自动驾驶车辆冰雪环境下跟驰控制方法。具体方法包括三个主要步骤，即一、冰雪环境影响系数计算；二、冰雪环境下车辆行驶影响参数计算，具体分为轮胎磨损影响计算、机动车动力性能影响系数计算和车辆动力性能影响计算；三、冰雪环境下自动驾驶车辆跟驰控制计算，具体分为基本参数设置计算和自动驾驶车辆跟驰控制计算。本发明专利通过研究冰雪环境下自动驾驶车辆的跟驰控制方法，丰富了自动驾驶车辆应用场景，提高自动驾驶的安全性，为自动驾驶车辆在冰雪环境纵向行驶提供了一种新的算法。
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公开(公告)号：CN113928314B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111361361.5
申请日：2021-11-17
申请人： 吉林大学
IPC分类号： B60W30/165 , B60W40/068 , B60W40/105 , B60W40/107
摘要： 本发明公开了一种冰雪路面条件下考虑前后车的自动驾驶车辆跟驰控制方法。具体方法包括三个主要步骤，即一、冰雪路面条件下安全跟车间距计算，具体分为冰雪路面条件下车辆最大加速度和冰雪路面条件下安全跟车间距；二、冰雪路面条件下车辆最优速度计算，具体分为冰雪路面条件下车辆最大速度与期望速度、冰雪路面条件下车辆最优速度；三、冰雪路面条件下自动驾驶车辆跟驰控制计算。本发明专利通过量化不同冰雪路面条件下对于自动驾驶车辆的影响并考虑前、后方车辆行驶参数，提出冰雪路面条件下的自动驾驶车辆跟驰控制方法，拓宽了自动驾驶车辆应用场景，保障冰雪路面条件下自动驾驶车辆行车安全。
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公开(公告)号：CN112967499A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110155394.8
申请日：2021-02-04
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种信控交叉口定时式CAV专用直行进口道设置条件判定方法，适用于进口道直行车道数不小于2、拟设置定时式CAV专用直行进口道的行车方向所有进口道小时交通量不小于550pcu/h且最大值与最小值相差大于120pcu/h的定时控制信控交叉口。所述方法根据进口道直行车道数、交通量、有效绿灯时长和绿信比的不同情况，定量化地提出拟设置定时式CAV专用直行进口道的行车方向需满足的设置条件。将其作为判定标准指导CAV专用直行进口道的设置，考虑了交通影响因素随时间变化的特性，有利于提高信控交叉口混行车流的通行效率、降低延误及油耗，为混行交通流环境下信控交叉口进口道的交通组织优化提供方法支撑。
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公开(公告)号：CN106197460B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201610443062.9
申请日：2016-06-21
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G01C21/36
摘要： 本发明公开了一种应用GPS出行数据进行出行目的地预测的方法。具体预测方法分为三个步骤，即步骤1、确定出行目的地和划分出行目的地预测，步骤2、确定不同出行目的地预测时段的频繁到访出行目的地及每一个频繁到访出行目的地对应的支持点，步骤3、分别建立和标定工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测模型，预测出行目的地。应用本发明所述的预测方法，利用GPS出行数据进行工作日时段和非工作日时段的出行目的地预测，无需传统的入户式大规模居民出行调查、无需获得道路网图，可以对所有出行方式的出行目的地进行预测，识别准确率高，适用性强。预测结果可应用于车载导航设备或手机导航软件进行实时的出行目的地推荐。
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公开(公告)号：CN113421423A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110694136.7
申请日：2021-06-22
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明专利公开了一种面向单车道交通事故疏导的网联车辆协同积分奖励方法。具体方法包括五个主要步骤，即一、交通事故场景判断；二、警示车辆选取，具体分为交通事故所在车道上警示车辆选取和消散车道上警示车辆选取；三、拥堵消散区划定；四、拥堵消散策略实施，具体分为信息转发和拥堵消散策略；五、积分奖惩，具体分为拥堵消散参与车辆奖惩和积分支付。本发明专利通过积分鼓励的方法组织拥堵区车辆协同合作加快拥堵消散，避免交通拥堵负面影响增加，加快拥堵疏导和交通事故处理，从交通管理角度解决了由交通事故导致的交通拥堵问题。
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公开(公告)号：CN108279017A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810085655.1
申请日：2018-01-29
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种在导航过程中实时计算和添加途经点的方法。具体方法包括五个步骤，即步骤1、判断是否启动途经点添加算法，步骤2、确定备选途经点集合，步骤3、计算各备选途经点被选择的概率，步骤4、向驾驶员推送途经点，步骤5、添加已选途经点，重新规划导航路线。本发明所述方法在检测到车辆偏离导航路线后对途径点进行实时计算和推荐，并在添加途经点后对导航路线进行重新计算，从而解决目前的导航设备和软件无法在导航过程中添加途经点，需要驾驶员中途停车手动输入途经点的问题，节省手动输入的时间，提高驾驶安全性和行车效率。
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公开(公告)号：CN103279802A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310150107.X
申请日：2013-04-17
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种通勤者日活动-出行时间预测方法，旨在克服现有技术存在仅考虑一天内的某一段活动-出行、某一类出行或活动等问题。步骤为：调查通勤者出行数据；将通勤日活动和出行按顺序划分为5个活动-出行段；构建通勤者日活动-出行时间预测的模型系统的整体框架；为模型系统筛选影响变量；设定出发时间选择模型和驻停开始时间选择模型的选择枝；应用Ordered Probit模型，构建模型系统的出发时间选择子模型和驻停开始时间选择子模型；应用支持向量回归机模型，构建模型系统中的出行耗时预测子模型和活动耗时预测子模型；预测和计算通勤日活动-出行时间要素；识别和去除重叠时间段，形成最终的通勤者日活动-出行时间安排。
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公开(公告)号：CN108279017B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810085655.1
申请日：2018-01-29
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明专利公开了一种在导航过程中实时计算和添加途经点的方法。具体方法包括五个步骤，即步骤1、判断是否启动途经点添加算法，步骤2、确定备选途经点集合，步骤3、计算各备选途经点被选择的概率，步骤4、向驾驶员推送途经点，步骤5、添加已选途经点，重新规划导航路线。本发明所述方法在检测到车辆偏离导航路线后对途径点进行实时计算和推荐，并在添加途经点后对导航路线进行重新计算，从而解决目前的导航设备和软件无法在导航过程中添加途经点，需要驾驶员中途停车手动输入途经点的问题，节省手动输入的时间，提高驾驶安全性和行车效率。
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公开(公告)号：CN104504245A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410736368.4
申请日：2014-12-04
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种应用GPS出行调查数据识别出行和活动的方法。具体的识别方法分为四个阶段，即第一阶段、划分状态段，第二阶段、识别活动，第三阶段、识别出行，第四阶段、识别短时活动。其中第一阶段又分为四个步骤，即步骤一、将数据点转化为数据段，步骤二、判断数据段的状态，步骤三、合并相邻同状态的数据段，步骤四、调整状态段的状态。应用本发明所述的识别方法可以基于GPS出行调查数据进行出行和活动信息识别，从而实现对所有出行、活动以及活动时间在7分钟以内的短时活动的识别，且识别精度高。
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