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公开(公告)号：CN113515038A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202111041182.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供了一种车辆换道方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取第一信息和第二信息；根据第一信息，确定换道车辆加入车辆队列后位于换道车辆前方的车辆和后方的车辆；根据前方车辆当前的位置信息和后方车辆当前的位置信息判断是否符合换道条件，若符合则规划出换道车辆的期望换道轨迹并计算换道车辆期望的偏航角和前轮转角；基于换道车辆期望的偏航角、换道车辆期望的前轮转角和换道车辆的车辆配置信息，发送控制命令，控制命令用于控制换道车辆加入车辆队列中的命令。本发明提出了一种新的动态协同换道模型，该模型可以随着前方车辆速度的变化实时更新换道路径，既保证了换道的安全性，又提高了换道的灵活性。
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公开(公告)号：CN112762952A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011551321.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种行驶轨迹的优化方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取参数，对自动货车的位置变量、速度变量和车道占用状态变量进行初始化设置；基于所述参数，计算所述可选顺序集合中各顺序的编队时长损失，编队时长损失最小的顺序为最优编队顺序；判断所述最优编队顺序在行程时间上是否可行，若可行，则直接进入下一步骤，否则将该顺序从所述可选顺序集合中移除，重新选择集合中的最优编队顺序直至可行；以系统能耗最低为目标，构建混合整数规划模型，对模型进行求解，获得自动货车的路径优化结果。本发明采用二阶段轨迹优化方法，先优化编队顺序，再利用混合整数规划模型优化轨迹，相对于整体优化的过程算法复杂度更低。
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公开(公告)号：CN114707364A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210618659.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种匝道车辆汇流仿真方法、装置、设备及可读存储介质，涉及交通仿真技术领域，包括获取高速公路交通模型，并初始化行驶车辆的参数信息，高速公路交通模型包括至少两条主车道和一条汇流匝道；在汇流车辆抵达汇流起始点前，在每个时间步长中根据行驶车辆的参数信息计算得到第一信息，第一信息包括第一车辆和第二车辆的协同汇流状态，并根据协同汇流状态分别控制第一车辆和/或第二车辆保持原状态行驶或变道行驶，本申请提供了预期位置搜索和协作效用选择的方法，前者确定汇流车辆从入口匝道汇流后在主车道上的预期最终位置，并为每个汇流车辆分配最佳协作车辆；后者确定协作车辆的最佳行为，从而为汇流车辆创建足够的汇流间隙。
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公开(公告)号：CN114155717A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202210123739.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种交通流数据筛选方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取第一时间段内的交通数据，将所述第一时间段内的交通数据进行划分，并计算划分得到的每一段交通数据所对应的小时交通流率、空间平均速度和密度；将每一段交通数据所对应的小时交通流率、空间平均速度和密度记为一个样本中的参数，得到样本集，并对所述样本集进行筛选，得到筛选后的样本集；基于所述筛选后的样本集计算得到空间平均速度的取值范围，基于所述空间平均速度的取值范围对所述筛选后的样本集再次进行筛选，得到最终筛选后的样本。本发明筛选得到的样本为更接近于平稳状态的样本，因此利用本发明中筛选后的样本可拟合得到更可靠的交通流基本图模型。
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公开(公告)号：CN113515038B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111041182.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供了一种车辆换道方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取第一信息和第二信息；根据第一信息，确定换道车辆加入车辆队列后位于换道车辆前方的车辆和后方的车辆；根据前方车辆当前的位置信息和后方车辆当前的位置信息判断是否符合换道条件，若符合则规划出换道车辆的期望换道轨迹并计算换道车辆期望的偏航角和前轮转角；基于换道车辆期望的偏航角、换道车辆期望的前轮转角和换道车辆的车辆配置信息，发送控制命令，控制命令用于控制换道车辆加入车辆队列中的命令。本发明提出了一种新的动态协同换道模型，该模型可以随着前方车辆速度的变化实时更新换道路径，既保证了换道的安全性，又提高了换道的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114707364B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210618659.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种匝道车辆汇流仿真方法、装置、设备及可读存储介质，涉及交通仿真技术领域，包括获取高速公路交通模型，并初始化行驶车辆的参数信息，高速公路交通模型包括至少两条主车道和一条汇流匝道；在汇流车辆抵达汇流起始点前，在每个时间步长中根据行驶车辆的参数信息计算得到第一信息，第一信息包括第一车辆和第二车辆的协同汇流状态，并根据协同汇流状态分别控制第一车辆和/或第二车辆保持原状态行驶或变道行驶，本申请提供了预期位置搜索和协作效用选择的方法，前者确定汇流车辆从入口匝道汇流后在主车道上的预期最终位置，并为每个汇流车辆分配最佳协作车辆；后者确定协作车辆的最佳行为，从而为汇流车辆创建足够的汇流间隙。
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公开(公告)号：CN114155717B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210123739.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种交通流数据筛选方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取第一时间段内的交通数据，将所述第一时间段内的交通数据进行划分，并计算划分得到的每一段交通数据所对应的小时交通流率、空间平均速度和密度；将每一段交通数据所对应的小时交通流率、空间平均速度和密度记为一个样本中的参数，得到样本集，并对所述样本集进行筛选，得到筛选后的样本集；基于所述筛选后的样本集计算得到空间平均速度的取值范围，基于所述空间平均速度的取值范围对所述筛选后的样本集再次进行筛选，得到最终筛选后的样本。本发明筛选得到的样本为更接近于平稳状态的样本，因此利用本发明中筛选后的样本可拟合得到更可靠的交通流基本图模型。
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公开(公告)号：CN112762952B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011551321.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种行驶轨迹的优化方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取参数，对自动货车的位置变量、速度变量和车道占用状态变量进行初始化设置；基于所述参数，计算所述可选顺序集合中各顺序的编队时长损失，编队时长损失最小的顺序为最优编队顺序；判断所述最优编队顺序在行程时间上是否可行，若可行，则直接进入下一步骤，否则将该顺序从所述可选顺序集合中移除，重新选择集合中的最优编队顺序直至可行；以系统能耗最低为目标，构建混合整数规划模型，对模型进行求解，获得自动货车的路径优化结果。本发明采用二阶段轨迹优化方法，先优化编队顺序，再利用混合整数规划模型优化轨迹，相对于整体优化的过程算法复杂度更低。
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公开(公告)号：CN116092310B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310042325.5
申请日：2023-01-28
Applicant: 西南交通大学 , 成都以专信息技术有限公司
IPC: G08G1/08 , G08G1/0967 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供了面向混合交通环境的路口协同生态驾驶控制方法及系统，涉及生态驾驶技术领域，包括获取第一信息，第一信息包括控制区域内的新进入车辆的当前时刻速度和当前时刻位置；建立期望到达时间估计模型，求解期望到达时间估计模型得到新进入车辆的期望到达时间；获取第二信息，第二信息包括控制区域内的全部车辆的当前时刻速度和当前时刻位置；建立控制区域内的混合交通系统的线性化模型预测控制模型，求解线性化模型预测控制模型得到所有联网自动驾驶车辆的加速度；根据加速度控制联网自动驾驶车辆向路口的停车线方向行驶；重新开始获取第一信息，直至新进入车辆到达停车线。本发明在不同交通条件下显著减少了延误、燃油消耗和怠速时间。
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公开(公告)号：CN116030632B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310092887.0
申请日：2023-02-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种面向混合交通流的性能指标计算方法及系统，涉及交通流评价技术领域，包括获取历史车辆轨迹数据，利用所述历史车辆轨迹数据拟合分布函数；实时获取混合交通流中的初始条件和边界条件；基于所述分布函数和预设的跟驰模型构建混合交通流随机模型；将所述初始条件和边界条件代入所述混合交通流随机模型中仿真模拟，得到所有车辆在预设时段的轨迹信息；根据所有车辆在预设时段的轨迹信息得到混合交通流中的所有车辆的位置组合，基于所有的位置组合计算得到所述混合交通流的性能指标，本发明基于人类驾驶行为的不确定性和CAVs的退化现象构建模型，能够对混合交通流性能指标的进行准确计算。
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