一种汽车安全性能检测线车辆预排队方法

    公开(公告)号:CN113129612B

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202110424746.5

    申请日:2021-04-20

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供一种汽车安全性能检测线车辆预排队方法,包括以下步骤:获取待检测车辆节点的车辆检测任务;计算任意两个车辆节点的检测周转时间;通过调度算法对任一车辆节点形成该车辆节点的车辆排队顺序;对车辆排队顺序调整至所有的车辆排队顺序相同时,则为最优车辆检测排队序列并计算最短检测周转时间。本发明根据车辆检测任务对任意两个车辆节点计算两个车辆节点的检测周转时间,通过调度算法对车辆节点进行排序,使车辆节点在工位检测的时间最短,减少工位空闲等待时间,提高检测效率。

    基于随机森林和改进的Informer模型的车辆换道轨迹预测方法

    公开(公告)号:CN117807413A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202310993736.2

    申请日:2023-08-08

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供基于随机森林和改进的Informer模型的车辆换道轨迹预测方法,涉及交通车辆轨迹预测技术领域,包括如下的步骤:基于车载传感器和公开的自然驾驶数据集,采集车辆行车信息;对车辆行车信息进行预处理得到预处理车辆行车信息;对预处理车辆行车信息采用随机森林算法构建数据集;根据车辆数据的特点以及车辆换道轨迹预测需求通过训练模型预测车辆换道轨迹。本发明增加训练数据的丰富性,提高模型的泛化能力,采用属性随机选择技术避免了其他属性对于分类效果的影响,提高模型的鲁棒性,降低了发生过拟合的风险,降低模型运行的时间和资源消耗。

    基于随机森林和改进的Informer模型的车辆换道轨迹预测方法

    公开(公告)号:CN117807413B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202310993736.2

    申请日:2023-08-08

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供基于随机森林和改进的Informer模型的车辆换道轨迹预测方法,涉及交通车辆轨迹预测技术领域,包括如下的步骤:基于车载传感器和公开的自然驾驶数据集,采集车辆行车信息;对车辆行车信息进行预处理得到预处理车辆行车信息;对预处理车辆行车信息采用随机森林算法构建数据集;根据车辆数据的特点以及车辆换道轨迹预测需求通过训练模型预测车辆换道轨迹。本发明增加训练数据的丰富性,提高模型的泛化能力,采用属性随机选择技术避免了其他属性对于分类效果的影响,提高模型的鲁棒性,降低了发生过拟合的风险,降低模型运行的时间和资源消耗。

    一种汽车安全性能检测线车辆预排队方法

    公开(公告)号:CN113129612A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110424746.5

    申请日:2021-04-20

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明提供一种汽车安全性能检测线车辆预排队方法,包括以下步骤:获取待检测车辆节点的车辆检测任务;计算任意两个车辆节点的检测周转时间;通过调度算法对任一车辆节点形成该车辆节点的车辆排队顺序;对车辆排队顺序调整至所有的车辆排队顺序相同时,则为最优车辆检测排队序列并计算最短检测周转时间。本发明根据车辆检测任务对任意两个车辆节点计算两个车辆节点的检测周转时间,通过调度算法对车辆节点进行排序,使车辆节点在工位检测的时间最短,减少工位空闲等待时间,提高检测效率。

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