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公开(公告)号：CN112885117A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110045039.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种网联信控交叉口控制系统及方法，利用路侧协同控制子系统的接受其通信范围内的全部车辆行驶信息，根据一个交叉口内所有车辆行驶信息用DBSCAN进行聚类成簇，成簇车辆即形成车辆组队，形成交叉口组队集合，根据交叉口组队集合构建交叉口信号优化模型，以交叉口所有车辆延误作为目标函数，车辆运动学模型和交通模型为约束条件，采用遗传算法对信号灯配时进行求解得到最优配时方案，待本周期结束后，在下一周期根据最优配时方案进行交叉口信号灯控制，本发明以交叉口所有车辆数据集合进行优化处理得到优化交叉口红绿灯配时，提高道路通行能力，降低能源消耗与尾气排放量。
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公开(公告)号：CN108462947B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810206308.X
申请日：2018-03-13
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LTE‑V的车联网通信测试系统及测试方法，采用ENodeB基站、路侧测试单元、用户测试终端、LTE‑V核心网和本地服务器组构成测试平台，利用移动通信技术应用到车联网通信领域，采用了广域集中式蜂窝通信和短程分布式直通通信两种技术方案，分别对应基于接入网‑用户终端和ProSe直接通信接口的网络架构，既能支持大宽带、广覆盖的通信传输支撑，又能实现车与车、车与基站、基站与基站之间的低时延、高可靠的通信服务，满足道路安全及交通效率类应用的需求，本发明的测试方法能够在测试平台上系统地测试LTE‑V网络的部分性能，在真实场景的实车测试可以为研究者提供更真实，更可靠的研究数据，一定程度上推动了LTE‑V通信技术在车联网通信领域的研究与应用。
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公开(公告)号：CN109100741B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810594692.5
申请日：2018-06-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达及图像数据的目标检测方法，该方法利用3D激光雷达和相机获取周围环境的3D点云数据和相机图像，并对所述的3D点云数据进行预处理；滤除3D点云数据中的地面点，对剩余非地面点进行空间聚类，提取目标的3D感兴趣区域；对3D激光雷达和相机的坐标的外参数进行标定，并根据标定参数将目标的3D感兴趣区域映射到对应的相机图像中，提取相机图像中对应的2D感兴趣区域；利用深度卷积网络对所述的2D感兴趣区域进行特征提取，从而对2D感兴趣区域中的目标进行定位和识别。本发明充分利用了3D激光雷达和相机数据中间的互补性，提高了对场景的目标定位和分类识别的精度和时效性，可用于无人车中的目标实时检测。
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公开(公告)号：CN108200595B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201711463471.6
申请日：2017-12-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种面向车联网IEEE802.11p协议的车‑路及车‑车通信测试方法，包括：任选两辆车，其中一辆车为主车，另一辆车为目标车辆，所述主车和目标车辆在路段L以相同时速进行行驶，主车位于目标车辆的后方，且主车与目标车辆之间保持恒定的车辆间距，主车上配置有主车载通信单元，目标车辆上配置有目标车载通信单元，主车载通信单元和目标车载通信单元可通过车载通信单元进行通信；计算目标车载通信单元到主车载通信单元的吞吐量和往返时间RTT；主车和目标车辆在路段L行驶N次，计算N次的平均吞吐量和平均往返时间RTT；根据平均吞吐量和平均往返时间RTT，计算网络性能参数η。本发明得到的网络性能准确率更高，价值更大。
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公开(公告)号：CN111429593A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010234800.5
申请日：2020-03-30
Applicant: 长安大学 , 山东省交通规划设计院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于测试无人车自动通过ETC收费站能力的系统，所述无人车预装有车载单元，所述系统包括:至少两个测试车道，测试车道上分别设有收费站，所述收费站内设有闸机，该闸机包括信号收发单元，该信号收发单元用于向靠近闸机的无人车的车载单元发送闸机状态，并接收开闸命令；所述闸机的两侧分别为收费站入口和收费站出口，测试车道的宽度大于收费站入口的宽度；所述测试车道沿靠近收费站入口的方向分为变道区和直行区，所述变道区两侧的车道线为虚线，所述直行区两侧的车道线为实线；不停车收费标识，设于其中一个测试车道的直行区内；控制中心，进行无人车的控制。该系统可以对无人车的多种行驶能力做全方位的测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108982117B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810721886.7
申请日：2018-07-04
Applicant: 长安大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种无人车测试系统和方法，用于测试无人车在不同环境下能否正常行驶，所述的无人车测试系统包括无人车台架、仿真测试模块以及环境仿真模块，待测试的无人车安装在所述无人车台架上；环境仿真模块用于生成环境数据，仿真测试模块用于根据环境数据建模获得虚拟场景，将路面参数以及图像数据发送给无人车台架，无人车台架用于根据路面参数使无人车台架进行动作以模拟所述无人车在测试过程中的路面状态，获得待测试无人车当前的车速以及姿态数据；本发明提出的无人车测试系统，与现实世界的测试环境统一，对现实世界进行了模拟，增加了模拟的参数，包括天气系统、光照系统、突发状况仿真、路面参数，使得测试结果更加准确。
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公开(公告)号：CN110807922A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911040213.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人车交叉路口通行能力测试系统及测试方法，利用设有交通信号灯的十字交叉测试道路作为无人车测试场地，在十字交叉测试道路旁设置路侧设备和控制中心计算机，利用路侧设备和控制中心计算机与待测试车辆实现信息交互，获取待测试车辆行驶信息，然后利用参考车辆作为待测试无人车辆测试过程中的影响车辆，利用参考车辆及十字交叉测试道路对待测试无人车辆进行测试，能够有效模拟无人车在实际道路行驶过程中遇到的路况，本发明更加贴近于真实行驶环境，使得测试结果能够更加准确地表现待测车辆通过交叉路口的能力，相比于实际道路测试，测试过程更加安全、相比于虚拟仿真测试，测试环境更加接近真实交通环境，测试结果更加真实可靠。
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公开(公告)号：CN110749455A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911040201.3
申请日：2019-10-29
Applicant: 长安大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种无人车汇入车流通行能力测试系统及测试方法，利用路侧设备、控制中心计算机、参考车辆和测试道路组成用于测试无人车汇入车流能力测试系统，通过在测试道路上利用设定形式的参考车辆作为待测试无人车辆并入主路的参考对象，利用路侧设备实时获取参考车辆行驶信息和待测无人车辆行驶信息，从而能够得到测试无人车辆驶入主路车流过程中车流及待测试无人车辆形式状态信息，即可获取测试无人车辆真是进入主路过程中车流运行状态，从而能够快速得到无人车汇入车流的能力参数信息，本发明系统简单，测试方便，能够更加贴近于真实行驶环境，使得测试的方法更加安全，使得测试结果更加权威可靠，提高无人车汇入车流能力测量效率。
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公开(公告)号：CN106559755B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201610981545.4
申请日：2016-11-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于冲突检测下QoS保障的车联网电子交通标识广播方法，与传统无线局域网应用于电子交通标识广播相比，本发明能够显著降低信息发布时延，同时为信息广播提供QoS保障。允许车联网在自组织的前提条件下通过分布式算法，低时延，高效率的完成含有QoS保障的电子交通标识广播。提高系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN110135252A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910288273.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种用于无人车的自适应精准车道线检测方法，该方法通过安装在无人车前方的工业摄像机采集图像，对图像进行裁剪和预处理后，通过自适应阈值的方法粗提取车道线，然后通过曲线拟合精确获取车道线；对于车道线被遮挡的情况，则采用卡尔曼滤波法进行车道线的预测，最终通过车道线的位置判断当前车辆是否方向发生的偏移，为行车电脑提供行驶数据。本发明方法解决了不同的光照条件下的车道线检测问题，运算量小且执行速度快，提高了检测的效率和精度，可以很好的应用无人驾驶汽车的车道保持及车道偏离预警功能中。
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