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公开(公告)号：CN109272747A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810980105.6
申请日：2018-08-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种信号控制平面交叉口可变导向车道属性动态调整阈值设置方法，包括交叉口几何参数、信号控制参数及基本交通数据采集；可变导向车道属性变化前后进口道各车道组饱和流率的计算；可变导向车道属性变化阈值设置模型的建立；多个直行车流量对应左转车流阈值的求解；数据拟合，阈值曲线的生成。本发明提供了一种可变导向车道对车道转向功能的动态调整阈值设置方法，该方法能为交通控制提供参数基础，有效适应交叉口进口道各转向交通流需求的动态波动，有利于交叉口时空资源利用效率的改善提升。
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公开(公告)号：CN118298615B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410425925.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0967 , H04W4/029 , H04W4/40 , H04W4/46
Abstract: 本发明提供一种智能网联车队形成控制方法，包括以下步骤：S1、获取前车信息，包括前车车辆类型及前车与自车的相对距离S。S2、若与前车相对距离S大于等于S1，自车切换至领航模式。若与前车相对距离S小于S1，自车切换至退化模式。S3、若与前车相对距离S大于S2，自车切换至领航模式。若与前车相对距离小于等于S2且大于等于S3，自车切换至追赶模式。若与前车相对距离小于等于S4，自车切换至跟随模式。若与前车相对距离小于S3且大于S4，判断前车队列规模m和车队最大规模N的大小关系，继而确定跟车模式。本发明在保证车队成员的决策控制保持一致的前提下，基于车队形成过程规则进行车辆驾驶模式控制，保证控制方案的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN118411834A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410376286.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于强化学习考虑硬路肩开放的高速公路单匝道管控方法。该方法包括：根据高速公路的交通流运动状态的变化以及考虑硬路肩开放情况，构建决策智能体的状态空间，将改变匝道信号灯当前所处相位定义为决策智能体的动作空间，将匝道与主线车道排队之和求平方之后的变化值定义为决策智能体的奖励函数，采用规则知识增强的强化学习算法对决策智能体进行训练，训练至通过奖励函数计算获得的奖励值在预设的范围内波动，获得训练好的决策智能体，获取实时高速公路的交通流运动状态以及考虑硬路肩开放情况作为状态数据，输入到训练好的决策智能体进行分析输出匝道管控策略对高速公路的匝道进行管控。有效增强了交通系统的整体运行效率。
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公开(公告)号：CN118116236A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410427400.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全风险场的宏观区域车辆预警方法及系统，包括：S1、构建车辆行车风险场模型；S2、采集车辆周围环境信息；S3、基于步骤S2中采集的车辆周围环境信息数据，对自车和周围车辆未来一段时间变化的位置坐标和速度进行预测，得到未来时间段内各个时刻自车、周围车辆的位置和速度数据信息；S4、基于得到的自车和周围车辆的位置和速度数据，分别计算各个时间段内车辆的行车风险场；S5、根据车辆正常行驶到发生碰撞所用时间的倒数判断车辆间是否会产生交互作用，计算冲突风险场值、综合冲突风险场值；S6、实时输出根据计算得出的综合冲突风险场值。本发明可实现对道路中可能出现的各种情形进行危险程度评估。
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公开(公告)号：CN117762132A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311623674.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆最优速度控制和车队分离方法，包括以下步骤：控制车队速度保持在安全界限和准许最大速度之间作为约束条件，以此为基础控制车速来使车队总体的燃油消耗达到最小；通过通信设备获取实际车队长度，判断是否可以一次性通过交叉口，比较理论可通过车队长度与实际车队长度来分离长度超过阈值的车队；将新车队重复上述方法来保证车队的总体油耗最小和分离过长车队。与现有技术相比，本发明提出的速度控制策略可以显著降低油耗和行程时间，该速度控制与分离策略能够显著减少车队行程的总时间和燃料消耗，提出的车辆编队分离的方法，不但可以提高公路行驶的安全性，还优化整体交通流动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117608298A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311604492.0
申请日：2023-11-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图论和安全势场理论的车辆编队优化方法，该发明在排的形成过程中增加了对复杂驾驶环境的考虑，保证了车辆在自动驾驶环境下的行驶安全。具体如下：首先，识别可能形成车队的车辆，使用车头时距、车速和通信距离等指标进行初始筛选。其次，确定车队的领先车辆，通常是第一辆车或行驶方向上的第一辆车。接着，基于车辆排中的信息传递拓扑理论及图论，通过考虑实际距离、所需距离以及车辆运动属性的限制，初步构建车队排列。最后，在车队行驶中动态优化车辆的驾驶策略，以提高横向跟车性能和纵向车道保持性能，通过安全势场分布的动态变化来增加行驶安全性和交通效率。该方法旨在实现在自动驾驶环境下车队的高效、安全编队运行。
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公开(公告)号：CN117542196A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311505971.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹数据的车辆异常行为检测方法及系统，分析不同时空特征下车辆轨迹数据的分布特性，为了避免设置既定阈值的异常行为数据筛选方法会忽略数据内部信息的缺点，本发明将与大部分数据特征表现不相符的数据作为异常行为数据，提出一种针对车辆微观轨迹数据的异常行为判定与筛选方法，并结合有监督的机器学习方法，在传统支持向量机模型的基础上引入数据分流模块与综合处理模块，提出针对微观轨迹数据的异常行为检测方法。本发明从微观层面，研究车辆异常行为服务于宏观的交通流运行状态评估与交通事件预警，实现交通状态判断效率提升，交通拥堵节点快速疏导，为高速公路管理与决策提供理论依据。
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公开(公告)号：CN114299755B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111539448.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种智能网联队列换道方法，包括：产生队列换道意图；计算目标车道车辆动态间隙；计算队列换道所需间隙；判断目标车道车辆动态间隙是否大于队列换道所需间隙，若大于则选择此间隙作为换道目标间隙；若没有则判断是否属于强制换道，若是则目标车道车辆协助实现队列协同换道；若不是，则等待下一个间隙；队列内车辆逐个开始换道，获得换道车辆与各车辆的实际距离间隙，并计算换道车辆与各车辆的安全间隙，若各实际距离间隙全部满足了计算的安全间隙，则继续进行换道，否则调整换道车辆的运动状态；待所有队列内车辆逐个实现换道，则队列换道完成。本发明可有效实现队列整体换道，为智能网联队列实现安全、稳定地换道提供支撑。
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公开(公告)号：CN116588123A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310562807.3
申请日：2023-05-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全势场模型的风险感知的预警策略方法，包含以下步骤：S1：计算安全势场的强度；S2：计算安全势场的场力；S3：计算安全势场的势能；S4：构建道路交通安全风险指标PFI；S5：基于PFI指标确定驾驶控制策略。本发明提出的一种新型道路安全风险指标PFI，能够很好的评估智能网联环境下的道路交通安全风险，同时，以该指标为基础研发的一种安全驾驶控制策略可以辅助智能网联汽车实现安全驾驶。
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公开(公告)号：CN112907950B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110079828.0
申请日：2021-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车路协同环境的元胞传输模型改进方法，包括获取高速公路研究路段的断面交通流数据；分别拟合得到包含通行能力下降和可变限速控制下的两个交通流基本图；初始化元胞传输模型，确定元胞的初始长度、元胞初始交通流密度；结合拟合得到的两个交通流基本图计算各元胞内的可能车辆流入、车辆流出率；比较计算出的相邻元胞内的可能车辆流入、车辆流出率，计算k时刻元胞的车辆流出率，更新各元胞内的交通流密度及平均交通流速度；判断是否预测结束，输出更新。本发明模拟了控制空间长度可实时变化条件下的可变限速控制对交通流运行的影响，为实现可变限速控制方法提供了交通流模型，使得实施实时分段控制的可变限速控制成为可能。
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