雷达测量补偿方法和装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119310530A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202310857232.8

    申请日:2023-07-12

    Abstract: 本发明提供一种雷达测量补偿方法和装置,所述方法包括:获取采集到的大气环境数据样本和雷达测量数据样本,并根据采集的时间戳将大气环境数据样本和雷达测量数据样本进行匹配,以得到雷达序列数据和对应的环境湿度数据;对雷达序列数据进行预处理并对预处理后的雷达序列数据进行归一化处理,以得到归一化雷达数据;对归一化雷达数据和环境湿度数据进行抽样处理以得到在各湿度区间均匀分布的湿度‑归一化雷达数据;对湿度‑归一化雷达数据进行多项式拟合以得到补偿参数,并根据补偿参数对现场实时测量得到的雷达结果进行补偿。本发明可以降低雷达测量误差。

    基于边缘感知数据的车辆行为预测和诱导方法及系统

    公开(公告)号:CN119296313A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411361776.6

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘感知数据的车辆行为预测和诱导方法及系统,涉及车路协同技术领域。该方法包括:获取目标感知数据;根据目标感知数据和历史轨迹和场景数据分析每个目标的行为模式;根据各个目标的行为模式生成并向目标车辆发送预警信息,对对应的目标进行诱导干预,生成诱导干预数据;实时采集目标接下来的行为模式数据,并根据根据诱导干预数据与目标接下来的行为模式数据,生产并发送反馈数据,对车辆进行反馈交互。本发明通过车路协同技术,对每个交通目标进行基于超视距、全局信息的行为预测,分析交通安全风险、交通堵塞点、囚徒博弈困境等,提供实时主动诱导方案,以规避安全风险与提高通行效率。

    一种基于深度学习的两阶段高速公路车辆离散点轨迹重构方法与系统

    公开(公告)号:CN118351682A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410348396.2

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的两阶段高速公路车辆离散点轨迹重构方法与系统,包括对基于毫米雷达波数据进行特征提取后采用基于密度的离群值检测算法清洗异常的离散轨迹点;建立高速公路路网拓扑图,考虑基于图论的Betweenness Centrality法识别关键轨迹节点;对清洗后的毫米雷达波多源离散交通流轨迹点利用CA‑LWR方法进行全时空交通流轨迹预测;将离散轨迹点预测得到的交通流轨迹嵌入深度学习的编码器中并作为历史车辆轨迹输入到Transformer中增强目标车辆轨迹重构的精度。本发明能够提高轨迹重构的精度和实时性,有助于优化交通系统、提高交通效率,为高速公路管理者提供数据支撑,同时在自动驾驶领域能够为车辆定速巡航提供较为安全的路径。

    道路监控系统
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117167612A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311444009.7

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本申请的实施例公开了道路监控系统,道路监控系统包括横梁、移动座、驱动组件、监控设备以及传动组件。横梁设置于道路上方;移动座活动设置于横梁,并能够沿宽度方向移动;驱动组件用于驱动移动座沿宽度方向移动;监控设备以竖向为轴线方向可转动地安装于移动座,监控设备用于监控位于相对侧的目标物;传动组件分别连接监控设备与横梁,移动座沿宽度方向移动时,传动组件能够将监控设备相对横梁的直线运动转换为监控设备相对移动座的旋转运动,从而保持监控设备朝向道路的预定位置。监控设备能够避开遮挡物,可选择地从正面或侧面对道路的预定位置所在区域进行监控,从而提高了监控效果。

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