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公开(公告)号：CN119626002A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411744455.4
申请日：2024-11-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁低能见度运行风险多层级防控及效用验证方法，包括：基于天气和交通状况确定待测桥梁的低能见度运行风险等级；当运行风险等级为A等级时，其防控设施为传统交通安全设施；当运行风险等级为B等级时，其防控设施为传统交通安全设施、风险预警系统I级、视线诱导系统I级；当运行风险等级为C等级时，其防控设施为传统交通安全设施、风险预警系统II级、动态限速系统、视线诱导系统II级；当运行风险等级为D等级时，其防控设施为传统交通安全设施、风险预警系统III级、动态限速系统、视线诱导系统III级；基于驾驶模拟技术搭建桥梁低能见度运行风险多层级防控效用测试平台，获取细粒度微观驾驶行为及车辆运行数据。
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公开(公告)号：CN116481833A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310455739.0
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01M17/007 , G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶模拟技术的网联环境下驾驶行为测试系统及方法，包括驾驶模拟系统、数据协同处理中心、网联人机交互终端、人因数据采集设备和数据融合及转换模块。通过构建虚拟网联驾驶环境，实现驾驶行为实验测试及数据采集；提出多源数据融合标定方法和时空转换方法，实现同一维度下多源数据对比分析。本发明可解决实车测试中网联环境较难搭建、典型交通场景遍历不足、安全风险大的问题，可解决数据采集设备因品牌不一、新旧版本不同导致的多源数据不兼容和时空分析维度不统一问题；本发明可为自动驾驶企业及行业开展网联驾驶行为测试提供平台支持，为优化网联人机交互终端功能提供样例借鉴，为制定智能网联测试标准规范提供实证参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116469245B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202310352111.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/00 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/126 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种多种交通仿真融合的网联混驾编队一体化测试系统及方法，系统采用“领航车‑网联人工驾驶、跟驰车‑网联自动驾驶”的网联混驾编队模式，包括网联混驾编队交通人因测试子系统、编队跟驰模型比选标定子系统、交通系统综合影响评价子系统，融合驾驶模拟测试、数值仿真和微观交通仿真，分别评测领航车驾驶行为特性(反应、决策、操控、运行)、网联混驾编队运行特性(生态、安全、效率、舒适、稳定)及对交通系统综合影响特性(生态、安全、效率)。本发明有助于刻画网联混驾编队情况下的领航车驾驶行为特征，明确其运行状态规律，量化其对交通系统综合影响，可为自动驾驶行业及企业实现网联混驾编队可行性及有效性测试论证提供借鉴。
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公开(公告)号：CN113077646A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110302536.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16 , G08B5/38 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种桥梁运行安全多层级差异化防控方法，包括：确定待测桥梁的运行风险等级；当运行风险等级为A等级时，其防控设施为传统交通安全设施；当运行风险等级为B等级时，其防控设施为传统交通安全设施、风险预警系统I级、风险处置系统I级；当运行风险等级为C等级时，其防控设施为传统交通安全设施、风险预警系统II级、动态限速系统、风险处置系统II级；当运行风险等级为D等级时，其防控设施为传统交通安全设施、风险预警系统III级、动态限速系统、风险处置系统III级。本发明可以有效地辅助驾驶员，使车辆安全顺利地通过桥梁，改善交通质量、提高交通服务水平，为桥梁运行安全提供了一定的技术保障。
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公开(公告)号：CN119252042A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411201024.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度Q网络的长大下坡路段行车速度控制方法，包括如下步骤：基于长大下坡路段场景，构建与深度Q网络交互的环境模型，定义状况空间、动作空间和奖励函数；构建深度Q网络模型，并与环境模型迭代交互，得到数据集，同时计算获得预测Q值和目标Q值；基于预测Q值、目标Q值和奖励函数，构建损失函数，并使用梯度下降方式对其进行优化，实现深度Q网络模型的训练；多次迭代后，基于训练后的深度Q网络模型实现对长大下坡行车速度的控制。本发明以数据驱动为主，综合使用行驶安全性、高效性和舒适性指标表征速度控制带来的总体收益，有益于规避长大下坡路段行车过程中的不良驾驶行为，提升交通安全水平。
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公开(公告)号：CN117475620A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311373193.0
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯推理的交通状态演化预测方法，包括：获取路网速度数据并进行预处理，得到预处理后的数据集；设定约束条件，基于约束条件获取数据集中具有因果关系的路段对；基于不同的路段对组合形成不同的交通状态演化网络结构；基于路段对获取不同特征值的条件概率，并基于条件概率和交通状态演化网络结构构建贝叶斯推理网络；基于贝叶斯推理网络，遍历所有的交通状态演化网络结构，选择评分最高的作为最优交通状态演化网络结构。实现了交通状态演化网络结构的精确推断，进而提升路网交通状态演化综合预测能力。
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公开(公告)号：CN116469245A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310352111.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/00 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/126 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种多种交通仿真融合的网联混驾编队一体化测试系统及方法，系统采用“领航车‑网联人工驾驶、跟驰车‑网联自动驾驶”的网联混驾编队模式，包括网联混驾编队交通人因测试子系统、编队跟驰模型比选标定子系统、交通系统综合影响评价子系统，融合驾驶模拟测试、数值仿真和微观交通仿真，分别评测领航车驾驶行为特性(反应、决策、操控、运行)、网联混驾编队运行特性(生态、安全、效率、舒适、稳定)及对交通系统综合影响特性(生态、安全、效率)。本发明有助于刻画网联混驾编队情况下的领航车驾驶行为特征，明确其运行状态规律，量化其对交通系统综合影响，可为自动驾驶行业及企业实现网联混驾编队可行性及有效性测试论证提供借鉴。
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