专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于停车时长的自动驾驶停车收费方法-CN202210175978.6有效
  • 孙湛博;黄安煜;秦子晔 - 西南交通大学
  • 2022-02-25 - 2023-10-17 - G07B15/02
  • 本发明公开了一种基于停车时长的自动驾驶停车收费方法,该方法应用于全自动驾驶环境,以诱导出行者按照各自停车时间长短选择停车位置,包括步骤:构建串联双瓶颈路网;求出t时刻从居住区出发的出行者的出行成本函数;求出在系统最优情况下居住区的车辆出发率;求出在系统最优情况下t时刻从居住区出发的出行者的出行成本函数;求出在系统最优情况下基于停车时长pd的停车费P(pd)。在该方法下,停车时间长的出行者将会选择距目的地较远的车位,而停车时间短的用户将会选择距目的地较近的车位,从而提升高地价地区的车位周转率和低地价地区的车位利用率,使系统出行成本最小化。
  • 一种基于停车自动驾驶收费方法
  • [发明专利]一种交通需求管理下的吸引地收费策略的优化方法及系统-CN202310678686.9在审
  • 孙湛博;赖敏;李沁蓿;唐慧敏;王绪婷 - 西南交通大学
  • 2023-06-09 - 2023-08-25 - G06Q10/0637
  • 本发明提供一种交通需求管理下的吸引地收费策略的优化方法及系统。该方法包括建立双层规划模型,上层模型是以吸引地追求利润最大化为目标,上层模型的决策变量是吸引地收费,通过吸引地收费改变下层模型中出行者的广义出行成本,从而影响出行者的路径选择;下层模型为随机需求下考虑吸引地和出行成本的出行者路径选择模型。该系统包括信息采集模块,模型建立模块,模型求解模块。本发明将拥堵收费职能转移给吸引地,拥堵地区的吸引地对到达该吸引地的出行者进行正收费,道路供给过剩地区的吸引地对到达该吸引地的出行者进行负收费,出行者基于吸引地吸引力、吸引地收费以及路段阻抗进行出行路径选择,由此缓解路段拥堵,使路网流量分配更加均衡。
  • 一种交通需求管理吸引收费策略优化方法系统
  • [实用新型]一种水利工程用水利管道支撑装置-CN202222579102.6有效
  • 徐猛;孙元文;陈伟;孙湛博;任泽俭 - 徐猛
  • 2022-09-28 - 2023-03-24 - F16L3/10
  • 本实用新型公开了一种水利工程用水利管道支撑装置,包括底座和滑动安装在底座上的支撑板,底座上开设有滑槽,支撑板的底部设有与滑槽配合的滑块,支撑板上开设有用于支撑管道的第一凹槽,底座上还设有一调节组件,调节组件位于滑槽的一端,调节组件包括螺杆、第一连接杆、第二连接杆、第三连接杆、第四连接杆、第一连接柱和第二连接柱;螺杆的一端固定套设有第一挡环和第二挡环,螺杆位于第一挡环与第二挡环之间的部分为光杆,第一连接柱转动安装在螺杆上且位于第一挡环与第二挡环之间,第二连接柱套设在螺杆上,且与螺杆螺纹配合。本实用新型能够方便对管道的左右位置进行调节,从而便于与另一相邻的管道进行对齐,方便两管道之间进行拼接。
  • 一种水利工程水利管道支撑装置
  • [发明专利]考虑车型和驾驶风格异质性的跟驰行为建模方法及其模型-CN202011548539.2有效
  • 孙湛博;姚雪 - 西南交通大学
  • 2020-12-24 - 2023-02-28 - G06F30/20
  • 本发明提供的考虑车型和驾驶风格异质性的跟驰行为建模方法及其模型,属于交通工程领域。该方法包括:获取原始车辆运行轨迹数据,对其进行预处理;将预处理后的车辆运行轨迹数据依据跟驰车辆对的车辆组合类型进行分类,并筛选出跟驰片段样本,得到对应跟驰车辆对类型的跟驰片段样本集;选用一个通用型车辆跟驰模型进行参数标定,得到参数标定结果;对任一跟驰车辆对类型的跟驰片段样本集的所有参数标定结果进行统计学分析,并根据统计学分析结果对驾驶员驾驶风格进行定义,得到不同跟驰车辆对类型下的考虑车型和驾驶风格异质性的分类车辆跟驰模型。由该方法得到的考虑车型和驾驶风格异质性的跟驰模型能够更加准确地描述驾驶行为。
  • 考虑车型驾驶风格异质性行为建模方法及其模型
  • [发明专利]一种基于模型预测控制的混合交通流协同优化控制方法-CN202011549608.1有效
  • 孙湛博;高子延;李哲宜 - 成都格林希尔德交通科技有限公司
  • 2020-12-24 - 2023-02-03 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于模型预测控制的混合交通流协同优化控制方法,该方法采用基于模型预测控制的双层优化模型进行混合交通流协同决策控制,适用于两条有交叉的单向单行道路且交叉路口前无车辆行驶信号指示下混合交通流中的不同交通场景;模型预测控制是指通过建立系统架构,实现实时闭环控制,用以解决实际情况中出现的随机性问题;双层优化模型包括上层模型和下层模型,上层模型是一个运用动态规划递归求解的车辆排序问题,下层模型是一个运用动态矩阵预测算法求解每一单次车辆的轨迹优化问题,下层模型中每一单次车辆的轨迹优化结果为上层模型动态规划递归求解过程中的一个输入;通过模型预测控制和双层优化模型共同保证系统车辆运行最优。
  • 一种基于模型预测控制混合通流协同优化方法
  • [发明专利]一种微观路权交易系统-CN202110272140.4有效
  • 孙湛博;秦子晔 - 成都格林希尔德交通科技有限公司
  • 2021-03-12 - 2022-11-11 - H04L67/12
  • 本发明提供一种微观路权交易系统。该微观路权交易系统包括车辆优化控制模块和路权交易模块。该车辆优化控制模块:实时接收车辆运行信息,预测得到车辆原始运行轨迹,发现潜在的交通冲突以及能够提高交通运输效率的车辆组织方式;利用动态规划算法得出最优控制策略;将最优控制策略发送给协同车辆,并优化控制或指导协同车辆的运行。该路权交易模块:实时接收协同车辆上报的个人属性信息,制定收益分配方案;将收益分配方案发送给协同车辆,确定最终收益分配方案,并依据最终收益分配方案进行收益分配。采用该微观路权交易系统能够在保证交易公平性的条件下,实现车辆的优化控制和收益分配,由此激励非协同车辆表现为协同。
  • 一种微观交易系统
  • [发明专利]一种信号路口机动车排队车辆轨迹重构方法-CN202210029886.7有效
  • 孙湛博;何虹雨 - 西南交通大学
  • 2022-01-12 - 2022-11-11 - G08G1/01
  • 本发明公开一种信号路口机动车排队车辆轨迹重构方法,包括:规定信号干道上排队车辆依次经历的驾驶状态包括巡航、减速、空转、加速、再巡航,并且所有排队车辆均在一个交通信号周期内通过下游真实停止线;从任一交通信号周期中红灯结束绿灯开始时刻,排队车辆以交通流消散波的速率开始消散;重构任一交通信号周期内样本车辆的轨迹,包括根据样本车辆时间戳数据信息确定该交通信号周期内的交通流冲击波边界;重构该交通信号周期内非样本车辆的轨迹。该方法所要求的数据源结构简单,易于获取,可直接适用于多种常见交通信息采集技术,且计算求解难度小;同时,该方法能够满足对车辆轨迹微观层面的重构研究,所重构的车辆轨迹接近于地面真实轨迹。
  • 一种信号路口机动车排队车辆轨迹方法
  • [发明专利]一种车辆的横纵向综合控制方法及横纵向综合控制器-CN202210664531.5在审
  • 孙湛博;陈莹 - 西南交通大学
  • 2022-06-13 - 2022-09-13 - B60W60/00
  • 本发明提供了一种车辆的横纵向综合控制方法及横纵向综合控制器。该方法包括获取路径信息,并规划出期望路径;将期望路径输入速度规划器;速度规划器生成与期望路径相对应的关于车辆的期望速度曲线,得到并输出期望速度;横向控制器和纵向控制器分别接收速度规划器输出的期望速度;获取车辆状态信息并反馈给横向控制器和纵向控制器;横向控制器和纵向控制器对接收的信息进行处理并输出;车辆按照横向控制器和纵向控制器输出的控制信号进行相应操作。横纵向综合控制器通过期望速度将横向控制器和纵向控制器耦合起来,综合控制车辆按照期望速度运行同时跟踪期望路径。采用本发明能够提升车辆的跟踪效率和跟踪效果,同时降低能耗,提高跟踪舒适性。
  • 一种车辆纵向综合控制方法控制器
  • [发明专利]一种基于预测控制模型的速度规划方法-CN202210664539.1在审
  • 孙湛博;陈莹 - 西南交通大学
  • 2022-06-13 - 2022-09-13 - G05B13/04
  • 本发明提供了一种基于预测控制模型的速度规划方法,包括:建立基于预测控制模型的车辆控制系统;获取当前场景中的路径信息,并规划出期望路径;获取目标车辆的车辆信息;将规划出的期望路径和目标车辆的车辆信息输入所建立的基于预测控制模型的车辆控制系统,生成与当前场景中的路径信息相对应的关于目标车辆的期望速度曲线,进而确定目标车辆的速度控制序列和加速度控制序列,即生成与当前场景中的路径信息相对应的关于目标车辆的速度规划方案。通过该方法能够使车辆在进入弯道之前就进行缓慢减速,然后平缓通过弯道,再加速驶入直道,这不仅使跟踪效率有了极大提升,同时也约束了加速度和加加速度,使得跟踪过程非常舒适,同时也减少了能耗。
  • 一种基于预测控制模型速度规划方法
  • [发明专利]一种基于串联双瓶颈路网的早通勤出行成本计算方法-CN202210175969.7在审
  • 孙湛博;黄安煜;秦子晔 - 西南交通大学
  • 2022-02-25 - 2022-05-27 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于串联双瓶颈路网的早通勤出行成本计算方法,该方法应用于全自动驾驶环境,包括步骤:构建串联双瓶颈路网,计算出行者早通勤出行成本,出行者早通勤出行成本包括出行者的拥堵成本、车辆停车过程中所产生的自动驾驶成本、到达目的地时由于迟到或早到而产生的惩罚。运用该方法能够根据出发时间计算车辆早通勤成本、预测自动驾驶环境下的早通勤开始和结束的时间、交通瓶颈处拥堵排队的动态变化情况、出行者的出发时间与停车位置选择等特征。该方法在理论上是对瓶颈模型在自动驾驶领域应用的发展;在实际应用中能够为新建城市的路网规划、停车设施管理以及旧城市的道路与停车设施改造工程提供理论支撑。
  • 一种基于串联瓶颈路网通勤出行成本计算方法
  • [发明专利]一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法-CN201910886980.2有效
  • 孙湛博 - 西南交通大学
  • 2019-09-19 - 2022-04-29 - G08G1/01
  • 本发明涉及一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法,属于交通工程领域。该方法包括:确定微观跟驰模型;预测车辆初始轨迹;建立汇流模型;拟制协同控制策略集;判断车辆是否可以顺利完成汇流;若判断结果为车辆可以顺利完成汇流,则车辆继续遵从微观跟驰模型的速度行驶;若判断结果为车辆无法顺利完成汇流,则需进一步判断车辆在汇流过程中出现的具体情况,并据此做出对应的协同控制策略;依据所做出的协同控制策略对目标车辆的行驶轨迹进行优化,得到关于目标车辆的协同优化控制策略,并将其作用于目标车辆,控制目标车辆的运行。通过本发明方法可以使车辆以较高的速度平稳运行,进而提高高速公路匝道在汇流区域的车辆通行能力。
  • 一种高速公路混合通流汇流协同优化底层控制方法
  • [发明专利]一种考虑出行时间与污染暴露量的道路定价方法-CN202011082739.3在审
  • 孙湛博;谭宇;何虹雨 - 扬州纽维尔科技有限公司
  • 2020-10-12 - 2022-03-18 - G07B15/06
  • 本发明提供了一种考虑出行时间与污染暴露量的道路定价方法,属于智能道路管理领域。该方法包括基础数据采集模块、交通状态估算模块、尾气污染物暴露估算模块、道路定价模块。其中,基础数据采集模块负责收集其他模块需要的各种基础数据;通过交通状态估算模块获取车辆通行时间;通过尾气污染物暴露估算模块获取人体污染暴露量,其包含车辆尾气排放率估算、尾气扩散后稳定浓度估算、人体污染暴露量估算;将车辆通行时间和人体污染暴露量输入道路定价模块;通过道路定价模块计算得到城市道路流量在系统最优状态下的基于车辆通行时间和人体污染暴露量的道路收费价格。该方法有利于提高公众健康出行意识,优化公众出行方式,提高交通系统运营效率。
  • 一种考虑出行时间污染暴露道路定价方法
  • [发明专利]一种混合交通流下多车轨迹控制的简化方法-CN202011082998.6在审
  • 孙湛博 - 扬州纽维尔科技有限公司
  • 2020-10-12 - 2022-03-18 - G06F30/20
  • 一种混合交通流下多车轨迹控制的简化方法,包括:确定微观跟驰模型;预测车辆初始轨迹;建立冲突协同模型;拟制协同控制策略集;判断车辆是否可以顺利通过冲突区域;若车辆可以顺利通过冲突区域,则继续遵从微观跟驰模型的速度行驶;若车辆无法顺利通过冲突区域,则进一步确定车辆在通过冲突区域的过程中出现的具体情况,并判断可优化控制车辆的数量;若只存在一辆可优化控制车辆,则依据对应的拟制协同控制策略基于动态规划控制原理对该车辆进行优化并控制;若存在两辆或三辆可优化控制车辆,则对该两辆或三辆可优化控制车辆采用分阶段控制。该方法降低了整个底层控制运行的时间复杂度,提高了时效性,增强了多车控制在工程实践中的实用性。
  • 一种混合交通流下轨迹控制简化方法
  • [发明专利]一种基于乘客需求重识别的收入最大化票额分配方法-CN202110259340.6有效
  • 孙湛博;陈莹;刘帆洨 - 西南交通大学
  • 2021-03-10 - 2022-03-04 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种基于乘客需求重识别的收入最大化票额分配方法。该方法包括:获取目标列车的相关数据;建立余票更新机制;将乘客购票数据分为确定性意愿的乘客购票数据和非确定性意愿的乘客购票数据;确定与列车席位等级相关性高的特征;基于确定性意愿的乘客购票数据构建用于识别乘客的潜在购票需求的支持向量机模型;用所构建的支持向量机模型识别每位非确定性意愿的乘客的潜在购票需求;基于乘客的潜在购票需求数据,通过收入最大化模型对目标列车运行的每个OD区间进行票额分配。采用该方法不仅能够在最大程度上满足乘客需求,同时还能够提高列车的上座率,增加铁路公司的收入。
  • 一种基于乘客需求识别收入最大化票额分配方法

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