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[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的驾驶负荷分级评估方法-CN202310869798.2在审
发明人：王武宏;司仪豪;蒋晓蓓;张浩东;谭海秋;孙栋先;张杰;石健;谢丽君 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于隐马尔可夫模型的驾驶负荷分级评估方法，属于人机协同驾驶领域。本发明实现方法为：采用便携式生理记录仪，采集驾驶人在预定驾驶负荷等级场景下的心电信号，通过对心电信号序列样本数据集分割，获取各驾驶负荷等级下的样本数据集，并从时域、频域、非线性域角度对心电信号进行特征提取及标准化处理，基于隐马尔可夫模型(HMM)及网格寻优方法对模型进行参数寻优及训练，实现对驾驶人驾驶负荷分级评估监测，以提醒驾驶人保持适度的工作负荷水平。本发明能够应用于人机协同驾驶领域，有助于驾驶人适应人机协同任务情境演变的多样性，辅助驾驶人进行安全高效的车辆接管与操控，确保人机交互有效性。
一种基于隐马尔可夫模型驾驶负荷分级评估方法

[发明专利]一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法-CN202310660575.5在审
发明人：郭宏伟;孙栋先;韩克贤;王武宏;蒋晓蓓;杨静超;高其航 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法，主车首先通过网联环境获取设定场景范围内车辆的历史运动状态数据并进行预处理，然后基于空间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为空间图，基于时间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为时间图，接下来通过图卷积神经网络提取空间图中的空间交互特征和时间图中的时间交互特征，融合两者获得设定场景范围内车辆的时空交互特征，最后基于卷积神经网络解码输出设定场景内所有车辆在未来一段时间的运动轨迹。本发明通过提出空间交互系数和时间交互系数，解决了现有研究中存在的时间交互建模不充分的问题，提高了车辆轨迹预测的预测精度。
一种环境基于图卷神经网络车辆轨迹预测方法

[发明专利]一种智能网联汽车风险评估方法及个性化决策方法-CN202210754129.6在审
发明人：孙栋先;郭宏伟;王武宏;蒋晓蓓;石健;谭海秋;张浩东 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： B60W30/095 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能网联汽车风险评估方法及个性化决策方法，包括：根据主车数据和周围车辆数据，利用行车安全场模型分别计算各周围车辆对主车产生的驾驶风险；根据各周围车辆对主车产生的驾驶风险，分别加权计算主车所受跟驰风险和换道风险；选定驾驶风格，分别将主车所受驾驶风险与驾驶风格对应的驾驶风险阈值进行对比，从而确定主车的驾驶状态；本发明驾驶风险评估准确，风险考虑维度全面且能够满足不同类型驾驶人或乘客舒适性需求。
一种智能汽车风险评估方法个性化决策

[发明专利]一种基于图分析的电动汽车驾驶意图分析方法-CN202210349531.6在审
发明人：张大伟;郭宏伟;李成;王武宏;蒋晓蓓 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图分析的电动汽车驾驶意图分析方法，包括：采集不同地理环境下的同一型号电动汽车运行数据；根据驱动电机瞬时输出功率和车辆瞬时轮上功率的关系，获得车辆理论加速度；计算驱动电机效率；以车辆瞬时速度为X轴，驱动电机输入端瞬时线电流为Y轴，车辆理论加速度、驱动电机瞬时输出功率、驱动电机效率为Z轴绘制多因素等高线图；对车辆理论加速进行聚类，将多因素等高线图划分为至少两个区域；将实时驾驶行为实时逐帧投影至多因素等高线图，根据投影分布情况分析驾驶员的驾驶意图。该方法可以基于真实驾驶数据直观展示驾驶人员的驾驶意图，为优化电动汽车能耗奠定基础。
一种基于分析电动汽车驾驶意图方法

[发明专利]一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法-CN202210149745.9在审
发明人：王武宏;张浩东;成前;李成刚;张杰;谭海秋;蒋晓蓓;侯单懿;石健;于雯麟;胡耀光;孙栋先;冯睽睽;张云贺;张发平;孙春文;陆逍 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，属于驾驶行为监测领域。本发明实现方法为：制备可伸缩的聚丙烯酰胺PAAM‑licl基摩擦纳米发电机PL‑TENG和具有铝AI‑Kapton摩擦层结构的摩擦纳米发电机AK‑TENG。搭建智能网联模拟驾驶场景用于获取自然驾驶数据。PL‑TENG布置于驾驶人的眼部、嘴部、脖颈等部位，将驾驶人面部和头部的极微动作转化为电信号，并从采集得到的电信号中获取用于表征疲劳和分心的特征指标；将AK‑TENG布置于转向盘和踏板，将驾驶人在完成转向、加速和制动操作时的极微动作转换为电信号，并利用电压数据完成风险驾驶操作辨识模型的搭建。结合两种摩擦纳米发电机实现对驾驶人驾驶状态和驾驶操作行为的无干扰实时监测。
一种用于智能操控极微风险识别干扰监测方法

[发明专利]基于信息征兆的复杂系统事变树定量风险评估方法-CN202210149754.8在审
发明人：王武宏;曹琦;蒋晓蓓;夏塽辰;郭伟伟;刘琳;高婷婷;刘跃军;王潇;李函茹;周艳龙;候福国;谭海秋 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开的基于信息征兆的复杂系统事变树定量风险评估方法，属于定量风险评价领域。本发明所提出的事变树以描述系统中的信息流而不是逻辑关系，以模糊事件的信息量而不是事件的概率，从概率统计到基本事件和事故的模糊信息量，提出的事故树模型和事故树分析方法，通过概率识别事故的随机性，通过人为因素识别事故的复杂性，通过模糊集识别事故的可能性，从时间上识别事故的多样性，实现对风险评估中事故发生的不确定、随机、复杂、可能和可变特征分析，并进行风险量化评估。本发明不仅能够捕获系统运行中发生事故的基本信息转换，还能够确定可能导致系统级特定意外事件甚至事故发生的硬件故障、软件故障和人为错误的各种组合。
基于信息征兆复杂系统事变定量风险评估方法

[发明专利]一种用于辅助与自动驾驶的安全接近区域界定方法-CN202210165290.X在审
发明人：王武宏;张伟;郭宏伟;李敏;蒋晓蓓;张浩东;王乐怡;沈中杰;李德慧;金晶;李方;刘泽;丁晨曦;林荣杰;刘跃军 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： B60W30/165 文献下载
摘要：本发明公开的一种用于辅助与自动驾驶的安全接近区域界定方法，属于交通安全技术领域。本发明将驾驶员在不同驾驶场景下的心理变化和驾驶行为一起考虑，找到驾驶员对前车接近或者远离的感知阈值，进而求出最小可觉差JND即驾驶员感知到相对速度的过程中两车间距变化。通过跟驰过程中前后车辆间的距离以及最小可觉差得到车辆采取加速或者减速时的车辆间距，进而构建车辆的减速算法和加速算法。在车辆的减速和加速算法的构建中考虑车辆与前车间的相对速度大小，确定车辆安全接近区域。本发明能够有效地防止车辆追尾，提升车内人员安全性，并且改善交通拥堵。此外本发明充分分析真实驾驶场景中的各种情况，显著提高安全接近区域确定方法的可用性。
一种用于辅助自动驾驶安全接近区域界定方法

[发明专利]一种面向车路协同的智能驾驶行为决策规划方法及系统-CN202110098368.6在审
发明人：石健;王武宏;蒋晓蓓;张浩东;成前;侯单懿;于雯麟;郭佳雯;陈希正 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向车路协同的智能驾驶行为决策规划方法及系统，首先在行驶过程中实时感知获取车辆自身包括位置、速度信息，以及所在交通场景中道路及道路上物体信息；随后建立驾驶人决策模型并利用车辆行驶中获取的相关信息对所述模型进行训练，使训练好的驾驶人决策模型能够将驾驶行为划分为保守型、一般型以及激进型三类；以行车安全场作为约束，并结合当前驾乘人员所选定的驾驶行为类型，对车辆进行行驶路径及速度的决策规划；最终基于所作出的行驶路径及速度的决策规划，对整车进行下层控制，使车辆按照决策规划执行相应行驶动作。
一种面向协同智能驾驶行为决策规划方法系统

[发明专利]基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆分层检测方法-CN202010961008.X在审
发明人：王武宏;张浩东;成前;蒋晓蓓;侯单懿 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆的分层检测方法，基于Haar特征的AdaBoost级联分类器通过离线训练，可利用大量时间完成分类器的离线训练，不影响在线检测效率。在识别过程中提取的感兴趣区域(ROI)，有效排除了不需要处理的部分，减少了无关内容的影响，从而可以显著降低算法计算量，达到提高检测速度的目的。检测中对感兴趣区域的分层过程考虑了目标在车辆实际运动时在图像场景中的变化及移动特性，针对性地采用了更为高效的检测子窗口遍历方式。且相对于传统的滑窗算法进一步设置里每层子窗口的最大值，能够明显减少子窗口的数目，从而降低计算量，提高检测程序的运行效率。
基于 haar 特征 adaboost 级联分类器识前方车辆分层检测方法

[发明专利]一种基于驾驶员视觉可见信息的智能车辆辅助驾驶方法-CN201811131042.3有效
发明人： 蒋晓蓓;成前;王武宏;王乐怡;李成刚;郭宏伟;侯单懿;李敏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： B60W40/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于驾驶员视觉可见信息的智能车辆辅助驾驶方法，其结合了多种不同信息获取方式获取外部视觉可见信息，从驾驶员信息负荷角度对各类信息进行有机划分，使得可获取的信息具有更好的层次性和可解释性。利用所采集并分类的信息，通过机器学习的方法，选取特征向量和最优时间窗，并分别建立基于等级下的特征参数库和驾驶员信息负荷量分类器，为辅助驾驶策略的选择时机和选择方法提供了有效的支持手段，提高了智能车辆辅助驾驶中的人机交互性。
一种基于驾驶员视觉可见信息智能车辆辅助驾驶方法

[发明专利]一种智能车辆辅助驾驶的驾驶员疲劳检测方法-CN201811025543.3在审
发明人：王武宏;成前;蒋晓蓓;李成刚;郭宏伟;王乐怡;侯单懿 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能车辆辅助驾驶的驾驶员疲劳检测方法，综合考虑了行车过程中驾驶员眼部和嘴部状态并建立了相应的面部状态分类器，能够有效克服现有的仅通过单位时间人眼闭合的百分比的单一参数检测疲劳度方法的缺点，并能基于驾驶员自身的脸部信息建立驾驶员状态分类器，准确识别驾驶员清醒或疲劳，针对不同驾驶员个体的疲劳状态差异实现更为准确的个性化检测，实现以驾驶员的疲劳状态为依据指定辅助驾驶策略，实现车辆行驶时的在途动态识别。
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