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[发明专利]一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法-CN202311117732.4在审
发明人：周建山;谢艾伶;田大新;段续庭;曲桂娴;徐子璇;王铭乾;程隆博;李晨玮;邵晨;杨明希;张佩瑜;李嘉炜;郎平;刘诗怡 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请属于无线通信技术与无人飞行器控制技术领域，具体涉及一种用于协调无人机集群编队的神经网络控制器设计方法，通过建立单架无人机动力学模型、系统状态空间方程，利用无人机自身传感器获得对应时刻的状态向量后，根据损失函数反向更新网络权重系数，从而诱导控制输入的梯度下降，不断更新控制输入，通过多次策略迭代从而获得不同时刻的最优控制策略，不依赖传统损失函数的构建，不需要大量先验的模型参数数据，极大的提高了无人机编队的实时性和稳定性。
一种用于协调无人机集群编队神经网络控制器设计方法

[发明专利]一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法-CN202310988738.2有效
发明人：周建山;刘诗怡;田大新;段续庭;曲桂娴;徐子璇;王铭乾;程隆博;李晨玮;张佩瑜;李嘉炜;邵晨;杨明希;韩旭;谢艾伶 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本申请属于计算资源优化领域，提供了一种无人机辅助的网联车辆队列随机任务分配决策方法，包括以下步骤：输入系统参数；对系统中的车辆任务需求进行统计和分析；分析车辆队列和无人机的相对位置和传输质量；车辆队列产生的高于车辆计算期望的配额#imgabs0#的计算任务，卸载在无人机进行计算，结合步骤3的车辆队列和无人机的相对位置和传输质量，分析协同任务计算的计算成本#imgabs1#；对系统中的计算资源进行鲁棒优化分配，使得节点的负载#imgabs2#均衡，同时最小化计算成本。本申请方法分析协同计算的传输成本，确定车辆计算期望的配额，实现计算任务的协同分配决策，适应车辆动态行为和任务需求的变化。
一种无人机辅助车辆队列随机任务分配决策方法

[发明专利]一种面向无信号交叉口的车辆编队轨迹规划建模方法-CN202310375078.0在审
发明人：段续庭;张中奇;田大新;高林杰;陈嘉靖;许铭洋;崔洺赫;周建山;王奇;赵一翰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种面向无信号交叉口的车辆编队轨迹规划建模方法，其特征在于，通过下述步骤实现：步骤一，建立最优控制模型的基本约束体系，确定每一CAV的运动、流型参数，并设定其变化阈值；步骤二，构建十字路口场景中必要约束条件及满足特定需求，根据动态约束矩形简化后续建模将三角形面积条件简化为圆心距离条件；步骤三，构建代价函数，通过引入舒适性与通信效率和运动参数指标，实现路径平滑、效率最优化；步骤四，建立完整最优控制模型，转化命题为非线性规划命题。
一种面向信号交叉口车辆编队轨迹规划建模方法

[发明专利]基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法-CN202310664213.3在审
发明人：刘占文;李超;李文倩;贺宜;张一鹏;田大新;樊星;王飞燕;葛菲;杨楠 -专利权人：长安大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G07C5/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法，该方法将衡量车辆交互用强度的标准重新定义为目标车辆的意图，并构造了IRA模块来将注意力分配到位于不同区域的周围车辆，注意力矩阵用于加权聚合不同区域的交互，可以在更大范围内对非局部交互进行建模，而不会引入与周围无关车辆产生的噪声；构造了DIM模块，DIM模块综合考虑了同一机动类型轨迹的模态共性和个性，并以数据驱动的方式进一步学习了轨迹的个性化高维模态表征，从而指导模型输出更准确合理的多模态轨迹。
基于数据驱动表征区域注意力轨迹预测方法

[发明专利]一种自动驾驶图形目标识别算法性能评估系统-CN202310511032.7在审
发明人：朱科屹;邹博松;田大新;周建山 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动驾驶图形目标识别算法性能评估系统，涉及自动驾驶技术领域，该系统包括管理层和应用层；该管理层至少包括用于存储系统数据集的系统数据集存储模块、用于上传用户打包的本地数据集的数据集导入模块、以及用于克隆复制系统数据集或本地数据集的数据集自建模块；该应用层包括算法训练模块、算法验证模块、算法目标识别模块和算法性能评估模块；该应用层能够对比分析系统自带的图形目标识别算法和用户需要评估的图形目标识别算法。本发明通过提供系统算法(例如系统自带的图形目标识别算法)作为用户上传算法的对比参照，更直观的体现算法的性能差异。
一种自动驾驶图形目标识别算法性能评估系统

[发明专利]一种基于遥感影像的地铁客流来源智能分析方法-CN202010581503.8有效
发明人：段续庭;刘阳;田大新;周建山;林椿眄;姜航;郝威;龙科军;刘赫;拱印生 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/00 文献下载
摘要：一种基于遥感影像的地铁客流来源智能分析方法，涉及城市轨道交通中地铁客流来源分析，尤其涉及来自周边不同用地类型、公交、自行车、出租车等复杂来源的分析。为高效准确地确定地铁客流来源，本发明专利基于遥感图像在ArcGIS平台进行影像分类，得到不同用地的面积和质心位置数据。全面考虑地铁客流的四项来源以及地铁站点的区位和连接性，对区域内所有地铁站客流数据建立非线性回归模型，求解可得到该区域内地铁站周边用地、公交、出租车、自行车的客流生成率，进一步得到不同用地和换乘方式对地铁客流的贡献量大小及比例。结果可为城市公共交通线网规划、城市建设布局优化提供决策依据。
一种基于遥感影像地铁客流来源智能分析方法

[发明专利]一种基于最优控制理论和区域内多智能体协同决策技术的车辆匝道汇入轨迹规划方法-CN202310375011.7在审
发明人：段续庭;许铭洋;田大新;张中奇;周建山;王奇;赵一翰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于最优控制理论和区域内多智能体协同决策技术的车辆匝道汇入轨迹规划方法，其特征在于，通过下述步骤实现：步骤一，建立关于车辆轨迹规划最优控制模型的基本约束关系；步骤二，构建用于寻找最优解的代价函数；步骤三，通过使代价函数最小化，求解得到最优的匝道汇入轨迹。
一种基于最优控制理论区域内智能体协决策技术车辆匝道汇入轨迹规划方法

[发明专利]一种城市群综合客运枢纽协同布局优化方法及系统-CN202110695452.6有效
发明人：段续庭;孙晨;田大新;周建山;郝威;龙科军 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种城市群综合客运枢纽协同布局优化方法及系统。方法包括：S1：选定目标城市群区域,根据城市群综合客运枢纽点筛选模型确定所述目标城市群区域中的备选枢纽点集合；S2：获取所述备选枢纽点集合中各个枢纽点的优化参数数据，输入城市群综合客运枢纽点布局优化模型，所述城市群综合客运枢纽点布局优化模型是基于枢纽点间的中转次数和交通运输方式构建的；S3：对所述城市群综合客运枢纽点布局优化模型进行求解，输出城市群综合客运枢纽协同优化布局方案。本发明为城市群内部综合客运枢纽一体化建设，加强区域联动能力，构建城市群内高度发达的多模式一体化综合立体交通网提供决策依据。
一种城市群综合客运枢纽协同布局优化方法系统

[发明专利]一种基于异步监督学习的端到端自动驾驶模型预训练方法-CN202010727803.2有效
发明人： 田大新;郑坤贤;段续庭;周建山;韩旭;郎平;林椿眄;赵元昊;郝威;龙科军;刘赫;拱印生 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于异步监督学习的端到端自动驾驶模型预训练方法，该方法在实车采集的多个演示数据集上并行异步执行多个监督学习过程，以提高监督学习过程的平稳性，加速预训练过程收敛。端到端自动驾驶模型经过采集自现实世界的专家演示数据预训练后，可提升后续实车强化学习训练阶段模型初始性能并加速其收敛。此外，本发明提出了一种面向端到端自动驾驶模型训练过程的可视化分析方法，以从微观角度分析基于异步监督学习的预训练方法所带来的模型性能改进。本发明设计了一种多车分布式强化学习驱动自动驾驶模型训练系统，用以采集专家演示数据并验证本发明所提出的预训练方法在现实世界中应用的可行性。
一种基于异步监督学习端到端自动驾驶模型训练方法

[发明专利]一种面向高级自动驾驶的V2X和激光点云配准的车辆融合定位方法-CN202010727561.7有效
发明人：段续庭;姜航;田大新;周建山;赵元昊;林椿眄;郑坤贤 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：一种面向高级自动驾驶的V2X车联网和单车激光雷达点云特征匹配与融合的车辆融合定位方法，无人驾驶车辆通过激光雷达实时获取周围环境信息，同时与现有的高精度地图进行特征匹配实现车辆在车道上的局部定位。车辆与路侧LTE信号基站之间通过LTE‑V2X车联网技术以及无线定位技术实现车辆的定位。通过充分融合两种定位方式，实现更加精准的车路协同定位。本发明充分利用了单车智能中激光雷达高精度地图特征匹配定位技术特点以及车路无线通信定位优势，可以有效实现无人驾驶车辆在弱卫星信号覆盖区域的定位问题，以及达到高级自动驾驶的目标。
一种面向高级自动驾驶 v2x 激光点云配准车辆融合定位方法

[发明专利]高速公路下匝道分流区域的CAV换道决策方法-CN202110805341.6有效
发明人：郝威;吴其育;张兆磊;易可夫;王正武;田大新;戎栋磊 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G08G1/16 文献下载
摘要：本发明公开了高速公路下匝道分流区域的CAV换道决策方法，包括：构建强制换道场景；计算混合交通流处于平衡态时四种类型车辆的存在概率，基于车道管理策略计算自动驾驶专用车道和通用车道的交通量，构建混合交通流运行条件；CAV选择在CAV换道模型的成本函数值J最小时进行换道。本发明高速公路下匝道分流区域的CAV换道决策方法分析CAV驶离CAV‑L对交通状态的影响，建立CAV换道意图生成点位置与换道决策模型，研究成果为未来的高速公路混合交通流管理提供重要的技术指导，也为高速公路自动驾驶专用车道部署落地提供理论基础。
高速公路匝道分流区域 cav 决策方法

[发明专利]一种基于移动边缘计算的协作车辆间任务动态卸载方法-CN202010727802.8有效
发明人： 田大新;韩旭;段续庭;周建山;郎平;林椿眄;赵元昊;郑坤贤;闫慧文;黄米琪;郝威;龙科军;刘赫;拱印生 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： H04W4/46 文献下载
摘要：一种基于移动边缘计算的协作车辆间任务动态卸载方法。方法包括：构建车辆协作通信可靠性评估模型以及服务车辆的计算可靠性评估模型；基于服务车辆端计算资源建立虚拟队列模型，综合队列长度和隐私感知优化分区；基于请求车辆预设任务的处理时延约束，确定面向服务请求的最大化通信和计算耦合可靠性优化方程；基于最大化耦合可靠性确定任务卸载决策。前述方法考虑了采用协作传输的车辆间的通信与计算耦合，能够对请求车辆计算任务进行划分，并且在服务车辆资源受限的情况下通过移动边缘计算实现请求车辆和服务车辆联合处理，以提高通信与计算资源的利用率，同时提高耦合可靠性。
一种基于移动边缘计算协作车辆任务动态卸载方法

[发明专利]一种针对多种攻击方式的CAN总线数据异常检测方法-CN202010581480.0有效
发明人： 田大新;闫慧文;段续庭;周建山;韩旭;郎平;郝威;龙科军;刘赫;拱印生 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：一种针对多种攻击方式的CAN总线数据异常检测方法，分为建立正常数据集和异常检测两个阶段，在孤立森林训练阶段，形成正常数据的数据集，根据固定消息数量的滑动窗口计算标识符ID的信息熵，将正常信息熵与滑动窗口内各个ID对应数据训练孤立森林；在异常检测阶段，对于滑动窗口中固定消息数量的ID与不同ID的数据计算异常分数，并做出是否进行异常警报的决定。本发明所提出的基于信息熵与孤立森林框架的汽车CAN数据异常检测模型，可以检测多种针对CAN总线的攻击方式，通过对孤立森林算法中异常分数的计算方法进行改进，避免原计算方法对于局部异常不敏感的缺点，进而实现效率和准确率都较高的异常检测，有利于汽车安全驾驶与正常工作。
一种针对多种攻击方式 can 总线数据异常检测方法

[发明专利]一种基于WI-VI的信道分配技术的无人机追踪方法-CN201910295809.4有效
发明人： 田大新;段续庭;赵元昊;周建山;张创;郑坤贤;刘赫;拱印生 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于WI‑VI的信道分配技术的无人机追踪方法。相比于传统的无人机追踪技术而言，本发明的优势在于实施过程中不需要额外的无人机追踪设备，仅需要对现有的WIFI设备进行改装，具有易实施，易维护的特点；并且，基于当前WIFI设备带宽在大部分时间都有空闲而本发明低带宽需求的特点，不需要为本发明提供额外的带宽，这一特征将在5G技术普及之后更为明显。
一种基于 wi vi 信道分配技术无人机追踪方法

[发明专利]一种多无人机协同中继辅助车载自组网数据传输方法-CN202010595201.6有效
发明人： 田大新;张颂歌;段续庭;周建山;韩旭;郎平;郝威;龙科军;刘赫;拱印生 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：一种多无人机协同中继辅助车载自组网数据传输方法，本发明基于信道不确定性模型设计传输调度优化目标函数，进而通过动态规划求解得到最优控制集合和状态集合，预测每条协作链路中的传输功率和信道增益，在此基础上计算各链路的信道评估指标。无人机群介入数据传输后与源/目的节点间建立多条协作传输路径，源节点根据信道评估指标将原数据分割成多份子文件并分配到不同的协作路径传输至目的节点。本发明将现实环境中信道的不确定性纳入考量，所提出的多无人机协同中继辅助车载自组网数据传输方法能有效提升车载自组网数据传输过程中空地、空基链路的鲁棒性。
一种无人机协同中继辅助车载组网数据传输方法

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