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[发明专利]城市场景下无人驾驶车群自协模型构建方法-CN202310844094.X在审
发明人： 程久军;原桂远;杨露 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于无人驾驶领域，提出了城市场景下无人驾驶车群自协模型构建方法，包括：步骤1.无人驾驶车群自协准则；步骤2.无人驾驶车群自协模型构建。本发明方法为城市场景下无人驾驶车群智能协同提供了判定依据，有望突破无人驾驶车群运动行为智能协同的障碍。
城市场景无人驾驶模型构建方法

[发明专利]无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法-CN202310567009.X在审
发明人： 程久军;倪张凯 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本发明属于无人驾驶领域，提出了无人驾驶场景下基于动态车辆检测的点云畸变矫正方法，包括：步骤1.点云畸变分析与数据生成；步骤2.基于激光雷达运动解析的点云全局畸变矫正；步骤3.基于车辆运动解析的点云局部畸变矫正；步骤4.无人驾驶场景下点云畸变矫正。本发明方法为无人驾驶三维重建、三维定位提升了准确度，有效克服了无人驾驶运动行为智能化的安全隐患。
无人驾驶场景基于动态车辆检测畸变矫正方法

[发明专利]城市场景中无人驾驶车群模型构建方法-CN202310259634.8在审
发明人： 程久军;原桂远;倪张凯;毛其超;杨露 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了城市场景中无人驾驶车群模型构建方法，通过考虑无人驾驶车辆的活跃度、先感度和移动性差异度，选择部分无人驾驶车辆作为无人驾驶车群引领节点，进一步的基于无人驾驶车群的连通性、耦合性和实时性给出无人驾驶车群模型构建方法，最后，给出基于分布式多目标优化的无人驾驶车群模型求解方法。仿真实验中给出了相应的评价指标对无人驾驶车群模型进行评估，验证无人驾驶车群模型的有效性。从而可以通过无人驾驶车群成员之间共享感知信息提升无人驾驶车辆的感知能力进而实现无人驾驶车辆运动行为智能协同，建立可广泛推广应用的无人驾驶车群。
城市场景无人驾驶模型构建方法

[发明专利]面向长时交通速度预测的几何代数深度神经网络模型方法-CN202010051123.3有效
发明人：臧笛;方杨;程久军;卫志华;张军旗 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种长时交通速度预测的几何代数深度神经网络模型方法，具体方法包括如下步骤：原始数据采集及数据预处理，使用速度数据，由道路上的感应线圈检测器按时间间隔采集得到，采集得到数据后，对原始速度数据进行预处理以去除异常元素；(2)生成交通速度时空矩阵，将融合了历史速度时空矩阵用几何代数编码生成多重向量时空矩阵作为几何代数深度神经网络模型的输入；(3)构建几何代数深度神经网络模型，通过几何代数深度神经网络对历史速度参数进行多维度的深入挖掘以及时空特征的提取，实现对交通速度的长时预测；(4)通过反向传播算法对网络进行预测任务的训练优化以及测试，最后得到预测结果。提高对未来全天交通速度预测的准确性。
面向交通速度预测几何代数深度神经网络模型方法

[发明专利]车联网社区动态演化方法-CN201910155584.2有效
发明人： 程久军;原桂远;严怀臣;叶晨;钟计东 -专利权人：同济大学
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：车联网社区动态演化方法，具体包括如下步骤：步骤1.相关性质定义；步骤2.车联网社区的动态演化方法。步骤2.1基于点增量的社区变化；步骤2.2基于边增量的社区变化；步骤2.3基于权值增量的社区变化；步骤2.3基于社区增量的动态演化算法。在研究社区向心力和社区离心力的前提下，探测点增量、边增量以及权值增量对社区演化的影响，确立社区增量的演化机制，再以社区增量为基础进而研究大规模社区的演化机制，从而为车联网通达性研究提供了重要的理论基础。
联网社区动态演化方法

[发明专利]基于神经小波粗糙微分方程的时空数据预测方法-CN202211253795.8在审
发明人：臧笛;王增强;崔哲;程久军;张军旗 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F17/13 文献下载
摘要：本发明基于神经小波粗糙微分方程的时空数据预测方法，包括4个步骤：小波分解获得多频交通数据，签名变换计算路径签名，神经受控微分方程的构建，神经受控微分方程的求解和输出映射，涉及常微分动力系统建模领域与粗糙路径理论。本发明继承了神经受控微分方程训练高效内存利用率、处理缺失观测值的鲁棒性，又展示了处理长时间突变抖动信号的特殊优势，对时序数据趋势特征尤为敏感，能够胜任于建模动态长时间交通流量数据预测。
基于神经粗糙微分方程时空数据预测方法

[发明专利]高速公路场景开放式无人驾驶车车群模型及车群形成方法-CN202011367229.0有效
发明人： 程久军;原桂远;毛其超;魏超 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-11-29 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：一种高速公路场景中开放式无人驾驶车车群模型形成算法，其特征在于，通过上述的状态转换算法、车群形成算法，高速公路场景内实时更新的动态拓扑网络车群中每个无人驾驶车群模型可以保持无人驾驶车辆节点之间的互联互通，使得车群内节点可以有目的的信息交互；同时，由于本发明车群形成算法中使用模块度度量车群内节点的连通度与稳定度，在满足引领节点比率、状态更改次数、引领节点平均时长的条件限制，形成无人驾驶车群。
高速公路场景开放式无人驾驶车车模型形成方法

[发明专利]无人驾驶邻近车辆轨迹预测方法-CN202110331661.2有效
发明人： 程久军;毛其超;原桂远;魏超;周爱国 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种无人驾驶邻近车辆轨迹预测方法，本发明涉及无人驾驶领域。本发明给出了无人驾驶邻近车辆轨迹的预测方法。首先，通过LK‑DBSCAN(Limit‑K DBSCAN)算法提取出视频数据和点云数据中无人驾驶邻近车辆周围车辆集合以及路况信息，采用特征工程构造潜在的存在影响力的特征，增强数据特征对复杂道路情况的表达能力；然后使用长短期记忆神经网络LSTM对车辆的实时行为进行预测；最后，结合LSTM预测的车辆行为与车辆的历史行为数据，通过B‑LSTM(Behavior‑based LSTM)对车辆的轨迹进行预测。解决上述问题，可以提升无人驾驶车辆行为预测的准确率，减少轨迹预测的误差，从而位无人驾驶车辆运行行为决策提供准确性和效率。
无人驾驶邻近车辆轨迹预测方法

[发明专利]基于几何代数和超图的交通速度预测方法-CN202211370158.9在审
发明人：臧笛;雷俊涛;崔哲;程久军;张军旗 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G08G1/052 文献下载
摘要：基于几何代数和超图的交通速度预测方法。步骤1.输入交通速度数据进入模型；结合整个训练集的预训练K‑means聚类结果以及交通路网图构建空间特征提取模块中的超图。步骤2.构建K层时空特征提取模块。步骤3.将交通数据属于每周的哪一天，以及属于每天的哪一个时刻的周期性信息通过两层线性层进行嵌入，结合每层模块的提取到的时空特征，再通过线性层从当前输入数据的时空特征中预测未来交通速度；步骤4.使用结合了两种常用损失函数的优化损失函数，通过反向传播与梯度下降不断优化网络参数，使得损失函数最小化，最终得到最优模型。本发明在实际场景中应用能够帮助交通管理部门更好地强化交通需求管理，加强城市交通拥堵综合治理，让城市交通更加顺畅。
基于几何代数和超图交通速度预测方法

[发明专利]高速公路场景中开放式无人驾驶车车群模型及车群形成方法-CN202010774258.2有效
发明人： 程久军;原桂远 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04W4/46 文献下载
摘要：高速公路场景中开放式无人驾驶车车群模型及车群形成过程研究方法，包括：定义；构建无人驾驶车群网络拓扑结构；定义车辆状态；无人驾驶车辆状态转换过程。本发明首次提出面向开放式“无人驾驶车群”的概念，设想为无人驾驶车辆在高速公路道路的每一个方向上形成多跳车群，设计和构建了一种考虑高速公路场景下、面向开放式无人驾驶车群行车环境、能使得车群之间始终保持互联互通、有效满足未来无人驾驶运动行为智能化所需要的无人驾驶车群模型，同时研究了无人驾驶车辆节点的初始化状态、选举状态、引领节点状态、普通节点状态、游离节点状态及转换过程，给出了无人驾驶车群形成方法的雏形，为未来无人驾驶运动行为智能化提供所需的理论和方法。
高速公路场景开放式无人驾驶车车模型形成方法

[发明专利]全天高架交通拥堵情况分级的多特征学习网络模型方法-CN201910445174.1有效
发明人：臧笛;凌嘉炜;程久军;卫志华;张军旗 -专利权人：同济大学
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种全天高架交通拥堵情况分级的多特征学习网络模型方法。在本发明中，先将全天的交通车速数据根据数据的时间属性和空间属性重新组织成为速度时空矩阵，同时保留交通数据的时空特征；再根据速度时空矩阵以及道路拥堵速度分级定义，构造拥堵时空矩阵；然后根据拥堵时空矩阵，针对道路的各个路段构建拥堵时长占比向量；最后基于速度时空矩阵，拥堵时空矩阵和拥堵时长占比向量，用三个不同的神经网络分支对数据提取特征，并进行分类。与现有技术相比，本发明针对完整的全天数据，多特征学习网络模型能够较好提取不同类型的数据特征，针对全天交通数据，进行较为有效的数据分类，能够高效率自动化的全天交通拥堵情况分级的问题。
全天交通拥堵情况分级特征学习网络模型方法

[发明专利]高速公路场景下基于边缘计算的无人驾驶车群形成方法及自协模型构建方法-CN202110274590.7有效
发明人： 程久军;毛其超;周爱国;原桂远;魏超 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：一种高速公路场景下基于边缘计算的无人驾驶车群形成算法及自协模型构建方法。步骤1.定义，步骤2.无人驾驶车群形成算法，步骤3.无人驾驶车群自协模型构建。发明考虑高速公路背景下开放式无人驾驶车群因为有人驾驶车辆节点以及路边标识的干扰下无法有效保持稳定有序问题，基于边缘计算思想，给出了分层多角色节点的无人驾驶车群形成方法，使得任务分配到不同的角色节点，有效避免节点的重复计算，保持相应节点之间的协同；结合考虑无人驾驶车群网络的连通性和稳定性，给出无人驾驶车群自协模型；通过使用多目标优化方法对无人驾驶车群自协模型进行优化求解，得到最优的自协模型，从而有效保障无人驾驶车群自协模型的合理性和可用性。
高速公路场景基于边缘计算无人驾驶形成方法模型构建

[发明专利]一种基于风险评估效用的安全性无人驾驶车群构建方法-CN202110365927.5有效
发明人： 程久军;毛其超;魏超;原桂远;周爱国 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于风险评估效用的安全性无人驾驶车群构建方法，涉及无人驾驶领域，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.风险评估效用；步骤2.无人驾驶车群成员相关定义；步骤3.基于风险评估效用的无人驾驶车群形成方法；步骤4.车群维护；步骤5.车群安全性评价指标。针对现有的安全量化方法缺乏无人驾驶车群安全性度量指标等问题，给出了风险评估效用指标来衡量车群的安全性，以此为基础给出了无人驾驶车群形成算法，在车群形成的同时对车辆进行了角色划分，以分担头节点的负载，面向无人驾驶车辆行车环境，提供一种能够保障无人驾驶车群运动行为智能化的安全性方法，从而使得无人驾驶车群在复杂场景下能够得到安全的应用的方法。
一种基于风险评估效用安全性无人驾驶构建方法

[发明专利]无人驾驶车辆运动行为决策方法-CN202110550801.5有效
发明人： 程久军;毛其超;原桂远;魏超;周爱国 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明提出的无人驾驶车辆运动行为决策方法，针对现有基于规则的无人驾驶车辆运动行为决策系统复杂度较高的问题，简化了无人驾驶车辆的运动状态，给出了无人驾驶车辆运动行为决策方法，提高了无人驾驶车辆运动行为决策的效率性；同时，针对现有无人驾驶车辆运动行为决策方法优化目标单一的问题，通过多目标优化方法进行优化，保证了安全性和效率性的同时，提高了实用性。解决上述问题，为无人驾驶车辆在复杂环境下运动行为决策方法提供安全，有效和实用性保障。
无人驾驶车辆运动行为决策方法

[发明专利]一种高速公路场景中开放式无人驾驶车车群动态演化方法-CN202011484672.6有效
发明人： 程久军;原桂远;魏超;毛其超 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： H04W4/44 文献下载
摘要：一种高速公路场景中开放式无人驾驶车车群动态演化方法，其特征在于，形成无人驾驶车群，步骤1，定义出四个独立变化事件以演化出每一个无人驾驶车辆“生命周期”迭代，包括节点出现、节点消失、节点加入、节点离开；步骤2，描述出无人驾驶车辆车群动态演化过程，包括：(1)车群形成事件；(2)车群消亡事件；(3)车群生存事件；(4)车群分裂事件；(5)车群合并事件。本发明技术方案专适用于高速公路场景，并不适用于诸如港口、物流等封闭式场景，也不适用于城市场景。
一种高速公路场景开放式无人驾驶车车动态演化方法

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