重庆邮电大学黄帅获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于云边协同架构的混合车群协同控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119418523B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411529354.5,技术领域涉及:H04L67/12;该发明授权一种基于云边协同架构的混合车群协同控制方法是由黄帅;冯雨航;郑太雄;禄盛;冯明驰;罗久飞;赵洋;李海青设计研发完成,并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于云边协同架构的混合车群协同控制方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于云边协同架构的混合车群协同控制方法,属于智能交通技术领域。该方法包括:S1.设置云边协同架构下城市道路单车道异质交通场景;S2.在云端服务器基于异质车辆运动学特性分别建立网联自动车和网联人驾车纵向运动学模型;S3.获取、分析上传至云端服务器的车辆状态信息数据和车辆纵向运动学模型,在云端服务器上结合车辆信息拓扑结构分别构建考虑车辆间的相互影响的网联人驾车协同行驶模型和网联自动车控制算法;S4.建立异质车辆的状态空间方程,并将网联自动车控制算法和网联人驾车协同行驶模型进行整合,构建混合车群运动学状态方程;S5.建立混合车群协同控制方法。本发明有效保证混合车群快速实现一致稳定行驶。
本发明授权一种基于云边协同架构的混合车群协同控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于云边协同架构的混合车群协同控制方法,其特征在于:该方法包括以下步骤: S1:设置云边协同架构下城市道路单车道异质交通场景;所述S1具体为: 设置含有异质车辆即网联自动车和网联人驾车混行的城市道路单车道交通场景,在道路两侧安装路侧传感器及边缘设备,同时搭建云服务器及网络基站覆盖该交通场景,路侧传感器采集道路上所有车辆的状态信息,边缘设备实时获取、分析和处理路侧传感器数据并将每一辆车的状态信息上传至云端服务器,云端服务器通过相关计算将控制输入指令发送至网络基站范围内所有网联自动车以及将部分车辆信息发送至网络基站范围内所有网联人驾车,网联自动车接收并执行控制输入指令,而网联人驾车则通过驾驶员感知及云端服务器来获取前后车的行驶状态信息进行控制; S2:在云端服务器基于异质车辆运动学特性分别建立网联自动车和网联人驾车纵向运动学模型; S3:根据S1中边缘设备获取、分析、处理后上传至云端服务器的车辆状态信息数据和S2中构建的车辆纵向运动学模型,在云端服务器上结合车辆信息拓扑结构分别构建考虑车辆间的相互影响的网联人驾车协同行驶模型和网联自动车控制算法;所述S3中,具体如下: S3.1考虑网联自动车会受到前方所有车辆及紧邻后车的影响作用,结合网联自动车信息拓扑在云端服务器设计第i辆网联自动车纵向协同控制算法,表达式如下: 式中:αc、βc、γc分别为网联自动车的最优速度敏感系数、位置差敏感系数、速度差敏感系数,Vc·为网联自动车最优速度函数,Vf·和Vb·分别为主车对前车和紧邻后车的最优速度函数,为网联自动车位置差函数,为网联自动车速度差函数,*表示网联自动车或网联人驾车;ρ为前车最优速度对主体车的影响权重,0≤ρ≤1,1‑ρ为紧邻后车最优速度对主体车的影响权重;ω为前车位置差对主体车的影响权重,0≤ω≤1,1‑ω为紧邻后车位置差对主体车的影响权重;为前车速度差对主体车的影响权重,为紧邻后车速度差对主体车的影响权重;即当前车道主车与第j辆车的车间距,h分别为t时刻第j辆车的位置和车长; 即主车与后车的车间距,ds为最小车间距; 即当前车道主车与第j辆车的速度差;即当前车道主车与紧邻后车的速度差;N为车道主车前方车辆总数;λj为当前车道主体车前方第j辆车对主体车的权重系数,λj≥0,表达式如下: 式中:为社会场中车辆i受到车辆j的影响力大小,Aveh为车辆之间相互作用力强度,bij为社会场短半轴长度,Bij为车辆之间的作用力范围,为车辆i与车辆j的距离矢量,Δt为仿真步长,为单位向量; S3.2考虑网联人驾车会受到紧邻前后车的影响作用,结合网联人驾车信息拓扑在云端服务器建立第k辆网联人驾车协同行驶模型,表达式如下: 式中:αh、βh、γh分别为网联人驾车的最优速度敏感系数、位置差敏感系数、速度差敏感系数;uo,k为网联协同项,Vh·为网联人驾车最优速度函数,为网联人驾车位置差函数,为网联人驾车速度差函数;为主车与第k‑2辆车的位置差,为主车与第k‑2辆车的速度差,μ为网联协同位置差增益,τ为网联协同速度差增益; S4:根据S2和S3在云端服务器建立异质车辆的状态空间方程,并将网联自动车控制算法和网联人驾车协同行驶模型进行整合,构建统一的混合车群运动学状态方程; S5:根据S4建立基于云边协同架构的混合车群协同控制方法。
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