本发明公开了一种结合三维建模的路径规划方法，包括：获取目标场景的GPS覆盖路网，将非GPS覆盖路网区域划分VPS自定义区域，对VPS自定义区域进行实景三维重建，得到VPS自定义区域的实景模型；定义GPS覆盖路网区域和VPS自定义区域之间的过渡区域，在过渡区域选取最优路径衔接点；通过最优路径衔接点连接GPS覆盖路网区域中的路径和VPS自定义区域的路径，通过VPS自定义区域的实景模型规划VPS自定义区域的路径，形成融合导航路径；根据融合导航路径进行导航，进行导航点偏离检测，若发生偏离则进行新起点规划，生成新的融合导航路径。
📄 2024118902085
📂 G01C21_34
👤 龙岩学院
📅 2024-12-20
本发明涉及面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法，以前一次路径规划的路径拓宽为障碍区域O，路径规划得road，当road与O没有交点时可以通行，否则将road与O在x轴上的投影值从小到大排列并取判断区间，将road内和前一次路径的所有点的横坐标的值在区间内的点分别存储于集合B和C中，C中两端的点连接得到线段D、扩展得Oi，以集合B中的点与Oi位置判断，存在交叉则淘汰路径road。本发明将前一次规划的路径拓宽，变成由若干矩形组成的近似宽曲线为障碍物O，下一机器人路径规划时必须与O无交点。本发明可有效保护可通行区域，为后续机器人的路径规划提供了更有利的可行区域，保证了后续机器人在路径规划上的优势。
📄 2019112154978
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2019-12-02
一种拼车匹配方法：步骤一：根据出发时间约束筛选司机；步骤二：根据欧式PickUp距离约束筛选司机；步骤三：利用最晚时间约束和费用约束筛选司机(欧式距离)；步骤四：利用PickUp最短路距离约束筛选司机；步骤五：利用最晚时间约束和费用约束筛选司机(最短路距离)；步骤六：执行匹配。适用于拼车系统的快速匹配。
📄 2017102276503
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2017-04-10
一种基于课程深度强化学习的多机器人路径规划方法，利用课程学习的思想，设计课程学习的各个阶段，通过改变各阶段机器人数量，以及地图大小和障碍物数量，实现任务的由易到难；搭建强化学习环境，定义环境中机器人的观察空间、动作空间以及环境的奖励函数，制定机器人在环境中的运行规则；设计一种网络结构以适应环境中变化的机器人数量，运用Qatten算法训练网络模型，本发明能解决连续空间中的多机器人路径规划问题，其优势在于能够相对传统算法更快更好的实现路径规划，提高路径规划的效率。
📄 2024117371430
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2024-11-29
一种基于仿射编队与轨迹优化的多机器人路径规划方法，属于多机器人路径规划和编队控制技术领域，首先使用多机器人路径规划器CL‑CBS为每个机器人规划出一个安全可行的初始路径为后面的轨迹优化问题提供初始解，然后计算出目标编队的应力矩阵得到编队路径，最后通过设计轨迹优化问题的目标函数和约束，并通过求解器进行求解来实现本发明目标。该方法通过使用轨迹优化来使得多机器人能够保持一定的编队，同时又能够安全无碰撞，以及具有动力学可行性。
📄 2024119856332
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-31
本发明提供了一种基于路径时间价值的ANPR车辆导行方案生成方法，包括如下步骤：1）建立城市出行标准出行点信息；2）利用步骤1）的城市出行标准出行点信息建立城市标准出行OD点对间路径表；3）利用步骤1）和步骤2）数据，描述车辆一次出行轨迹；4）利用步骤2）、3）的数据生成导行方案，通过改变路径通行费用与通行时间，引导出行量最大路径的部分车辆选择其他路径通行。本发明便于查询、统计、分析及数据挖掘等操作；能为城市出行做分析。
📄 2019104024760
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2019-05-15
一种基于行程时间预测的实时路径规划方法，根据历史数据都具有相似的原则，采用道路车辆行程时间的历史数据对BP神经网络预测模型进行训练，得到误差相对较小的预测数据，以预测数据为路径导航规划的数据，采用Dijkstra最短路径算法进行实时动态路径规划，改进了现在很多导航系统都是依据车辆在道路的行驶速度，计算出的总的行驶时间，没有考虑车辆行驶过程中的一些其他因素的缺点。本发明基于历史数据相似性，采用BP神经网络算法对车辆行程时间进行预测，能相对准确的预测车辆出行时间花费，进行路径规划。
📄 2019104959585
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-10
本发明公开了一种基于大系统优化和车联网的新能源汽车智能辅助驾驶方法，提出一种新的知能辅助驾驶技术。以车个城市的交通为研究对象，基于交通大系统智能优化，确定最优行车路线和最优行车速度。从出发节点到目的节点，不是通过一次寻优得到最优行车路线，而是根据实时路况信息，通过多目标滚动优化，不断调整寻优策略得到最终的最优行车路线。通过车联网，获得来自交通大系统的最优车速，根据最优车速与实际车速之间的误差，通过车载控制器调节实际车速，使其实时跟踪最优车速，实现自适应巡航。建立流量、车速和拥堵程度的关系，以拥堵程度最小为目标，基于交通大系统智能优化，求解最优行驶速度。
📄 2018103889415
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2018-04-26
本发明涉及基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，以任一机器人为一个节点，计算当前节点的适应度值，在迭代次数未溢出时输出当前适应度值，生成天牛朝向，得到天牛须的两个坐标，计算新的适应度值f’，将f’与原适应度值进行比较，保留两者中较小的值并更新对应的节点坐标，记适应度值为f，持续迭代。本发明以n个节点的横纵坐标为天牛须（IBAS）算法的粒子维度，由于IBAS算法为单粒子算法，所以每次仅对一个节点进行操作，通过循环的方式找到最优节点，以插值函数在节点之间插入一定数量的插值点，进而形成类曲线作为规划路径，路径规划为全局最优，实现的路径在长度上与以往的方法在相同的时间下相比有明显优势。
📄 2019112163977
📂 G01C21_34
👤 浙江工业大学
📅 2019-12-02
本发明请求保护一种具有安全性约束的智能车辆路径规划方法及系统，包括建模阶段和运行阶段。建模阶段首先提取智能车辆安全相关的环境因素，针对环境中每一目标，根据环境因素和目标特征构造静态威胁场，再考虑每一目标的运动学特征，构造目标动态威胁场并融合，最后根据安全性约束构造最短时间最优化目标函数来建立路径规划模型。运行阶段首先利用车载传感器实时采集环境因素与目标特性数据，计算融合的全局目标动态威胁场，然后根据设定的安全阈值分割全局目标动态威胁场，在安全区域内规划出最短时间路径。本发明能使得智能车辆在满足安全性要求的条件下行驶时间最短，可以同时兼顾规划出的路径的通行效率和安全性。
📄 2019112212051
📂 G01C21_34
👤 上海阿奇米德智能科技有限公司
📅 2019-12-03
本发明请求保护一种结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法，包括以下步骤：定位及地图加载，障碍物信息处理，坐标系转化与分析，决策与重规划方法，速度规划及局部规划更新。首先利用高精度地图和自车定位信息加载对应的局部参考路径，然后检测障碍物信息，将局部参考路径与障碍物信息进行坐标系转化，并判断是否需要重规划，再通过决策与重规划方法得到局部最优路径，最后通过速度规划与更新局部规划结果实现安全、平稳的行驶。本发明集路径规划、变道决策与速度规划于一体，能在保证无人驾驶安全性的同时，提高结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法的时间性能。
📄 2020111862036
📂 G01C21_34
👤 上海阿奇米德智能科技有限公司
📅 2020-10-30
本发明属于电子地图技术领域，公开了一种在电子地图上显示拥堵路段的事故车道的方法，案通过安装于智能手机上的GPS传感器和陀螺仪传感器对车辆行驶状态进行分析，并对处于一定范围内的大量智能手机的所有数据进行综合分析，判断这些智能手机的GPS数据和陀螺仪数据是否出现了一定的规律性，并进而判断哪个车道被封闭，然后利用互联网技术将车道封闭信息发送给其他正在使用电子地图的智能手机用户，告知驾驶人前方哪个车道被封闭，提醒驾驶人提前换道。
📄 2018103597845
📂 G01C21_34
👤 长安大学
📅 2018-04-20
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台