发明专利已授权

一种基于CP-CNN的近信号区混合车群CAV引导控制方法

Name: 一种基于CP-CNN的近信号区混合车群CAV引导控制方法
Brand: 重庆大学
SKU: 2022115703292
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211570329.2 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2022-12-08

公开号

CN115909743A

公开日

2023-04-04

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G08G1_01

IPC 分类号

G08G1_01 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06N3_006 ,

技术画像

所属领域

智能网联汽车智能网联汽车交通控制深度学习

应用场景

智能网联汽车, 车路协同, 交通信号控制, 混合交通流, 自动驾驶引导控制

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摘要

本发明公开了一种基于CP‑CNN的近信号区混合车群CAV引导控制方法，该方法包括获取三车道近信号区内混合异质车群的单车数据，将单车物理特征信息映射到多维特征图，构建模型数据集；基于卷积神经网络构建混合车群宏观车流预测模型，即CP‑CNN，并对模型进行训练；根据近信号区信号灯与实时交通状态，构建混合车群动态优化目标；设计混合交通近信号区下基于CP‑CNN的近信号区混合车群CAV引导控制方法；设计基于粒子群优化算法的可变限速值寻优策略。本发明针对近信号区车流变化与信号灯变化，自适应地对CAV车辆进行车速控制，实现交叉口通行瓶颈的有效控制。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115909743A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种参数不确定下考虑多前车的纵向人机分层协同控制方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的前向车辆识别与距离检测方法

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