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公开(公告)号：CN114967475B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210913234.X
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶车辆轨迹跟踪与稳定性鲁棒控制方法及系统，属于无人驾驶车辆运动控制技术领域，以期望轨迹为输入，利用MPC控制器、辨识后鲁棒车辆运动控制器和主动转向控制器计算得到控制用前轮转角，进一步利用车辆横摆稳定控制器和车轮转动控制器计算得到驱/制动力矩，根据控制用前轮转角和驱/制动力矩对无人驾驶车辆的运动进行控制，从而能够同时满足无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度、稳定性和鲁棒性控制需求，使无人驾驶车辆在存在模型失配和外部扰动的多变环境中既可以高精度沿期望轨迹运动，又可以保持车辆行驶稳定，提升无人驾驶车辆的控制性能。
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公开(公告)号：CN115146999A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210888899.X
申请日：2022-07-27
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种地面无人装备的测试环境复杂度确定方法及系统。该方法包括获取地面无人装备的测试环境中的所有环境要素；将环境要素作为环境元；将所有环境元进行划分，确定环境类；根据环境类和环境元确定作战环境；获取地面无人装备的当前的作战环境；根据当前的作战环境中包括的环境类的复杂度量值和环境元的复杂度量值，确定当前的作战环境的复杂度总量值；根据当前的作战环境的复杂度总量值确定测试环境复杂度等级。本发明能够提高测试环境复杂度的准确性，进而实现对地面无人装备自主能力的准确评定。
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公开(公告)号：CN114967475A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210913234.X
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶车辆轨迹跟踪与稳定性鲁棒控制方法及系统，属于无人驾驶车辆运动控制技术领域，以期望轨迹为输入，利用MPC控制器、辨识后鲁棒车辆运动控制器和主动转向控制器计算得到控制用前轮转角，进一步利用车辆横摆稳定控制器和车轮转动控制器计算得到驱/制动力矩，根据控制用前轮转角和驱/制动力矩对无人驾驶车辆的运动进行控制，从而能够同时满足无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度、稳定性和鲁棒性控制需求，使无人驾驶车辆在存在模型失配和外部扰动的多变环境中既可以高精度沿期望轨迹运动，又可以保持车辆行驶稳定，提升无人驾驶车辆的控制性能。
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公开(公告)号：CN114791734A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210466055.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于语义信息串联的履带车辆的控制方法及系统。该方法包括将激光雷达点云信息和图像语义信息进行融合，并根据融合后的信息、全局拓扑参考路径以及履带车辆的几何通过性参数确定三维语义栅格地图；运动规划模块根据三维语义栅格地图、全局拓扑参考路径以及运动基元簇中的运动基元的扩展代价对运动基元进行拼接与过渡；运动控制模块利用带有行为语义信息的轨迹对控制目标函数的权重系数进行实时更新，并根据更新后的控制目标函数和带有行为语义信息的轨迹在执行机构的机械约束、平台的运动学约束以及平台动力学约束下，基于模型预测控制算法进行履带车辆的控制。本发明能够提升地面无人机动平台在越野环境中的通行能力。
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公开(公告)号：CN114440901A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011236206.6
申请日：2020-11-05
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京理工大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明基于栅格地图、拓扑地图以及几何特征地图各自的优缺点，汲取各种地图模型的优点，提出了一种可同时服务于位姿估计以及无人车辆导航的全局混合地图模型。全局混合地图主要由子地图节点以及子地图节点间连通关系构成。子地图节点中的地图数据包括三维概率特征子地图、三维概率栅格子地图以及可通行区域。三维概率特征子地图以及三维概率栅格子地图采用基于顺序存储结构和树形结构的混合数据结构进行数据组织，以提高其数据更新的实时性，并通过概率滤波提高了子地图对于系统噪声的鲁棒性。三维概率特征子地图以及三维概率栅格子地图共同与点云匹配进行位姿估计。基于三维概率栅格子地图提取用于无人车辆导航的可通行区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114415523A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210320927.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种车辆协同运动控制方法及系统。该方法包括根据协同车辆队列中各车辆的参考轨迹建立协同车辆位置关系模型；根据协同车辆位置关系模型以及协同车辆队列中车辆的通信有向图建立协同车辆通信拓扑网络模型；确定车辆运动学模型；根据车辆运动学模型和所述车辆的行驶数据确定车辆运动学模型的噪声边界和鲁棒不变集；建立鲁棒反馈控制器；建立名义模型预测控制器；根据鲁棒反馈控制器和名义模型预测控制器确定所述车辆的鲁棒模型预测控制器；根据鲁棒模型预测控制器和协同车辆通信拓扑网络模型完成协同车辆队列的协同控制。本发明能够实现多无人车辆在外界扰动与模型失配情况下具备期望队形保持功能的鲁棒、可靠运动控制。
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公开(公告)号：CN114359349A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210274209.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京理工大学 , 慧动星球(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于车辆自适应路径跟踪的终身学习方法及系统，属于路径跟踪技术领域，该方法包括：采集车辆运动状态数据和与运动状态数据对应的操控数据；将采集的数据集分为多个驾驶任务训练集；初始化轨迹跟踪策略模型和梯度暂时记忆；基于平均梯度暂时记忆的学习策略，根据多个驾驶任务训练集对轨迹跟踪策略模型进行迭代训练：对每个驾驶任务训练集，根据梯度暂时记忆确定参考梯度下降方向并以参考梯度下降方向为约束训练轨迹跟踪策略模型；当每个训练集训练后，基于知识分布和知识质量，对当前梯度暂时记忆中知识进行更新；采用训练好的轨迹跟踪策略模型对待控制车辆进行路径跟踪。本发明提高了车辆自适应路径跟踪的适应性。
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公开(公告)号：CN113741179B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111309965.5
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京工业职业技术学院
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种面向异构车辆的统一运动规划方法和系统。本发明在确定最优的行为基元的过程中，采用异构车辆当前时刻的与参考轨迹和期望速度的偏差代价、轨迹的平滑代价和碰撞风险代价，能够实现对转向机构不同所导致的运动特性差异进行控制，并在基于异构车辆当前时刻的与参考轨迹和期望速度的偏差代价、轨迹的平滑代价和碰撞风险代价选择出最优的行为基元之后，基于最优的行为基元得到异构车辆的运动规划结果，这就能够将转向机构不同所导致的运动特性差异融入到运动规划系统中，以显著提高异构车辆运动控制的精确性。
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公开(公告)号：CN112487905B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202011321110.X
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京理工大学 , 上海汽车集团股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/20 , G08B21/18 , G08G1/16 , B60W30/095 , G06Q10/04 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开的一种车辆周边行人危险等级预测方法及系统，属于智能车辆主动安全技术领域。本发明基于车辆第一视角数据进行行人轨迹预测，使用数据驱动的时序网络建模实现长时轨迹预测，降低计算成本，缩短预测时长；基于聚类分析和分类器的危险等级识别器，能够根据特征参数识别行人危险等级，避免通过人为划分参数范围来判定危险等级带来的不确定性；根据训练得到的行人轨迹拟合器预测行人移动轨迹，提取出行人特征参数集合，将参数集合输入到训练得到的行人危险等级识别器中，对行人危险等级进行预测。本发明有助于理解行车过程中周边行人的行为意图，预估行人和车辆的碰撞风险，为调整行车策略提供依据，以规避行车风险，提升驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN113753049B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111322969.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于社会偏好的自动驾驶超车决策确定方法及系统，应用于超车过程中的平行行驶阶段，包括：将获取的当前阶段目标道路信息输入至社会偏好预测模型以确定当前阶段被超越车辆的社会偏好；基于当前阶段被超越车辆的社会偏好，确定当前阶段被超越车辆的状态转移模型；将当前阶段目标道路信息、当前阶段被超越车辆的社会偏好和当前阶段被超越车辆的状态转移模型均输入到超车决策模型中，以确定当前阶段主车辆的超车决策；所述超车决策包括车道保持、执行换道和放弃超车；其中，所述超车决策模型所应用的算法为半基于模型的改进Q‑learning算法。本发明能够输出准确超车决策，提升超车效率和超车安全性。
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