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公开(公告)号：CN112365724A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010287076.2
申请日：2020-04-13
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的连续交叉口信号协同控制方法，该方法采用上下层Agent网络的DQN策略处理连续交叉口信号配时，以减少状态获取及反馈评价的复杂度，解决连续交叉口信号优化问题。为保证训练目标的平稳性，避免其训练陷入目标值与预测值的反馈循环中震荡发散，采用Dueling Double优化方法对DQN优化训练，相比于传统DQN控制模型，该方法可根据不同道路环境和交通状态实时切换交叉口相位，增加了交叉口之间的协作能力，保障交叉口行车畅通，提高交叉口通行能力，为缓解交通拥堵、提高出行效率并减少安全事故提出了新的解决方案和理论依据。
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公开(公告)号：CN110288844A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910445327.2
申请日：2019-05-27
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于车路通信的连续交叉口协同优化方法，适用于干线协调控制路段上任意相邻上下游交叉口，并建立了基于优化模型的交叉口信号相位优化流程。在保证干线上主方向车辆延误尽量减少的同时，也考虑到了所对应的交叉口冲突相位车辆的延误的综合效益没有受到损害，有效缓解了干线上由于相位不协调导致的互相冲突的问题。
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公开(公告)号：CN110103968A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910404974.9
申请日：2019-05-16
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于三维激光雷达的无人车自主超车轨迹规划系统，该系统包括由环境感知单元和车速获取单元组成的数据采集单元，其信号输出端与数据处理单元相连，数据处理单元信号输出端与超车行为决策单元相连，超车行为决策单元与超车轨迹规划单元相连，超车轨迹规划单元与驾驶舱显示屏相连，驾驶舱显示屏用于显示轨迹规划单元生成的超车轨迹。与现有技术相比，本发明基于人类驾驶员的超车习惯，充分考虑前车几何尺寸与运动状态对本车超车意图和轨迹规划的影响，择取最优超车轨迹，有效避免超车事故的发生，适宜推广使用。
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公开(公告)号：CN110103956A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910404975.3
申请日：2019-05-16
Applicant: 北方工业大学
IPC: B60W30/12 , B60W30/18 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W50/00 , B60W50/14
Abstract: 本发明提供了一种无人车自动超车轨迹规划方法，该方法包括以下步骤：选取人工驾驶状态下的历史超车数据，构建符合人类驾驶员习惯的超车意图模型；无人驾驶状态下根据车载三维激光雷达和轮速传感器实时采集到的信息确认是否产生超车意图；根据碰撞时间判断是否满足超车条件；人工确认是否执行超车操作；自动规划满足安全性、舒适性约束的超车轨迹；动态更新超车轨迹，并显示在驾驶舱显示屏上。与现有技术相比，本发明基于人类驾驶员的超车习惯，充分考虑前车几何尺寸与运动状态对本车超车意图和轨迹规划的影响，择取最优超车轨迹，有效避免超车事故的发生，适宜推广使用。
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公开(公告)号：CN117922567A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410171301.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 北方工业大学
IPC: B60W30/165 , B60W30/18 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种考虑换道切入安全的混行车辆编队控制方法。该方法首先对混行车辆编队进行建模，描述车辆编队的通信及运动特性，并采用线性一致性控制器作为基础控制模型，基于深度强化学习方法动态优化控制参数。然后结合车辆编队模型定义状态，综合考虑车辆编队安全性、通行效率等多目标构建深度强化学习方法的奖励函数，并基于控制器稳定性条件的强化学习动作空间约束，通过动态优化基础控制模型参数输出最优的智能网联汽车期望加速度。最终，通过下层控制器将期望加速度转换为车辆可直接执行的油门/制动控制命令，实现换道切入场景下的车辆编队控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115534994A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211209546.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 北方工业大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明提供了一种基于车内外协同感知的人机共驾控制权自适应切换方法。该方法包括：S11，由驾驶人控制人机共驾汽车；S12，利用车外感知模块判断外部环境行车风险等级，同时利用车内感知模块识别驾驶人分心危险等级；S13，耦合行车风险等级判别结果与驾驶人分心危险等级识别结果对自车驾驶状态进行判定；S14，根据自车驾驶状态判定结果，进一步分析是否满足自动驾驶系统接管人机共驾汽车的条件；S15，如果满足，则自适应分配驾驶人和自动驾驶系统对人机共驾汽车的控制权重，否则继续由驾驶人控制人机共驾汽车；S16，根据计算得到的控制权重，将控制权逐渐切换给自动驾驶系统，最终由自动驾驶系统控制人机共驾汽车。本发明通过融合感知到的周围环境信息和车内驾驶人状态信息自适应调整人机之间的控制权，以此提高人机协同率，减少人机冲突，同时提高行驶安全性。
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公开(公告)号：CN112683288B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011385082.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种交叉口环境下辅助盲人过街的智能引导机器人系统及智能引导方法，通过ZigBee模块与交叉口信号灯进行通信，获取信号灯当前的灯色状态和剩余时长，当绿灯状态时，启动机器人；然后利用高清摄像头拍摄交叉口场景图像并进行分析处理，识别斑马线，确定大致行走区域；再融合高清摄像头图像与三维激光雷达的云信息获取障碍物类别，并辨识障碍物位置与运动状态参数，更新局部环境地图；预先设定目标点位置及无障碍物时机器人过街初步路径，由目标点位置、预设速度阈值计算得到安全过街预估时长，当预估时长小于剩余绿灯时长，根据障碍物位置和运动状态实时规划行进路径；最后实现机器人转向角度和速度控制，辅助盲人安全完成过街任务。
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公开(公告)号：CN109165902B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811173352.1
申请日：2018-10-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明提供一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统，利用无人车环境感知系统，建立基于路阻函数的动态路径优化算法与基于扫描法的多地点派送顺序优化方法，使智能无人物流车可在派送途中根据道路状况随时调整派送路线，并选择最优路径完成派送，实现了区域内无人车物流派送的动态路径规划，缩短派送时间，提高派件效率。同时搭建了基于车路协同的智能信息交互系统，实现车、货、人之间的实时通讯与物流状态的共享。在居民区、校园等区域性地点应用该系统，可在一定程度上改善交通状况，降低物流运输成本，为消费者带来更优质的体验，为物流运输行业实现真正的智能化、无人化提供可能。
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公开(公告)号：CN112233413A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010697831.4
申请日：2020-07-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向智能网联车辆的多车道时空轨迹优化方法，本发明设计了基于强化学习算法的时空轨迹优化算法可以快速匹配最优轨迹。该算法一共包含计算两个不同输入的内容：（1）时空轨迹的优化，以车辆当前位置、速度及目标驶出车道、时段为输入，车辆加速度的集合为输出；（2）多车道协同换道的优化，以车辆当前位置、速度及目标车道威胁车位置、速度为输入，车辆加速度集合为输出。即车辆发起换道请求后可通过强化学习匹配车辆协同换道过程的轨迹，换道完成后通过强化学习匹配此时刻的时空轨迹以达到多车道轨迹优化的过程。该方法可根据不同的道路环境和交通状态实时优化及生成路段内通行车辆的时空轨迹，增加了车辆间的相互协作能力，提升了通过路段的安全性以及交叉口的车辆通行效率，减少了车辆的能源消耗水平，为保证道路交通安全，提高出行效率提出了新的解决方案和理论依据。
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公开(公告)号：CN109165902A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811173352.1
申请日：2018-10-09
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明提供一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统，利用无人车环境感知系统，建立基于路阻函数的动态路径优化算法与基于扫描法的多地点派送顺序优化方法，使智能无人物流车可在派送途中根据道路状况随时调整派送路线，并选择最优路径完成派送，实现了区域内无人车物流派送的动态路径规划，缩短派送时间，提高派件效率。同时搭建了基于车路协同的智能信息交互系统，实现车、货、人之间的实时通讯与物流状态的共享。在居民区、校园等区域性地点应用该系统，可在一定程度上改善交通状况，降低物流运输成本，为消费者带来更优质的体验，为物流运输行业实现真正的智能化、无人化提供可能。
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