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公开(公告)号：CN112158200A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011023668.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 厦门大学
IPC: B60W30/16
Abstract: 基于驾驶员特性的智能电动汽车跟车控制系统及方法，属于汽车智能驾驶领域。系统包括自组织神经网络驾驶员模型、上层控制模块和下层控制模块，首先建立描述驾驶员跟车行为特征的自组织神经网络驾驶员跟车模型，其次基于模型预测控制理论设计上层控制模块，并结合自组织神经网络驾驶员模型输出的参考加速度，以跟车安全性、符合驾驶员特性和经济性为目标求解优化期望加速度；下层控制模块用于实现对期望加速度的跟踪。为提高智能电动汽车制动时的能量效率，在下层控制模块中设计了再生制动控制器协调分配各执行器的制动力矩以最大化制动能量的回收。明显提高了智能电动汽车跟车控制系统性能。
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公开(公告)号：CN114779752B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210423341.4
申请日：2022-04-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 网络攻击下智能电动车辆轨迹跟踪控制方法，涉及汽车智能安全与自动驾驶。1：建立准确表征智能电动车辆行为机理的动力学模型；2：设计基于扩展卡尔曼滤波原理的多传感器信息融合的网络攻击检测方法；3：设计基于网络攻击检测的模型预测控制器的目标函数和约束条件，控制车辆在网络攻击下的跟踪期望轨迹的偏差尽可能小；当智能电动车辆在正常行驶过程遭受网络攻击时，利用网络攻击检测模块进行网络攻击检测，检测到传感器受网络攻击时，屏蔽受网络攻击传感器并利用未受网络攻击传感器信息进行状态估计，利用网络攻击检测模块估计的车身状态信息和模型预测控制器轨迹跟踪控制，在传感器遭受网络攻击时仍进行有效轨迹跟踪控制，确保安全行驶。
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公开(公告)号：CN115294551A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210938073.X
申请日：2022-08-05
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法，涉及汽车智能化与自动驾驶。改进YOLOv5s模型结构，提高模型对目标检测能力；建立可行驶区域和车道线检测模型结构，由主干网络、颈部结构、可行驶区域检测头、车道线检测头组成；将原始图像裁剪后归一化，对RGB每个通道标准化；设计可行驶区域和车道线检测YOLOv5模型的模型推理和后处理；设计可行驶区域和车道线检测模型的损失函数，根据损失值大小分析模型训练好坏，判断模型是否收敛；构建自动驾驶汽车可行驶区域和车道线检测数据集，设计可行驶区域和车道线分割标签；训练可行驶区域和车道线检测模型，设计可行驶区域和车道线检测模型评价指标。实现实时、准确、高效。
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公开(公告)号：CN115063777A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210741541.4
申请日：2022-06-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种野外环境下的无人车障碍物识别方法，涉及智能车辆技术领域。1)制作野外环境障碍物数据集：包括野外环境障碍物图像采集和数据集图像标定；2)基于障碍物特点改进网络模型：以Faster R‑CNN网络模型作为基础网络框架改进，实现野外环境障碍物的识别和分类，改进包括对特征提取网络的改进和对检测网络的改进；3)训练前对数据集预处理，训练过程对参数和学习方法调节，训练好的检测识别模型在线实时预测，即实现野外环境障碍物识别。从野外环境障碍物情况入手，制作新野外环境障碍物数据集，并从野外环境障碍物的特点出发，对Faster R‑CNN网络改进。在野外环境障碍物检测方面具有一定优越性。
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公开(公告)号：CN113682293A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111153172.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 智能网联混合动力汽车多系统动态协调控制系统及方法，涉及汽车智能安全与自动驾驶。系统包括数据模块、数据感知模块、与多系统动态协调控制系统。智能网联混合动力汽车通过车载传感器获得车辆状态信息，并将其发送给多系统动态协调控制模块；多系统动态协调控制模块根据获得的车辆状态信息，求解最优发动机功率与电机功率分配方案以提高车辆的燃油经济性；建立可准确表征智能网联混合动力汽车多过程耦合的车辆动力学模型，作为智能网联混合动力汽车多系统动态协调控制算法的执行机构，执行由多系统动态协调控制器输出的可执行控制信号，进行车辆状态更新。有效解决多目标对于车辆控制要求相矛盾等问题，可获得更好的计算结果，提高计算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113619563A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111038399.9
申请日：2021-09-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于人机共享的智能电动汽车横向控制系统及方法，属于汽车智能驾驶领域。所述基于人机共享的智能电动汽车横向控制系统包括车辆信息采集模块、道路检测模块、CCD视觉传感器模块、驾驶员模型、时滞鲁棒保性能转向控制器、深度神经网络驾驶权优化模块。为使得智能电动汽车转向过程更好的体现驾驶员跟车特性，建立描述驾驶员转向行为的驾驶员转向模型，设计基于模型预测控制的转向控制器，提出基于深度学习的人机共享控制驾驶权分配模块，构建基于人机共享的智能电动汽车横向控制系统及方法，实现智能电动汽车协同控制。明显增强智能电动汽车横向控制系统性能。
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公开(公告)号：CN112201069B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202011026453.3
申请日：2020-09-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行为模型构建方法，属于汽车智能安全与自动驾驶领域。基于中国实际道路工况，采集符合中国道路特征的驾驶员驾驶车辆行驶过程中的车辆状态信息和周围环境信息，统计分析采集的数据，给出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。确定表征驾驶员在某个时刻所采取动作的基准信息，建立描述驾驶员跟车行为状态迭代关系的数学模型。设计基于竞争Q网络构架的驾驶员纵向跟车行为模型的神经网络结构。设计基于竞争Q网络构架的神经网络的驾驶员纵向跟车行为学习流程。设计基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行为模型的训练方法。可准确地描述不同工况下驾驶员的跟车行为特性，实现对驾驶员跟车行为的复现能力。
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公开(公告)号：CN110979302B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201911310129.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 自动驾驶分布式驱动电动汽车横向与侧倾综合控制方法，属于汽车智能安全与自动驾驶技术领域。通过车载传感系统采集自动驾驶分布式驱动电动汽车的行驶状态信息和参考路径信息，考虑侧倾效应和执行器故障，建立具有参数不确定和时变特性的Takagi‑Sugeno模糊横向控制模型，设计一种自动驾驶分布式驱动电动汽车鲁棒横向和侧倾综合控制方法，同时针对自动驾驶分布式驱动电动汽车行驶过程中侧倾角和侧倾角速度的不可测性，提出基于Takagi‑Sugeno模型的观测器。克服了侧倾效应和执行器故障对自动驾驶分布式驱动电动汽车横向运动控制的影响，提高了自动驾驶分布式驱动电动汽车的自主行驶性能。
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公开(公告)号：CN115294550A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210938072.5
申请日：2022-08-05
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于多任务学习的自动驾驶汽车道路场景理解方法，涉及汽车智能化与自动驾驶。1：设计自动驾驶汽车道路场景理解多任务模型YOLO‑ODL的共享编码器；2：设计自动驾驶汽车道路场景理解多任务模型YOLO‑ODL的目标检测解码器；3：采用语义分割方法设计多任务模型YOLO‑ODL可行驶区域解码器和车道线解码器；4：设计多任务损失函数，定义总损失为3个任务的损失加权和；5：采用TensorRT对多任务模型加速部署，降低模型的计算复杂度；6：建立道路场景理解数据集，通过数据集完成多任务学习模型的训练和评价。实现交通目标、可行驶区域和车道线的联合检测，节省计算资源、降低过拟合风险和提高网络灵活性。
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公开(公告)号：CN114779752A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210423341.4
申请日：2022-04-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 网络攻击下智能电动车辆轨迹跟踪控制方法，涉及汽车智能安全与自动驾驶。1：建立准确表征智能电动车辆行为机理的动力学模型；2：设计基于扩展卡尔曼滤波原理的多传感器信息融合的网络攻击检测方法；3：设计基于网络攻击检测的模型预测控制器的目标函数和约束条件，控制车辆在网络攻击下的跟踪期望轨迹的偏差尽可能小；当智能电动车辆在正常行驶过程遭受网络攻击时，利用网络攻击检测模块进行网络攻击检测，检测到传感器受网络攻击时，屏蔽受网络攻击传感器并利用未受网络攻击传感器信息进行状态估计，利用网络攻击检测模块估计的车身状态信息和模型预测控制器轨迹跟踪控制，在传感器遭受网络攻击时仍进行有效轨迹跟踪控制，确保安全行驶。
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