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公开(公告)号：CN110001637A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910283871.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法，控制装置由GPS数据采集模块、车辆速度采集模块、数据预处理模块、计算模块和线控执行系统组成。控制方法，包括实时采集和获取车辆的GPS位置和姿态信息，采集跟踪轨迹路径上点的GPS坐标；将轨迹信息进行预处理，使用高斯滤波的方法将跟踪轨迹平滑化；确定跟踪路径参考点的预瞄窗口，预瞄间隔，预瞄点，计算当前车辆坐标点与选定好的若干预瞄点的航向角偏差和位置偏差，依据位置偏差和航向角偏差，计算出每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，根据道路状况信息和车辆状态信息确定每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，各前轮转角按照等权重进行加和输出，达到路径跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN108983782A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810867985.6
申请日：2018-08-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径跟踪移动目标点的选取方法。所述方法包括：采集GPS点位轨迹，按时间顺序排序，并且实时获取无人驾驶汽车当前位置在地图上的位置坐标与航向角，选取离车辆最近的的GPS点，作为车辆跟踪的起始点，并且为适应实际，选取距车辆一定距离范围的GPS点位作为跟踪移动目标点的选取范围，通过构造与车辆自身速度和航向角相关的评价函数求取下一个移动目标点，最终求取合适的路径跟踪移动目标点作为无人车路径跟踪中的目标点。本发明综合考虑车辆车速与路径航向角的变化求取无人车路径跟踪的移动目标点，能够提高无人车路径跟踪的稳定性，提高无人驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN110001637B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201910283871.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法，控制装置由GPS数据采集模块、车辆速度采集模块、数据预处理模块、计算模块和线控执行系统组成。控制方法，包括实时采集和获取车辆的GPS位置和姿态信息，采集跟踪轨迹路径上点的GPS坐标；将轨迹信息进行预处理，使用高斯滤波的方法将跟踪轨迹平滑化；确定跟踪路径参考点的预瞄窗口，预瞄间隔，预瞄点，计算当前车辆坐标点与选定好的若干预瞄点的航向角偏差和位置偏差，依据位置偏差和航向角偏差，计算出每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，根据道路状况信息和车辆状态信息确定每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，各前轮转角按照等权重进行加和输出，达到路径跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN111027505B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201911314479.5
申请日：2019-12-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性检测的分层多目标跟踪方法，包括以下步骤：构建基于已有标准数据集与人工标注混合的混合数据集；构建道路交通场景显著性区域检测子网络生成显著性区域与非显著性区域；利用目标检测算法检测每一帧目标；构建卷积网络、长短时记忆与图卷积网络相结合的多目标跟踪网络模型，并跟踪显著性区域目标；构建并行KCF池对非显著性区域内目标进行单目标跟踪；将显著性区域与非显著性区域轨迹结合并后处理生成整体轨迹。本发明通过增加快速显著性检测方法，生成显著性区域包围框，对以输入检测和跟踪目标；能够加快检测速度同时，保持检测精度；可为真实情景下自动驾驶多目标跟踪降低计算复杂度，加速跟踪。
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公开(公告)号：CN111413979B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010263890.0
申请日：2020-04-07
Abstract: 本发明提供一种基于快速模型预测的汽车轨迹跟踪控制方法，目的是优化模型预测控制的计算，提高模型预测控制的求解速度，包括建立车辆动力学模型、建立基于快速模型预测的汽车轨迹跟踪控制系统、基于系统输出与给定输出构建优化问题、基于Move‑Blocking策略对模型预测控制进行优化计算等步骤，本发明在模型预测控制的基础上，引入Move‑blocking策略将模型预测控制进行优化，减小优化过程的计算复杂度，使其能快速求解，提高汽车控制的实时性，能够在满足约束条件下保证系统输出紧密跟踪期望值，使跟踪精确度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110232257A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910589116.6
申请日：2019-07-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶测试场景的构建方法及其难度系数计算方法，首先依次建立测试场景递阶层次结构框架，所述的结构框架至少包括四层：目标层、维度层、类别层和要素层，目标层下包括至少四个维度，每个维度下包括数个类别，每个类别下包括数个要素，根据目标层确定所要构建的目标场景，依次在各维度下确定类别，在类别中选取所需的具体要素，最终构建成目标测试场景。对各个维度内的不同层级元素赋予权重，对拟构建的场景进行要素匹配并完成对该场景测试难度系数的计算。本发明填补当下自动驾驶测试场景构建方法领域内的空缺，提出对所构建场景的测试难度等级评价方法，以及制定各功能测试项目进行测试方案。
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公开(公告)号：CN107953801A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711225441.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 吉林大学
IPC: B60L15/20
CPC classification number: Y02T10/7275 , B60L15/20 , B60L2220/42 , B60L2220/44 , B60L2240/12 , B60L2240/20 , B60L2240/423 , B60L2240/461 , B60L2240/642 , B60L2260/26 , B60L2260/28
Abstract: 一种全轮毂电机驱动车辆的驱动力控制方法，属于车辆驱动力控制领域，步骤如下：数据采集处理模块采集驾驶员的操纵信息和车辆的运行参数并进行预处理，得到驾驶员操纵信息和汽车状态参数信息并传递给驱动模式判定模块、驱动轮滑转观测模块及驱动轮转矩协调分配模块；判定驾驶员的转向意图和解析驾驶员驱动踏板获得的目标转矩；根据车辆的运行信息判定车辆行驶工况，根据各工况下驱动控制的目的是安全性还是动力性确定驱动力控制目标，并合理地利用限制目标转矩、调节前后轴驱动力分配、驱动防滑控制等驱动力控制方法。本发明旨在克服现有轮毂电机无法达到很好的协调控制导致实用性降低的问题，提高现有基于轮毂电机驱动车辆的适用性。
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公开(公告)号：CN110674594A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910987643.2
申请日：2019-10-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种基于人机工程的复兴号动车组驾驶室分析方法，为改善列车驾驶员的工作环境并降低驾驶员的疲劳程度，通过对列车驾驶室的布局设计进行人机工程校核与优化，在提高驾驶员的工作效率的同时，保证列车行驶的安全性与可靠性。本发明以复兴号某车型的驾驶室为研究对象，利用RAMSIS软件开发环境建立了具适用于本研究的三维人体模型；依据标准对列车驾驶室的驾驶员伸及性、前方视野性、空间性、仪表盘视野性及坐姿舒适性等方面进行人机工程校核，针对欠缺合理之处进行了优化；在此基础上，利用G1评价方法对已设计的驾驶室布局进行评价，结果表明本发明对列车驾驶室布局设计方法优于传统车型的驾驶室设计，对列车驾驶室的布置具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN109784768A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910119821.X
申请日：2019-02-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种驾驶任务识别方法，包括步骤：利用驾驶规范性评价指标建立驾驶规范等级评价模型，评选高规范等级驾驶人作为试验对象；设计试验对象执行几种常见的驾驶任务的实车试验，并为每种驾驶任务分配驾驶任务数字识别序列；利用驾驶任务识别指标与驾驶任务数字识别序列，建立基于深度神经网络的驾驶任务特征模型；采集测试驾驶人的驾驶任务识别指标并分别输入各个驾驶任务特征模型中，使用拟合优度衡量测试驾驶任务与各特征模型的显著性差异，拟合优度最高的驾驶任务特征模型映射测试驾驶人的驾驶任务，达到识别驾驶任务的效果。本发明可以在汽车高级驾驶辅助系统、道路驾驶技能考试等需要监测驾驶人行为的领域有较好的普遍适用性。
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公开(公告)号：CN109459750A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811219589.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种毫米波雷达与深度学习视觉融合的前方多车辆跟踪方法，利用毫米波雷达获得前方数据信息，根据其回波反射强度以及宽度信息，剔除掉无效信息，只保留下前方的车辆信息。根据毫米波雷达与摄像机相融合的方法，通过对雷达信息的滤波以及在线跟踪模型生成运动轨迹并进行轨迹关联。对已经进行了轨迹关联的前方车辆进行记录并编号。对已经生成轨迹并编号的前方车辆，只需要对下一周期的数据进行上述步骤的重复处理，并进行一致性检验，将其添加到已编号的轨迹中去。对于新出现的车辆，按照最开始的步骤进行轨迹生成、轨迹关联与编号。本发明结合了毫米波雷达和视觉深度学习的优势，能有效提高对于前方多车辆目标跟踪的准确度与鲁棒性。
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