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公开(公告)号:CN118466218A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410915739.9
申请日:2024-07-09
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开一种极限工况下的自主汽车队列控制方法,属于智能汽车与智能交通技术领域。本发明建立包含个体车辆动力学及队列跟驰策略的汽车队列非线性动力学系统;推导头‑尾传递函数;根据头‑尾传递函数特征方程,计算不同路面附着和行驶速度工况下满足平衡点稳定性的队列跟驰控制增益参数设计空间Ve;根据头‑尾传递函数∞‑范数,计算不同路面附着和行驶速度工况下满足弦稳定性队列跟驰控制增益参数设计空间Vs;取Ve和Vs交集部分,得到针对目标工况范围队列跟驰控制增益参数设计空间;针对具体路面附着和行驶速度工况,在增益参数空间中确定出具体队列跟驰控制增益。本发明方法能够保证汽车队列在低附着、高速行驶极限操纵工况下安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN117746611A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311783342.0
申请日:2023-12-22
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域,且公开了一种基于汽车队列的交通波抑制控制方法,对长度为N的队列系统整体坐标进行转化,将节点车辆的状态从地面坐标转化为误差状态,根据队列中各节点车辆物理参数、队列系统结构以及外部交通波信号参数,选取控制增益取值,使队列系统整体等效为一个关于各节点车辆误差状态的弹簧质量振动系统,完成对交通波的抑制。该基于汽车队列的交通波抑制控制方法通过对汽车队列系统整体进行振动模态分析,得到各节点车辆分布式控制器的控制增益取值,能够在交通流下游出现交通波干扰时,通过所述控制器调节控制各节点车辆的运动,使汽车队列系统能够对一定范围内的交通波扰动进行吸收抑制,提高车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号:CN117584989A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311571021.4
申请日:2023-11-23
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开一种激光雷达/IMU/车辆运动学约束紧耦合SLAM系统及算法,属于自动驾驶技术领域。本发明首先利用IMU、后轴轮速和前轮转角构建车辆运动学约束,通过将车辆运动约束的位移和姿态信息解耦处理,分别构建位移和姿态的约束,从而提高优化结果的准确性;其次根据特征点数量和转向角度,引入自适应系数,用于实时调节车辆运动学约束的权重。最后采用IMU和后轴轮速构建里程计,为紧耦合优化提供精准的初始值,有效避免陷入局部最优。相比单一激光雷达的方案,可提供更精确的定位和地图。
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公开(公告)号:CN115158161A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210907171.7
申请日:2022-07-29
Applicant: 昆明理工大学
IPC: B60Q9/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开一种基于谐波雷达检测行人的车辆行车安全预警系统,涉及安全驾驶技术领域;包括谐波雷达发射模块组、谐波雷达接收模块组,对谐波雷达发射模块组进行控制,及对谐波雷达接收模块组获得数据进行处理的中央控制处理模块,和根据中央控制处理模块处理结果工作的语音报警模块;通过谐波雷达探测行人身上所携带的电子设备上的非线性结点,中央控制处理模块处理谐波雷达探测数据,判断周围是否存在行人以及与行人之间的距离,并根据行人的距离通过语音报警模块为车辆驾驶者提供警示,不受环境、光照等因素影响,解决传统基于激光雷达、摄像头的车辆行车安全预警系统无法探测障碍物遮挡行人的问题。
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公开(公告)号:CN107323456A
公开(公告)日:2017-11-07
申请号:CN201710432783.4
申请日:2017-06-09
Applicant: 昆明理工大学
IPC: B60W30/165
CPC classification number: B60W30/165 , B60W50/0098 , B60W2050/0043 , B60W2550/30 , B60W2550/308 , B60W2550/408
Abstract: 本发明涉及一种基于轮速前馈补偿的纵向车辆队列协调控制系统,属于智能汽车与智能交通技术领域。本发明针对纵向车辆队列及其分散式控制模式,为队列车辆提供了一种三层体系结构的车载控制系统:顶层是队列控制器,采用基于轮速前馈补偿的定时距控制策略;中间层是协调决策模块,对队列的控制目标和车辆自身的动力学稳定性两个方面进行协调;底层是车辆动力学控制器,通过对车轮驱动力矩和制动力矩的主动调节,在保证车辆纵向动力学稳定的前提下,实现队列整体的控制目标。本发明提供的纵向车辆队列控制系统鲁棒性强,受车辆自身动力学的影响小,可以显著减小队列车辆间距误差,大大提高队列的可靠性和安全性。
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公开(公告)号:CN119805489A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411869029.3
申请日:2024-12-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01S17/931 , G01S7/48 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种非结构化环境下无人驾驶车辆障碍物的检测方法,属于自动驾驶技术领域。本发明基于雷达点云密度随着与传感器距离的变化而发生显著变化这一特性,使用分级聚类的障碍物检测方法对距离传感器较近的高密度点云与距离传感器较远的稀疏点云分别处理。针对距离传感器较近的高密度点云,采用基于球坐标系的三维体素网格聚类算法检测障碍物,通过邻近网格定义点云之间的连接性,从而有效降低数据复杂度,适用于处理高密度的近距离点云数据;针对距离传感器较远的稀疏点云,采用基于特征值和法向量角度约束的点云聚类算法检测障碍物,该算法能更好利用每个点的局部几何信息,在稀疏场景下表现出更高的鲁棒性与准确性。
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公开(公告)号:CN119672498A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202510174443.0
申请日:2025-02-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了面向多视角三维目标检测的跨模态前景蒸馏方法,属于自动驾驶感知技术领域。该方法使用激光雷达或多模态三维目标检测模型为教师模型,并以多视角的鸟瞰图BEV感知三维目标检测模型为学生模型,通过多尺度特征的蒸馏提升模型性能;引入空间注意力机制和前景掩码模块,学生模型能够在多尺度下模仿教师模型在不同空间位置的特征响应,专注前景目标,抑制背景噪声;自适应模块确保多尺度特征在特征维度和空间分辨率上的一致性,最终通过均方误差和KL散度等损失函数度量特征和回归输出的差异,实现高效的跨模态、多尺度前景特征蒸馏。最终提升多视角三维目标检测精度和效率,同时充分考虑了多尺度特征的蒸馏需求。
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公开(公告)号:CN119207067A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411240567.6
申请日:2024-09-05
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0967 , H04W4/46
Abstract: 本发明公开了车路协同下混合交通流中增强CAV车队编队强度的控制方法,该方法包括:按照本发明方法确定待编车辆和目标车队;采用路侧单元与车辆通信单元之间的交互,获取目标车队和编入车辆的通信半径范围内所有车辆的行驶信息和道路环境信息并通过车间通信交换所获信息;根据所获信息控制编入车辆或车队行驶至待编区域,并通过速度管理模块实现速度协同,目标车队尾部车辆减速扩大间隙,待拓宽的间隙足以满足编入车辆安全编入的时空条件后,编入车辆或车队从后部依次被控编入目标车队。本发明的控制方法可以使混合交通流中的CAV车辆或小型CAV车队减少受到周围其他车辆的干扰,安全高效编入CAV车队,以增强CAV车队编队强度,提高道路通行能力。
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公开(公告)号:CN118980381A
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202411445042.6
申请日:2024-10-16
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及多机器人协同定位技术领域,且公开了一种面向通讯干扰的多机器人协同定位方法、处理器及介质针对协同定位时通讯中断、通讯丢包等问题,设计了弹性的协同定位算法,即全局与局部相结合的分布式协同定位方法。该方法将协同定位时机器人的状态更新过程拆分为时间传播更新、观测更新以及通讯更新三个部分,通过全局状态估计的方式更新时间状态更新,并建立通讯干扰状态下的时间预测更新模型;局部与全局相结合完成观测更新,并且利用误差关系构建事件触发条件,以该条件构建事件触发机制对观测对象进行决策;局部状态更新结合CI算法完成通讯更新;均衡考虑系统的一致性、鲁棒性和通讯代价,构建出多种估计方式相耦合的混合型协同定位方法。
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公开(公告)号:CN115128956B
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202210828251.3
申请日:2022-07-13
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及智能汽车与交通技术领域,且公开了一种周期型控制结构车辆队列,通过车载雷达和车‑车通信获取前方车辆的运动信息来决策自身运动;整个车辆队列共有p(p≥2)种不同的节点车辆控制增益组#imgabs0#并且这p种节点车辆控制增益组沿纵向车辆队列呈周期分布,位置相差p辆车的节点车辆都采用相同的控制增益组,一个周期内的p辆车的控制增益组各不相同。该周期型控制结构车辆队列,通过节点车辆控制增益组的合理设计,可以对某些频率范围内的交通波进行抑制,在实际应用中可以根据交通波的频率特征有针对性设计节点车辆的控制增益组和周期布置形式,从而可以有效改善车辆队列的动态特性,提高交通流稳定性,提升道路的通行能力。
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