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公开(公告)号：CN107804315A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711082359.8
申请日：2017-11-07
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: B60W30/00 , B60W50/00 , B60W2050/0028 , B60W2050/0031
Abstract: 本发明为解决人车协同驾驶过程中驾驶员和车辆自动驾驶控制器之间驾驶权分配问题，提出了一种考虑驾驶权实时分配的人车协同转向控制方法，具体过程为：步骤一、建立车辆动力学模型与车辆运动学模型；步骤二、建立车辆自动驾驶控制器；步骤三、建立人车共驾系统模型；步骤四、采用模型预测方法进行人车共驾系统控制器设计；步骤五、进行驾驶权分配并计算控制量，执行控制量，实现驾驶员与车辆自动驾驶控制器之间的协同控制车辆转向的过程；本方法在车辆自动驾驶控制器和驾驶员共同驾驶汽车的情况下，能够在线实时优化分配车辆自动驾驶控制器与驾驶员的转向驾驶权，实现车辆自动驾驶控制器和驾驶员共同完成车辆转向操作。
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公开(公告)号：CN115432005B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211163115.3
申请日：2022-09-23
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W60/00 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种冰雪环境下的虚拟行车场权重滚动优化决策方法，首先建立虚拟行车场模型，依据智能车所处环境分别建立风险场模型、牵引场模型和潜力场模型；然后将虚拟场力作为作用到智能车上的外力，建立考虑车辆动力学的非线性权重决策模型；之后设计基于模型预测控制的虚拟行车场权重决策方法，滚动求解优化问题决策出各个场力的权重值；最后将优化得到的权重值代入非线性权重决策模型进行路径规划；本方法可以将基于虚拟行车场的路径规划与决策有效结合，能够使智能车面对障碍物时能够更快地做出反应。
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公开(公告)号：CN117892631A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410080251.9
申请日：2024-01-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06F18/23 , G06F18/214
Abstract: 一种自动驾驶汽车换道场景下对抗性测试评估方法，属于自动驾驶测试评估技术领域。本发明的目的是利用深度强化学习生成的对抗性环境中去测试评估车辆，采用了集成式DDPG深度强化学习算法，大大提高了训练效率的自动驾驶汽车换道场景下对抗性测试评估方法。本发明的步骤是：对抗性换道环境建模，强化学习算法和奖励函数设置，本车换道模型和对抗马尔可夫环境设置。本发明生成的对抗性环境比自然环境更加严峻，显著降低了测试车辆的性能，体现了方法的有效性。可以有效地找到罕见的风险场景，用于评估自动驾驶汽车。
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公开(公告)号：CN117585057A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311792544.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 吉林大学
IPC: B62D6/00 , B62D101/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明提供了一种数据与机理融合驱动的个性化人机协同控制方法，首先基于人机转角交互关系，构建驾驶员在环的人‑车‑路系统名义模型，综合考虑了驾驶员的预瞄距离、延迟时间、转向增益等特性差异和道路曲率；然后提出了基于鲁棒输出调节的人机协同控制方法，设计了主动前轮转向系统和主动后轮转向系统动态博弈的转向控制器，实现了道路曲率扰动下闭环系统的渐近稳定；最后利用强化学习和自适应动态规划技术，通过收集的驾驶员历史转向角信息在线迭代学习获取主动前轮转向系统和主动后轮转向系统的最优控制策略，这种方法具有自适应性和鲁棒性，能够有效适应驾驶员特性的变化，从而为不同的驾驶员提供个性化、人性化的协同控制体验。
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公开(公告)号：CN113361121B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110684077.5
申请日：2021-06-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于时空同步与信息融合的路面附着系数估计方法，同时采集车辆前方路面图像信息和车辆动力响应信息，通过语义分割网络提取采集的车辆前方路面图像中有效的路面区域，再送入路面类型识别网络得到路面类型识别结果，根据采集的车辆动力学响应信息，采用无迹卡尔曼滤波器估计方法得到路面附着系数估计值，通过时空同步方法筛选得到满足融合条件的路面类型识别结果与路面附着系数估计值；最后判断预设的路面类型识别结果的置信度门限值与加权概率值对比结果，融合输出最终的路面附着系数估计值；本方法能实现车辆前方路面类型数据和车辆动力学响应信息数据时空同步，保证融合后的路面附着系数估计结果的预测性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111532283B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010410255.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的半挂汽车列车的路径跟踪方法，第一步，建立车辆道路关系模型；第二步，建立半挂车运动学模型和半挂汽车列车三自由度动力学模型；第三步，采用模型预测方法设计半挂汽车列车路径跟踪控制器；第四步，求解约束优化问题并执行；本发明建立了半挂汽车列车路径跟踪控制器，可预测半挂车的运行状态，相对于人为驾驶，不存在由于牵引车和半挂车的铰接结构导致的驾驶员对半挂车运动状态反应迟钝的问题，反应速度更快，提高了半挂汽车列车的安全性；本方法的控制目标中，通过加入侧向位移偏差较小和控制量较小的控制目标，可一定程度避免半挂车的侧向加速度过大，降低半挂汽车列车侧翻的可能性。
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公开(公告)号：CN112389460B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011400835.8
申请日：2020-12-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于行车风险等级的驾驶提示方法，首先获取本车周围障碍车辆的行驶状态的信息，并且根据本车的速度信息，确定本车与周围障碍车辆的最小安全距离；其次根据相对速度和相对位置计算碰撞时间，根据得到的碰撞时间划分本车车道的行车风险等级，并对本车车道碰撞危险进行相对应的报警提示；然后，对本车转向灯信号状态的读取，若驾驶员有转向意图，则对待转车道是否具备换道条件进行判断，若不具备换道条件，提示禁止换道；当本车车道出现碰撞危险时，判断相邻车道是否具备换道条件，若具备换道条件，则进行主动换道提示；最后根据转向灯状态，HMI信号输出的优先级确定要显示的图标，实现对驾驶员合理地进行驾驶提示。
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公开(公告)号：CN113379711A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110683924.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/187 , G06F16/583 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于图像的城市道路路面附着系数获取方法，首先建立路面图像信息库，然后建立路面图像数据集，建立并训练路面图像区域提取网络，再建立并训练路面类型识别网络，最后获取路面附着系数信息；本方法可以为智能驾驶辅助系统以及无人驾驶系统的开发提供路面附着系数信息；本方法通过获取前方道路图像实现附着系数的获取，能够实现路面附着信息的提前获取；因为本方法设计了基于图像路面区域提取网络和路面识别网络串行的方法，然后将路面识别网络进行结构简化，所以能够实现前方路面附着信息的实时快速获取。
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公开(公告)号：CN110161854B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910422168.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种高速公路重型卡车队列行驶中车辆纵向跟随控制方法，对重型卡车在高速公路行驶过程中的状态进行分析，建立两车相互运动学模型，随后在该模型的基础上，设计了分布式自适应车辆编队控制器：分布式自适应车辆编队控制器使用相邻车通信结构，控制器通过获取与本车所相邻的前后车道路交通信息，在跟随过程中将前后车动态变化考虑进来，构建每一辆跟随车控制器的参考输入信号，并基于三步法控制原理，设计跟随车的分布式控制器，行驶过程中采用车间时距策略保证行驶时的车间安全距离。
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公开(公告)号：CN111717207A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010654864.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/182 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种考虑人车冲突的协同转向控制方法，基于一种驾驶员和协同转向控制器同时在环的驾驶模式，该模式下当驾驶员控制目标与协同转向控制器控制目标不一致产生控制冲突时，通过构建博弈关系使得驾驶员与协同转向控制器实现博弈平衡来削减控制冲突程度；驾驶过程中驾驶员与协同转向控制器目标不一致产生控制冲突时，使得人车之间实现博弈平衡来保证车辆安全完成转向操作；在驾驶员和协同转向控制器目标不一致时通过预测对方的控制策略而采取自身最优的控制策略实现博弈平衡，改善了人机控制策略的冲突程度；重构驾驶员和协同转向控制器之间关系模型，使得驾驶员和协同转向控制器能够依据分配的驾驶权重实现控制策略的自动调整。
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