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公开(公告)号：CN116630702A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310580153.7
申请日：2023-05-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割网络的路面附着系数预测方法，首先，搭建基于多尺度空间注意力机制的语义分割网络；其次，将搭建的分割网络在公开数据集上进行预训练；然后，丰富语义分割数据集并对分割网络进行特异性训练；接着，利用分割网络提取路面区域制作路面分类网络数据集；然后，搭建并训练路面类型分类网络；最后，建立映射规则获取路面附着系数信息；本方法增强了算法对雨雪行驶场景的泛化能力，进一步提升了对行驶路面提取的精度、实时性以及鲁棒性；同时结合轻量化的路面识别网络，设计了语义分割网络、路面提取以及路面识别网络串行的算法结构，能够实现丰富驾驶场景下路面附着信息快速准确的预测。
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公开(公告)号：CN115782857A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211461509.7
申请日：2022-11-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于核的近似动态规划的车辆稳定性控制方法，首先建立轮胎非线性的车辆稳定性控制模型；然后采集样本数据并进行核特征的构建；然后建立基于核的近似动态规划学习规则；最后求解迭代得到最优控制量作用到智能车上；本方法能够采用核函数作为基函数实现更好的非线性映射关系，采用近似线性相关分析实现核方法的稀疏化，得到核词典，能够利用基于核函数的带有遗忘因子递归最小二乘和时序差分算法来进行控制器和评价器权重迭代更新，具有自适应学习的能力，本方法可以实现车辆模型与车辆数据的融合，防止过度依赖数据和模型的精准，可以更好的对车辆横摆角速度跟踪控制来实现对车辆的稳定性控制。
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公开(公告)号：CN114802223A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210510967.9
申请日：2022-05-11
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/08 , B60W40/06 , B60W40/064 , B60W40/10 , B60W40/12 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种智能车辆可控能力等级预测方法，首先通过安装在智能车辆的视觉传感器识别智能车辆前方30米至50米范围的路面类型，根据前方30米至50米范围的路面类型对应的路面附着系数范围得到路面峰值附着系数；根据智能车辆实时采集到的车辆动力学响应信息，通过扩展卡尔曼滤波算法估计当前车辆所在位置的路面利用附着系数；然后采用时空同步方法将路面峰值附着系数和路面利用附着系数进行时空对齐；最后通过轮胎模型分别计算得到最大轮胎力和当前轮胎力，根据轮胎力的余量预测智能车辆的可控能力等级。
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公开(公告)号：CN108803322B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810537648.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种时域变权重的驾驶员‑自动驾驶系统的柔性接管方法，其通过模糊评价指标判断危险程度，然后通过时域中权重的改变，使驾驶员的意图逐渐转移到自动驾驶控制器意图上，实现自动驾驶控制器到驾驶员的平滑接管。包括以下步骤：步骤一、设计MPC自动驾驶控制器；步骤二、基于模糊规则的车辆危险程度评估：采用模糊化方法建立车辆危险指数Γ与驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数的模糊规则，获得车辆危险指数Γ关于和的三维map；实时确定驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数，利用所述三维map得到车辆危险指数；步骤三、驾驶员‑自动驾驶系统柔性接管。
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公开(公告)号：CN112277952A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011220296.X
申请日：2020-11-05
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/06
Abstract: 本发明提供了一种结构化道路下关键障碍物筛选方法，基于行车场景判断模式，判断出车辆所处的行车场景，基于传感模块输出的障碍物列表，筛选出对主车行驶影响最为显著的关键障碍物；本方法提出了基于目标级传感融合结果下的关键障碍物筛选，可以为智能驾驶辅助系统以及无人驾驶系统的开发提供关键障碍物信息；本方法设计了基于主车左右相邻车道线类型的场景分类方法，能够实现结构化道路下主车行驶场景的分割；本方法提出了先将障碍物在车道定位，然后再对比障碍与主车相对纵向距离的方式进行关键障碍物筛选的方法，能够遍历所有传感获取的障碍物信息最终实现关键障碍物信息准确筛选。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109367541B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811195634.1
申请日：2018-10-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员行为特性的智能车类人变道决策方法，通过建立驾驶员转向特性实验，提取表征驾驶员转向特性的参数，然后利用K‑means聚类和BP神经网络的方法建立驾驶员特性识别器，根据驾驶员特性识别器辨识到的驾驶员特性和传感器识别出的自身和周围车辆状态以及环境信息进行类人变道决策，最终使得智能车辆的变道行为具有类人的驾驶特点。
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公开(公告)号：CN111752168A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010691684.X
申请日：2020-07-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于驾驶员在环实验的人车协同转向控制器评价方法，基于驾驶员和人车协同转向控制器同时进行驾驶任务的驾驶模式，驾驶员在环实验通过驾驶员在驾驶员在环实验平台进行超车换道驾驶任务完成；人车协同转向控制器的评价方法包括计算人车协同转向控制器评价指标、人车协同转向控制器评价指标归一化和人车协同转向控制器综合评价，本方法能够完成人车协同转向控制器的驾驶员在环实验，比较人车协同转向控制器的有效性；可以评价人车协同转向控制器对驾驶员的辅助能力和对驾驶员的抵抗程度；可以评价人车协同转向控制器对驾驶员的效果，选取对驾驶员最合适的人车协同转向控制器。
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公开(公告)号：CN111532283A
公开(公告)日：2020-08-14
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：CN109703375B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201910088601.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车再生制动能量协调回收控制方法，基于一种纯电动车线控制动系统，线控制动系统的液压制动力矩与驱动电机的回馈力矩协调控制下回收能量：步骤一、建立再生制动控制系统模型；步骤二、对驱动电机及电池建模；步骤三、车辆制动能量回收控制器设计；步骤四、选取控制量并完成控制；本方法建立了基于模型预测控制的再生制动控制系统模型，设计出制动能量回收控制器，选取电液制动系统液压制动力矩和驱动电机的回馈力矩作为控制器输入，使液压制动力矩和驱动电机的回馈力矩协调分配，实现最大制动能量回收，保证制动平顺性，满足驾驶员的制动需求，同时前后滑移率尽可能小，保证了制动安全性。
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公开(公告)号：CN107856737B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201711075923.3
申请日：2017-11-06
Applicant: 吉林大学
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明公开了一种基于危险程度变权重的人机协同转向控制方法，包括以下步骤：建立简化模型；确定车辆安全行驶道路边界；确定驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数表达式，然后确定驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数以及自动驾驶权重系数的隶属度函数，根据模糊规则划分不同危险程度等级，得到自动驾驶权重系数关于驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数的三维map，实时确定驾驶环境危险指数和驾驶员操作危险指数，利用三维map得到自动驾驶权重系数；进行基于危险程度变权重的人机协同转向控制器设计并完成控制。本发明通过判别驾驶员和车辆危险程度来改变驾驶权重，采用约束模型预测控制，使车辆能尽可能满足驾驶员驾驶意图。
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