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公开(公告)号：CN118387137A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410639062.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种结构化道路场景下基于参数化决策的车辆最优避障规划方法及系统，其包括：步骤1，将车辆行驶时的自车状态、道路信息、障碍物信息作为状态信息，输入基于强化学习获得的参数化决策模块中，参数化决策模块生成轨迹参数；步骤2，将轨迹参数输入轨迹求解模块，轨迹求解模块内预先设置有基于车辆运动学模型建立的最优控制问题，最优控制问题将轨迹参数作为边界条件，并基于IPOPT求解器求解非线性规划问题，规划出最优避障轨迹，同时求解与最优避障轨迹对应的控制命令，控制模块依据前馈控制命令控制车辆跟踪避障轨迹。本发明能够实现智能驾驶车辆实时规划最优的避障轨迹，解决无法兼顾轨迹规划的效率和最优性的难题。
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公开(公告)号：CN118254805A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410511672.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应驾驶员风格的车辆操稳性参考模型构建方法及系统，属于车辆操纵稳定性控制技术领域。本发明所提出的车辆操纵稳定性参考模型，将二自由度车辆模型的稳态横摆角速度和与道路曲率相关的横摆角速度参考值进行加权计算，以协调车辆稳定性和路径跟踪之间的矛盾；并基于对驾驶风格的分类指标，计算出能匹配不同驾驶风格的加权系数，并对操稳性控制跟踪目标进行修正，计算不同驾驶风格对应的参考横摆角速度，解决了传统操稳性控制无法满足不同风格驾驶员操稳性期望的问题。
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公开(公告)号：CN117784789A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311801277.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请公开了一种无人运载装备协同控制的非凸距离约束凸化方法及系统，属于无人运载装备控制技术领域。该方法包括：无人运载装备模型线性化，构建无人运载装备编队中无人运载装备的非线性模型，对构建的非线性模型进行雅可比线性化；非凸距离约束构建，根据各无人运载装备的位置、通信距离及安全距离，建立非凸通信保持约束及避撞约束；非凸距离约束凸化，采用非凸约束凸化算法将建立的非凸通信保持约束及避撞约束转化为凸约束。本申请将无人运载装备协同运动控制问题中的非凸距离约束转化为凸约束的方法，有利于求解同时满足通信保持需求及避撞需求的控制输入全局最优解，从而可以同时实现无人运载装备协同运动过程中的通信保持需求及避撞需求。
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公开(公告)号：CN117724493A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311737471.6
申请日：2023-12-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请公开了一种考虑通信时延的混合协同驾驶控制方法及系统，属于智能交通系统控制技术领域。该方法建立多前车跟随式通信结构；拆分混合协同驾驶系统为局部混合协同驾驶系统；局部混合协同驾驶系统建模；建立集总跟踪误差动力学模型；建立时延补偿层，计算时延补偿后的多前车信息；在控制层建立模型预测控制器；网联自动驾驶车辆将模型预测控制器生成的第一个控制序列应用于自车控制；混合协同驾驶任务结束。本申请可以保证时变通信时延作用下的混合协同驾驶系统稳定性，有效抑制交通波震荡并降低油耗；可以实现时变通信时延作用下的混合协同驾驶系统闭环稳定性，保证混合协同驾驶系统在恶劣通信条件下的跟踪性能和安全性。
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公开(公告)号：CN114019860B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111274480.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种多智能体自触发DMPC控制方法及系统，该方法包括：步骤1，获取辨识智能体的离散化动力学模型；步骤2，接收其它智能体的参考状态信息；步骤3，计算智能体能接收到信息的所有邻居智能体的参考状态的平均值；步骤4，通过智能体的预测状态和平均值的差值构建优化问题，在设定约束条件下，得到最优控制输入序列和参考状态；步骤5，计算触发间隔时间并将最优控制序列中的前 个向量按照时间顺序作用于智能体，并且广播自身的参考状态和触发时间，控制输入作用完后，返回步骤2，直到运动控制结束。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116894300A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310920484.0
申请日：2023-07-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种面向路面附着系数学习的网络输入选择方法及系统，该方法包括如下步骤：针对非稳态驾驶机动和稳态驾驶机动在时域和频域进行动力学建模，对与路面附着系数相关的车辆状态与参数进行分析；支持路面附着系数学习方法进行网络输入的选择。本申请有益效果如下：采用本申请实施例提供的方法选择的网络输入，可实现任何纵向直线机动下的附着系数估计，包括时域激励较小的匀速或小加速度工况，并且该方法为动力学机理支撑的网络输入选择方法，有助于设计轻量化模型，减少模型超参数数量与过拟合现象。
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公开(公告)号：CN116843138A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310758797.0
申请日：2023-06-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/08 , G06F17/16 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于共识捆绑算法的多AUV任务分配方法，包括：步骤S1，获取待分配的任务列表和AUV列表，构建算法所需的数据结构，初始化各类参数；步骤S2，考虑通信过程中的通信距离和水声通信的路径折损，改进算法中的通信拓扑网络矩阵；步骤S3，对需要多AUV合作的任务以及远距离通信任务制定对应的解决方案；步骤S4，基于改进后的算法，处理全部任务。本发明针对水下的弱通信条件，以水声通信折损作为通信拓扑网络邻接矩阵的元素，通过设置通信质量阈值舍弃低质量高折损的通信流程，提高了系统的通信质量并降低了通信负荷和成本。
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公开(公告)号：CN116777171A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310811799.1
申请日：2023-07-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06Q30/0601 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种面向网约车的点对点拼车动态调度方法及壮志，其包括：步骤1，设置规划周期，规划周期包括调度时刻；步骤2，获取订单、车辆类型集合和车辆状态；步骤3，根据乘客的订单信息进行聚类分析，综合考虑车辆和乘客形成的相关约束，将出发地和目的地接近的订单进行组合，形成点对点组合订单；步骤4，利用点对点拼车动态调度模型进行匹配，得到最优车辆信息，再反馈给乘客。本发明通过定义离散化调度时刻，综合考虑多目标函数和约束条件集，最终形成点对点组合订单，能够有效权衡运营商和乘客利益。
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公开(公告)号：CN113671516B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110897388.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/08
Abstract: 本发明公开了一种车灯测距装置及其方法，该装置包括：LED，其安装在车灯的壳体内，用于发出LED光；耦合单元，其用于通过交流调制信号将为所述LED供电的直流信号转化成交流信号，并将交流信号与所述直流信号进行叠加，叠加得到的信号用作参考信号；光电传感器，其用于将所述LED光以平行光束方式出射，以及用于将通过所述LED光照射障碍物后产生的漫反射光信号进行光电转化，获得待测信号；混频单元，其用于获取所述参考信号以及所述待测信号的相位差信号；信号处理单元，其用于根据所述相位差信号，计算所述障碍物与车辆的距离。本发明以LED灯为测距光源，该光源具有亮度高，低功耗，寿命长的特点，行车更易辨识，且能为车辆的前向测距提供有利条件。
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公开(公告)号：CN113642109B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110940508.X
申请日：2021-08-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的多传感器方案评价与优化系统及方法，该方法包括：第一评价单元，其用于从安全性指标和经济性指标，对车辆上的传感器布置方案进行评分；第二评价单元，用于对传感器布置方案中的各类传感器的性能进行评分；上部神经网络；下部神经网络；迭代优化单元，用于判断上部神经网络与下部神经网络的输出的得分是否满足设定要求，在判定结果为否的情形下，依据第一评价单元和第二评价单元的评分结果，调整传感器布置方案或其中传感器的性能，从而产生仿真数据，利用仿真数据得到神经网络的数据，直至判定结果为是。本发明能够不断迭代优化传感器布置方案以及提高其中传感器的性能，降低前期制造成本。
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