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公开(公告)号：CN115285136B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210842510.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有自动驾驶技术偏向同质化、不符合驾驶员个性化操纵偏好的技术问题，其技术方案要点是设计基于模型预测控制的路径跟踪控制器，采用不同驾驶员个性化的视觉预瞄‑反馈控制‑比例增益‑神经肌肉延迟行为对路径跟踪控制器进行拟人化改进，有效提高不同驾驶员对于车辆操纵的满意程度。该方法能够实现智能汽车的拟人化驾驶，提高人类驾驶员对于智能汽车的信任感和接受度，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN114537413B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210274546.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶行为预测的辅助驾驶控制方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了驾驶员驾驶行为难以用模型精确预测且常用的驾驶员模型应用场景比较局限的技术问题，其技术方案要点是通过LSTMNN预测模型对驾驶员行为进行精准预测，增强了人机协同控制车辆时的交互适应性，减少了人机冲突，提升驾驶舒适性。同时，在纵‑横向耦合控制时，引入了车辆稳定性、驾驶舒适性、路径跟踪性、跟车安全性及电机节能性等多项综合指标，大幅提升了高级辅助驾驶系统的智能化水平和灵活性，整个共享控制框架可服务于先进的个性化驾驶辅助系统，使得系统具备灵活性，可以用于各类乘用车辆或商用车辆，通用性好。
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公开(公告)号：CN115489533A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211175817.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了时变人车共享转向控制系统及驾驶特性参数辨识方法，由道路曲率和车辆横向误差、航向误差建立远、近预瞄点描述驾驶员的视觉角度；然后考虑驾驶员的预瞄行为、补偿行为和神经肌肉响应行为，提出了描述驾驶员转向操纵过程的二阶系统；在此基础上，结合二自由度车辆动力学模型构建了时变人车系统共享转向控制行为模型；最后建立了基于递推最小二乘法的系统参数辨识模型，对人车共享转向控制系统中的驾驶员特征参数进行辨识。本发明所提出的驾驶员模型和辨识方法能够准确的描述驾驶员依据道路信息的转向操纵行为特性，并高效的求解模型中的时变参数，在考虑驾驶员转向行为特征进行人车协作共享控制，具有实用性。
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公开(公告)号：CN115457516A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211040818.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及车辆辅助驾驶系统技术领域，特别是涉及一种多角度驾驶员疲劳程度评估方法，包括训练步骤和测试步骤；训练步骤包括采集多角度驾驶员疲劳面部图像，并对采集的图像进行标记分类，形成多角度驾驶员疲劳数据集；建立疲劳检测模型的网络结构；根据多角度驾驶员疲劳数据集，使用迁移学习训练疲劳检测模型；测试步骤包括以下具体步骤：使用单个相机获取驾驶员的面部图像；将获取到的面部图像输入驾驶员疲劳检测模型，以输出图像疲劳分类结果；累积计算疲劳帧数，对驾驶员疲劳程度进行评估。本发明的方法能够实现使用单个RGB相机对驾驶员的疲劳程度多角度、准确、快速的检测。
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公开(公告)号：CN115416687A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211040548.X
申请日：2022-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶汽车路径跟踪的类人控制策略，涉及自动驾驶技术领域，解决了类人驾驶对未知环境的适应性较差且其自动控制器鲁棒性不强的技术问题，其技术方案要点是该控制策略通过控制器实现，该控制器包括预瞄前馈模块和自适应抗扰控制模块，预瞄前馈模块以前方道路信息为输入，模拟驾驶员对前方道路的转向行为决策和控制行为，以二阶系统的比例控制输出前馈转向角；自适应抗扰控制模块以车辆横摆角速度误差作为输入，模拟驾驶员的补偿和调整行为，为前馈输入提供补偿转向角，同时增强控制策略的鲁棒性。该方法能够在路径跟踪控制中实现类人驾驶效果，在高效、平稳的跟踪控制的同时保证了乘员舒适性，提升了自动驾驶系统接受度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114030474B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110954134.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/08
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法，涉及智能交通技术领域，解决了未将驾驶员对周边环境的主观感受融入到自动驾驶控制器中的技术问题，其技术方案要点是采用驾驶员在避障过程中可接受的最大侧向加速度的差异提取驾驶员的异质性，提出了一种曲线坐标系下多项式单移线避障轨迹的曲率计算方法，能够得到弯曲道路上车辆避障距离与驾驶员最大可接受侧向加速度的关系，并以此来调整周边环境势场的范围，使其更符合驾驶员的主观感受。基于该方法设计的自主驾驶车辆，能够为不同的用户提供不同的安全和舒适的驾驶方式，做到个性化类人驾驶，有效提高驾驶员和乘客的乘坐舒适性，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN113743479B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110954152.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种端‑边‑云车路协同融合感知架构及其构建方法，涉及智能交通技术领域，解决了当前车路协同架构下各智能体信息流之间弱关联、强冲突、高分散、低兼容的技术问题，其技术方案要点是将车端、路端和云端各感知单元、计算设备、通信装置看成自动驾驶感知系统的智能体，以各智能体的协同感知为重点，根据多Agent的分布式协调感知理论，构建具备分层次、跨时空、多任务技术特点的端‑边‑云车路协同融合感知架构。为自动驾驶的决策、规划与控制提供一个环境适应性强、环境识别和理解准确度高、应对场景变化具有强鲁棒性的多源感知系统。
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公开(公告)号：CN115489533B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211175817.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了时变人车共享转向控制系统及驾驶特性参数辨识方法，由道路曲率和车辆横向误差、航向误差建立远、近预瞄点描述驾驶员的视觉角度；然后考虑驾驶员的预瞄行为、补偿行为和神经肌肉响应行为，提出了描述驾驶员转向操纵过程的二阶系统；在此基础上，结合二自由度车辆动力学模型构建了时变人车系统共享转向控制行为模型；最后建立了基于递推最小二乘法的系统参数辨识模型，对人车共享转向控制系统中的驾驶员特征参数进行辨识。本发明所提出的驾驶员模型和辨识方法能够准确的描述驾驶员依据道路信息的转向操纵行为特性，并高效的求解模型中的时变参数，在考虑驾驶员转向行为特征进行人车协作共享控制，具有实用性。
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公开(公告)号：CN115140093B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210842503.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种实时轨迹规划方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有轨迹规划方法难以适用于复杂动态交通环境的技术问题，其技术方案要点是考虑紧急制动碰撞情况建立安全换道模型，提出一种将非线性安全约束简化成线性约束的方法以提高求解效率，兼顾舒适性与安全因素，采用二次规划的方法优化不同采样换道时间下的轨迹簇，考虑不同乘客对换道效率的偏好，从中筛选出最优换道轨迹，并通过实时预测环境车辆运动来决策是否重新规划换道轨迹。本申请提出的轨迹规划方法能够有效兼顾舒适性、安全性与求解效率，同时考虑到不同乘客对换道效率的偏好，能够有效提供使用者对于自动驾驶汽车的接受程度，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN117002608A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310814843.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双流神经网络的线控转向控制方法，涉及自动驾驶转向控制技术领域，解决了未根据驾驶员风格实现精准线控转向控制的技术问题，其技术方案要点是通过双流神经网络同时考虑并分别处理驾驶员的道路预瞄信息和车辆动力学感知信息，并基于实验数据通过聚类方法将模型参数与驾驶员风格类别进行映射，从而建立了个性化的驾驶员转向行为模型；基于个性化的驾驶员转向行为模型，根据不同的驾驶员风格类别自动选择不同的模型参数，实现个性化的线控转向功能，满足了基于驾驶员特征的舒适性要求，为个性化高级驾驶员辅助系统和人机协同驾驶技术的发展提供了基础的转向驱动系统。
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