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公开(公告)号：CN108205312A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201810226588.0
申请日：2018-03-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度地图与红外信标的无人驾驶BRT车辆自动启停实现方法，包括以下步骤：步骤一：无人BRT车辆从起点公交站场起步、起步结束后进入巡航阶段；步骤二：当车辆经过在高精度地图上设置的减速点时，将偏移后的车道中线作为期望路径，以设定减速度减速至期望速度后使之在期望路径上匀速行驶；当车辆车身安装的红外接收器接收到经路边反射板反射的红外信号时，以设定减速度靠站停车；待检测到车辆停稳后，自动打开车门；当检测到车门关闭信号后，车辆重新启动并进入巡航阶段；当车辆到达终点公交站场，经过在高精度地图上设置的终点时，以设定减速度停车，行程结束。本发明能实现车辆在BRT站台横、纵向的精准停靠。
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公开(公告)号：CN106681327A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710018989.2
申请日：2017-01-11
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0278 , G05D2201/0212
Abstract: 本发明公开了一种大惯性电动客车的智能驾驶横纵向解耦控制方法及系统，包括以下步骤：步骤一，根据车辆建立坐标系并给定期望轨迹和期望速度；步骤二，通过预瞄模型计算期望前轮航向角；步骤三，计算车辆实时前轮航向角；步骤四，计算车辆预估航向角；步骤五，计算航向偏差并根据控制率计算方向盘控制量；步骤六，计算纵向控制器驱动速度和制动减速度；步骤七，将控制量输入执行机构实现控制响应。该方法提升了大惯性客车无人驾驶环境下跟踪期望轨迹的控制精度，优化了控制结构，有效克服了其大惯性和滞后性，改善了大惯性无人驾驶客车控制的响应速度和跟踪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108205312B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810226588.0
申请日：2018-03-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度地图与红外信标的无人驾驶BRT车辆自动启停实现方法，包括以下步骤：步骤一：无人BRT车辆从起点公交站场起步、起步结束后进入巡航阶段；步骤二：当车辆经过在高精度地图上设置的减速点时，将偏移后的车道中线作为期望路径，以设定减速度减速至期望速度后使之在期望路径上匀速行驶；当车辆车身安装的红外接收器接收到经路边反射板反射的红外信号时，以设定减速度靠站停车；待检测到车辆停稳后，自动打开车门；当检测到车门关闭信号后，车辆重新启动并进入巡航阶段；当车辆到达终点公交站场，经过在高精度地图上设置的终点时，以设定减速度停车，行程结束。本发明能实现车辆在BRT站台横、纵向的精准停靠。
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公开(公告)号：CN107085938B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201710428534.8
申请日：2017-06-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车道线与GPS跟随的智能驾驶局部轨迹容错规划方法，其步骤包括：首先初始化跟随模式并建立智能驾驶车辆坐标系；其次根据GPS、车道线信息进行GPS数据和车道线识别状态的甄别；然后根据甄别后的识别状态计算容错偏差，并更新跟随模式；最后基于新跟随模式进行局部路径、轨迹规划；该方法通过对各种数据的有效性做出了判断，提高了后续计算的准确度，同时，基于各数据状态设计了容错偏差，并对其进行实时动态的更新，简化系统复杂度，易于实际应用，提高了数据处理的鲁棒性；针对GPS、车道线等多传感数据对跟随模式进行实时状态转移，实现了多跟随状态之间的连续、平滑控制，提高了智能驾驶车辆的舒适性和稳定性。
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公开(公告)号：CN106681327B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710018989.2
申请日：2017-01-11
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种大惯性电动客车的智能驾驶横纵向解耦控制方法及系统，包括以下步骤：步骤一，根据车辆建立坐标系并给定期望轨迹和期望速度；步骤二，通过预瞄模型计算期望前轮航向角；步骤三，计算车辆实时前轮航向角；步骤四，计算车辆预估航向角；步骤五，计算航向偏差并根据控制率计算方向盘控制量；步骤六，计算纵向控制器驱动速度和制动减速度；步骤七，将控制量输入执行机构实现控制响应。该方法提升了大惯性客车无人驾驶环境下跟踪期望轨迹的控制精度，优化了控制结构，有效克服了其大惯性和滞后性，改善了大惯性无人驾驶客车控制的响应速度和跟踪效果。
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公开(公告)号：CN107909059A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711243013.1
申请日：2017-11-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06K9/00818 , G06K9/3233 , G06K9/4604 , G06K9/4671 , G06K9/6218 , G06T7/13 , G06T7/187
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂城市场景中协同仿生视觉的交通标志牌检测与识别方法，包括以下步骤：步骤A：获取连续场景中的多幅待检测图像；步骤B：获取待检测图像集的聚类协同图；步骤C：获取每幅待检测图像的注意力显著图；步骤D：获得每幅待检测图像对应的协同显著图；步骤E：进行标志牌ROI区域的定位；步骤F：对标志牌ROI区域采用前向通道进行两级生物启发变换；步骤H：利用特征变换图与数据库中预存的交通标志牌模板图像进行Pearson相关性计算，完成对待检测图像的识别。该方法模拟了人类大脑对目标的视觉处理步骤，集成了自底向上和自顶向下的视觉处理过程。考虑全局图像的协同性，使得图像定位准确且具有较强鲁棒性识别。
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公开(公告)号：CN107085938A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710428534.8
申请日：2017-06-08
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G08G1/22 , G01C21/3446
Abstract: 本发明公开了一种基于车道线与GPS跟随的智能驾驶局部轨迹容错规划方法，其步骤包括：首先初始化跟随模式并建立智能驾驶车辆坐标系；其次根据GPS、车道线信息进行GPS数据和车道线识别状态的甄别；然后根据甄别后的识别状态计算容错偏差，并更新跟随模式；最后基于新跟随模式进行局部路径、轨迹规划；该方法通过对各种数据的有效性做出了判断，提高了后续计算的准确度，同时，基于各数据状态设计了容错偏差，并对其进行实时动态的更新，简化系统复杂度，易于实际应用，提高了数据处理的鲁棒性；针对GPS、车道线等多传感数据对跟随模式进行实时状态转移，实现了多跟随状态之间的连续、平滑控制，提高了智能驾驶车辆的舒适性和稳定性。
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