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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114253274B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111595753.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的网联混合车辆编队滚动优化控制方法，首先分析了混合编队的数学模型结构，然后通过数据驱动方式建立由数据构造的模型预测器，最后通过结合滚动优化控制与空间辨识方法完成控制器设计并作用于智能车辆；本发明通过收集行驶中车辆的输入输出信息构建车辆编队模型，避免了由机理建模引起的模型偏差，从而提高了控制的准确性，保证了车辆编队过程中的安全性；本方法在控制器的设计中包含了前馈控制，因此可以有效避免由干扰引起的队列不稳定的情况；在控制目标中，通过引入控制量较小的控制目标，从而保证了车辆编队过程中的舒适性。
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公开(公告)号：CN117002520A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310809374.7
申请日：2023-07-04
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W50/00 , G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/15 , G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F111/04 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种智能车辆非合作滚动优化博弈决策均衡点求解方法，首先建立了本车的决策模型以及周车的驾驶员模型，将本车的决策模型和周车的驾驶员模型集成为一个系统，建立车辆的博弈模型；接着，建立行车环境模型，提出了滚动优化博弈的决策方法，对非合作博弈决策的优化问题进行数学描述；根据本车和周车各自的目标，分别构建了本车和周车的目标函数和约束条件；最后设计了非合作博弈决策优化问题的纳什均衡求解方法，实现智能车辆在非合作博弈下的决策；本方法通过博弈的形式，提高了预测周围车辆动态的精度，提高了决策的效果和效率。
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公开(公告)号：CN114253274A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111595753.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的网联混合车辆编队滚动优化控制方法，首先分析了混合编队的数学模型结构，然后通过数据驱动方式建立由数据构造的模型预测器，最后通过结合滚动优化控制与空间辨识方法完成控制器设计并作用于智能车辆；本发明通过收集行驶中车辆的输入输出信息构建车辆编队模型，避免了由机理建模引起的模型偏差，从而提高了控制的准确性，保证了车辆编队过程中的安全性；本方法在控制器的设计中包含了前馈控制，因此可以有效避免由干扰引起的队列不稳定的情况；在控制目标中，通过引入控制量较小的控制目标，从而保证了车辆编队过程中的舒适性。
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公开(公告)号：CN114148318B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111576809.5
申请日：2021-12-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法，根据冰雪环境下车辆轮胎力不满足线性关系，建立冰雪环境下仿射形式的非线性车辆系统模型，基于此模型，采用反馈线性化的方法对复杂的非线性车辆系统模型进行线性化处理，得到较简单的线性系统模型和虚拟控制输入；根据得到的简单线性车辆系统模型，使用线性二次型调节器的设计方法设计路径跟踪控制器，保证系统稳定性和目标的最优性，实现无人驾驶车辆路径跟踪。
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公开(公告)号：CN114148318A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111576809.5
申请日：2021-12-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法，根据冰雪环境下车辆轮胎力不满足线性关系，建立冰雪环境下仿射形式的非线性车辆系统模型，基于此模型，采用反馈线性化的方法对复杂的非线性车辆系统模型进行线性化处理，得到较简单的线性系统模型和虚拟控制输入；根据得到的简单线性车辆系统模型，使用线性二次型调节器的设计方法设计路径跟踪控制器，保证系统稳定性和目标的最优性，实现无人驾驶车辆路径跟踪。
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