公开(公告)号：CN114332722B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202111668767.8

申请日：2021-12-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘宏飞 ,  张叶萃 ,  许淼 ,  周佳 ,  赵小龙

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/58 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及基于视频数据的混合冰雪路面附着系数实时估计方法，步骤为：采集包含混合冰雪路面的历史监控视频数据及其对应的环境参数，以及不同的路面阴影图像，构建混合冰雪路面道路历史视频数据及其对应的环境参数数据集、路面阴影图像数据集；离线训练，分别得到背景提取模型、路面区域分割模型、路面阴影检测与消除模型、路面状态识别模型，构建路面状态识别系统。本发明基于机器视觉不仅实现了对典型冰雪路面附着系数的估计，同时对多种状态混合的冰雪路面进行准确分割，估计其附着系数，保证了估计的准确性和实时性，对提高预警的安全性具有重大意义。

公开(公告)号：CN115469646B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202211194532.4

申请日：2022-09-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘宏飞 ,  万金涛 ,  许淼 ,  张叶萃 ,  郑永豪

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及了一种基于分布式模型预测控制DMPC的半挂汽车列车异质队列的运动协同控制方法，主要步骤如下：S1:建立半挂汽车列车单体车辆及队列系统的线性离散动力学模型；S2:搭建表征异质队列车辆间通信关系的通信拓扑结构模型；S3:构建基于整车质量的非线性间距控制策略；S4:基于DMPC控制方法设计半挂汽车列车异质队列的协同控制器。该控制器满足安全性、跟车稳定性等控制目标，可同时保证单体车辆及队列的稳定性。本发明可有效补充半挂汽车列车等大型自动驾驶车辆队列的协同控制方法，同时保证队列有良好的跟车性能及经济效益。

公开(公告)号：CN115469646A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211194532.4

申请日：2022-09-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘宏飞 ,  万金涛 ,  许淼 ,  张叶萃 ,  郑永豪

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及了一种基于分步式模型预测控制DMPC的半挂汽车列车异质队列的运动协同控制方法，主要步骤如下：S1:建立半挂汽车列车单体车辆及队列系统的线性离散动力学模型；S2:搭建表征异质队列车辆间通信关系的通信拓扑结构模型；S3:构建基于整车质量的非线性间距控制策略；S4:基于DMPC控制方法设计半挂汽车列车异质队列的协同控制器。该控制器满足安全性、跟车稳定性等控制目标，可同时保证单体车辆及队列的稳定性。本发明可有效补充半挂汽车列车等大型自动驾驶车辆队列的协同控制方法，同时保证队列有良好的跟车性能及经济效益。

公开(公告)号：CN116361920A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310359502.2

申请日：2023-04-06

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘宏飞 ,  赵子睿 ,  万金涛 ,  张叶萃 ,  杨笑

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及了一种基于NSGAII算法的氢燃料电池混动汽车能量处理方法，本发明涉及的燃料电池汽车由氢燃料电池和动力电池共同给车辆供电；步骤如下：S1:建立燃料电池汽车混合动力系统拓扑模型和纵向动力学模型；S2：根据需求功率、燃料电池和动力电池的状态确定几个不同的可相互切换的工作模式；S3:确定控制目标并建立目标函数；S4：设计氢燃料电池管理系统控制器，设置算法参数，输入目标函数，基于NSGA II算法进行迭代计算生成Pareto前沿；S5：根据目标倾向选择合适的非支配解作为该工况下的功率分配方案。本发明简化计算过程，适应更多的驾驶模式。

公开(公告)号：CN114332722A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111668767.8

申请日：2021-12-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘宏飞 ,  张叶萃 ,  许淼 ,  周佳 ,  赵小龙

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/58 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于视频数据的混合冰雪路面附着系数实时估计方法，步骤为：采集包含混合冰雪路面的历史监控视频数据及其对应的环境参数，以及不同的路面阴影图像，构建混合冰雪路面道路历史视频数据及其对应的环境参数数据集、路面阴影图像数据集；离线训练，分别得到背景提取模型、路面区域分割模型、路面阴影检测与消除模型、路面状态识别模型，构建路面状态识别系统。本发明基于机器视觉不仅实现了对典型冰雪路面附着系数的估计，同时对多种状态混合的冰雪路面进行准确分割，估计其附着系数，保证了估计的准确性和实时性，对提高预警的安全性具有重大意义。