公开(公告)号：CN116394919A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310593804.6

申请日：2023-05-25

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王萍 ,  杨博雄 ,  陈虹 ,  胡云峰 ,  曲婷

IPC: B60W30/02

Abstract: 一种基于在线状态补偿MPC的车辆横向稳定性控制方法，属于车辆安全控制技术领域。本发明的目的是在线性二自由度车辆动力学模型的基础上，设计在线自适应神经网络，对低附着路面条件下引起的不确定性状态进行补偿的基于在线状态补偿MPC的车辆横向稳定性控制方法。本发明在线性二自由度车辆动力学模型的基础上，设计在线自适应神经网络，对低附着路面条件下引起的不确定性状态进行补偿，基于该补偿模型在模型预测控制框架下设计车辆横向稳定控制器，控制目标包括横摆角速度的跟踪和抑制侧向速度，并对侧向速度以及控制量进行约束。本发明不需要进行大量的离线训练就可有效对系统的状态量进行补偿，具有更好的泛用性。

公开(公告)号：CN115618712A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211099505.9

申请日：2022-09-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王萍 ,  路海宽 ,  杨博雄 ,  胡云峰 ,  陈虹

IPC: G06F30/27 ,  B60W60/00

Abstract: 一种复杂环境下周围车辆状态估计方法，属于车辆安全控制技术领域。本发明的目的是依据意图运动模型，将一阶伪贝叶斯算法和滚动时域估计有效结合，充分利用车辆的多个历史时刻状态信息，准确地估计出复杂环境中自动驾驶车辆周围车辆状态信息和驾驶意图的复杂环境下周围车辆状态估计方法。本发明步骤是利用仿真软件SCANeR studio得到车辆模型和行人模型，基于意图的运动模型设计，估计器设计。本发明提出的GPB1‑MHE估计方法因为用滚动时域估计代替了卡尔曼滤波，所以充分地利用了车辆多个历史时刻的状态信息，不仅实现了估计精度的提高，而且还具有更好的收敛性和抗扰性。