公开(公告)号：CN119283865A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411634480.7

申请日：2024-11-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭洪艳 ,  胡仕博 ,  段胜 ,  邵小龙 ,  谢鸿楠 ,  刘俊

IPC: B60W30/18 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种基于Level‑k博弈算法的车辆超车决策方法，首先，该方法考虑车辆实际行为的不确定性，建立了含有车辆质心位置不确定性的动力学模型及预测模型；其次，设计车辆的状态集合、动作集合及奖励函数来描述车辆在城市道路上的超车情形；然后，基于车辆之间的Level‑k博弈框架来构建车辆在城市道路上的超车问题；最后，在Level‑k博弈算法框架的基础上，基于强化学习中的Q‑Learning算法从车辆动作集合中得到车辆最优超车动作序列，保证主车及时进行超车决策。

公开(公告)号：CN117891250A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410022648.2

申请日：2024-01-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭洪艳 ,  王含 ,  郭景征 ,  孟庆瑜 ,  刘俊 ,  戴启坤 ,  刘嫣然 ,  时婉晴 ,  段胜 ,  万俊成 ,  李光尧

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/692 ,  G05D1/648 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明提出一种数据驱动的异构车辆事件触发编队控制方法；首先建立了一个非线性的车辆模型；然后使用高斯过程回归来对参数可能变动的车辆模型进行更精确的实时学习；然后采用反馈线性化控制器基于在线学习的车辆模型，对当前车辆实施更精确的控制；其中使用高斯过程回归对车辆建模的过程并非有固定的时间间隔，而是基于当前车辆模型的高概率估计误差和李雅普诺夫稳定性分析计算出的事件触发机制；该方法提高了编队中车辆对于不同驾驶任务、场景快速变化的适应性，同时基于事件触发的机制也成功为编队中的车辆节约了算力资源。

公开(公告)号：CN117472064A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311566544.X

申请日：2023-11-22

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭洪艳 ,  李光尧 ,  孟庆瑜 ,  谭中秋 ,  刘俊 ,  戴启坤 ,  郭景征 ,  段胜 ,  万俊成 ,  王含

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明提供了一种基于预测学习的自适应动态规划路径跟踪控制方法，考虑高速、大曲率工况下车辆非线性特性显著，利用自适应动态规划提高车辆非线性问题优化求解能力，引入预测学习框架提高车辆对驾驶环境迅速变化的适应能力，设计基于预测学习的自适应动态规划路径跟踪控制器对车辆进行控制；首先建立车辆非线性动力学模型，以提高车辆未来状态信息的预测精度；其次设计自适应动态规划权重更新规则，最后设计基于预测学习的自适应动态规划路径跟踪控制器；该方法对系统未来时刻状态的预测提高了车辆在参考控制输入快速变化时的适应性，而自适应动态规划与环境交互试错的特点使其能更好地应对高速工况下系统模型不确定性带来的影响。