公开(公告)号：CN113968231A

公开(公告)日：2022-01-25

申请号：CN202111497603.3

申请日：2021-12-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵伟强 ,  王龙宾 ,  郑宏宇 ,  何磊 ,  陈国迎

IPC: B60W40/08

Abstract: 本发明公开了一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法，其方法为：第一步、智能驾驶员模型公式的确定；第二步、数据采集系统的设置，具体设置步骤为：步骤一、布置加速度传感器；步骤二、布置ARS408‑21毫米波雷达；步骤三、布置GPS定位器；第三步、测试所需参数，具体步骤为：步骤一、最大加速度的确定；步骤二、驾驶员反应时间Tn的确定；步骤三、静止状态下的安全距离确定；步骤四、加速度指数δ的确定；步骤五、舒适制动减速度bn的确定。有益效果：通过对驾驶员实际驾驶时的数据进行分析处理，能够得到符合驾驶员驾驶习惯的智能驾驶员模型参数，能够准确地描述驾驶员的纵向跟驰特性，实现对驾驶员跟驰行为的复现能力。

公开(公告)号：CN117150878A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310445957.6

申请日：2023-04-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵伟强 ,  王龙宾 ,  王阳 ,  郑晋军 ,  汪震

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种具备增量学习能力的车云协同车辆动力学建模方法，其方法为：第一步、在车端进行待建模车辆行驶信息的采集与预处理；第二步、在云端构建基于Online‑EWC增量学习的神经网络模型；第三步、在云端进行神经网络的预训练；第四步、在云端进行神经网络的持续修正。有益效果：能够实现对所建车辆动力学模型进行不断修正，使其逼近真实车辆行驶特性。显著减少计算资源的使用，提高建模的效率。实现在实时环境中进行更新和优化车辆动力学模型，从而能够随着车辆运行数据的不断积累和变化而自适应地更新模型。

公开(公告)号：CN113968231B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202111497603.3

申请日：2021-12-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵伟强 ,  王龙宾 ,  郑宏宇 ,  何磊 ,  陈国迎

IPC: B60W40/08

Abstract: 本发明公开了一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法，其方法为：第一步、智能驾驶员模型公式的确定；第二步、数据采集系统的设置，具体设置步骤为：步骤一、布置加速度传感器；步骤二、布置ARS408‑21毫米波雷达；步骤三、布置GPS定位器；第三步、测试所需参数，具体步骤为：步骤一、最大加速度的确定；步骤二、驾驶员反应时间Tn的确定；步骤三、静止状态下的安全距离确定；步骤四、加速度指数δ的确定；步骤五、舒适制动减速度bn的确定。有益效果：通过对驾驶员实际驾驶时的数据进行分析处理，能够得到符合驾驶员驾驶习惯的智能驾驶员模型参数，能够准确地描述驾驶员的纵向跟驰特性，实现对驾驶员跟驰行为的复现能力。