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公开(公告)号：CN115016499A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210792993.5
申请日：2022-07-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SCA‑QL的路径规划方法，其方法为：第一步、获取真实环境信息，包括智能体在真实环境下的起点位置和终点位置信息、障碍物位置信息；第二步、根据真实环境信息，建立用于智能体训练的仿真环境；第三步、在仿真环境中运行SCA‑QL算法对智能体进行训练求解最优路径：其中，通过改进正余弦算法的方式对建立的Q值表进行初始化，在此基础上基于Q‑learning方法训练强化学习模型，求解最优路径。有益效果：减少了Q‑learning方法在训练最初阶段无目的、完全随机的搜索过程中大量无效迭代，本方法具有更快的收敛速度和更准确的路径规划结果，提高了智能体面对复杂场景下的路径规划效率。
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公开(公告)号：CN117367452A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311497971.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种考虑横纵向坡度的车辆三维路径规划方法，其方法为：第一步、采集真实三维环境信息建立三维栅格地图模型；第二步、建立车辆横纵向坡度通过性模型；第三步、在三维栅格地图模型的基础上构建对角分割栅格地图；第四步、使用深度强化学习作为规划器进行任意角度路径规划。有益效果：使得规划结果更有效更安全；同时引入深度强化学习求解任意角度规划问题并提供新颖的代价函数计算方法使结果通行效率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118627589A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410658112.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/096 , B60W40/06 , G06F18/2415
Abstract: 本发明属于新能源汽车技术领域，具体的说是一种面向车型适配的智能地形识别迁移学习方法与系统。本发明首先配置不同车型的车辆固有参数并将其作为输入层，然后采集原始行驶数据作为第一行驶数据，对第一行驶数据进行预处理后得到第二行驶数据，进一步对第二行驶数据按地形划分取值范围，获得行驶数据地形数组，即输出层。然后将输入层数据与输出层数据经过深度神经网络训练后获得二者之间的映射关系，即车辆固有参数与行驶数据之间的映射关系。当车型发生变化时，只需获取新车型的车辆固有参数即可得到新车型行驶数据地形数组。新车型行驶过程中，采集新车型原始行驶数据作为新车型第一行驶数据，并对新车型第一行驶数据进行预处理，获得新车型第二行驶数据。然后将新车型第二行驶数据与新车型行驶数据地形数组进行比对，输出概率最大的地形类别作为地形识别结果。本发明所提出方法，考虑了车型发生变化时地形识别方案的泛化性能。当车型发生变化时，此功能可根据需求迁移至其他车型使用，提高了驾驶舒适性以及开发效率。
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公开(公告)号：CN115014812A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210674308.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种汽车电动空气悬架硬件在环自动测试平台，包括试验台和控制系统；所述的试验台包括底座、电磁激振器、滑柱、上承重板、下承重板、减震器电流传感器、力传感器、加速度传感器和高度传感器，所述的控制系统包括上位机、激振器控制仪、Dspace MBAIIIBOX、悬架ECU、空气弹簧控制组件、电源。本发明通过采用dspace实时仿真系统，可实时运行MATLAB/Simulink仿真模型与车辆算法，并基于dspace实时仿真平台，完成对悬架、减震器阻尼特性、空气弹簧性能的测试，具有实时性、高效性、准确性、便捷性等特点。
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公开(公告)号：CN115016499B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210792993.5
申请日：2022-07-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种基于SCA‑QL的路径规划方法，其方法为：第一步、获取真实环境信息，包括智能体在真实环境下的起点位置和终点位置信息、障碍物位置信息；第二步、根据真实环境信息，建立用于智能体训练的仿真环境；第三步、在仿真环境中运行SCA‑QL算法对智能体进行训练求解最优路径：其中，通过改进正余弦算法的方式对建立的Q值表进行初始化，在此基础上基于Q‑learning方法训练强化学习模型，求解最优路径。有益效果：减少了Q‑learning方法在训练最初阶段无目的、完全随机的搜索过程中大量无效迭代，本方法具有更快的收敛速度和更准确的路径规划结果，提高了智能体面对复杂场景下的路径规划效率。
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公开(公告)号：CN115014812B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210674308.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种汽车电动空气悬架硬件在环自动测试平台，包括试验台和控制系统；所述的试验台包括底座、电磁激振器、滑柱、上承重板、下承重板、减震器电流传感器、力传感器、加速度传感器和高度传感器，所述的控制系统包括上位机、激振器控制仪、Dspace MBAIIIBOX、悬架ECU、空气弹簧控制组件、电源。本发明通过采用dspace实时仿真系统，可实时运行MATLAB/Simulink仿真模型与车辆算法，并基于dspace实时仿真平台，完成对悬架、减震器阻尼特性、空气弹簧性能的测试，具有实时性、高效性、准确性、便捷性等特点。
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公开(公告)号：CN116011503A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211584611.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/0442 , B60W60/00 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于轨迹基元的交通车多模态轨迹预测系统及方法，系统包括相似轨迹筛选模块、轨迹基元库获取模块、基元组合统计模块、解码预测模块、轨迹预测网络训练模块，方法包括建立各个场景的轨迹基元库、对应基元类别的轨迹预测网络搭建与训练和多模态轨迹预测。本发明首次从轨迹基元的角度对交通车进行多模态轨迹预测，在保证预测结果多模态的同时，提高了轨迹预测模型的可解释性，同时该方法只需交通车的历史轨迹，无需交通车的周围车历史轨迹，降低了轨迹预测算法对自车感知范围的要求。
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