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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114291112B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111651419.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 同济大学 , 东风汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种应用于自动驾驶汽车的决策规划协同增强方法，包括以下步骤：S1：获取待规划车辆的驾驶环境中交通车辆的交通信息；S2：进行上层的换道倾向初始决策，并得出换道指令；S3：预测交通车辆的行驶轨迹及其未来可能出现位置的高斯概率分布；S4：根据预测获取的交通车辆的行驶轨迹及其未来可能出现位置的高斯概率分布，计算预测的交通车辆行驶轨迹未来每个时间戳内待规划车辆在行驶道路上的可行驶时空区域；S5：根据换道指令和可行驶时空区域，进行基于逻辑设计的决策规划信息互联及闭环增强，获取换道轨迹并进行自动驾驶。与现有技术相比，本发明有效提高了自动驾驶汽车的安全性、实用性及舒适性。
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公开(公告)号：CN116890808A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311095490.3
申请日：2023-08-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于智能汽车传感和执行器的可重构主动安全控制方法，包括以下步骤：基于智能汽车自身车载传感器和路侧设备获取智能汽车行驶信息；构建可重构控制模块，可重构控制模块包括可重构动力学模型构建模块、可重构参数/状态辨识模块和可重构控制参数调整模块；利用可重构控制模块对智能汽车行驶信息进行处理，生成作用于智能汽车执行器的控制指令；获取执行器执行控制指令后的智能汽车行驶信息并反馈给可重构控制模块。与现有技术相比，本发明基于可重构概念，通过分析主动安全系统各环节之间的耦合机理，提出具有容错控制能力且不依赖于具体车辆配置的智能汽车主动安全控制方法，将大大降低主动安全系统结构复杂性并提高主动安全性能。
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公开(公告)号：CN115257809B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210900448.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种人在环的自动驾驶车辆交互学习控制方法及设备，所述方法包括以下步骤：采集自动驾驶车辆当前时刻的状态感知信息，基于训练好的DQN‑MPC双层控制模型获得下一刻的期望加速度和方向盘转角；所述DQN‑MPC双层控制模型基于人在环控制实现更新，在接收到驾驶员指令时，将所述驾驶员指令替换当前的决策指令，更新作为训练数据集的经验回放池，同时生成惩罚因子，该惩罚因子用于修正Q价值网络参数的更新。此外，本发明具有人类反馈预测功能，当可信度达到设置标准时，模型在环控制模块将代替长时间的人在环控制，解放驾驶员。与现有技术相比，本发明具有提高驾驶安全性和舒适性等优点。
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公开(公告)号：CN115257809A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210900448.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种人在环的自动驾驶车辆交互学习控制方法及设备，所述方法包括以下步骤：采集自动驾驶车辆当前时刻的状态感知信息，基于训练好的DQN‑MPC双层控制模型获得下一刻的期望加速度和方向盘转角；所述DQN‑MPC双层控制模型基于人在环控制实现更新，在接收到驾驶员指令时，将所述驾驶员指令替换当前的决策指令，更新作为训练数据集的经验回放池，同时生成惩罚因子，该惩罚因子用于修正Q价值网络参数的更新。此外，本发明具有人类反馈预测功能，当可信度达到设置标准时，模型在环控制模块将代替长时间的人在环控制，解放驾驶员。与现有技术相比，本发明具有提高驾驶安全性和舒适性等优点。
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公开(公告)号：CN114291112A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111651419.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于自动驾驶汽车的决策规划协同增强方法，包括以下步骤：S1：获取待规划车辆的驾驶环境中交通车辆的交通信息；S2：进行上层的换道倾向初始决策，并得出换道指令；S3：预测交通车辆的行驶轨迹及其未来可能出现位置的高斯概率分布；S4：根据预测获取的交通车辆的行驶轨迹及其未来可能出现位置的高斯概率分布，计算预测的交通车辆行驶轨迹未来每个时间戳内待规划车辆在行驶道路上的可行驶时空区域；S5：根据换道指令和可行驶时空区域，进行基于逻辑设计的决策规划信息互联及闭环增强，获取换道轨迹并进行自动驾驶。与现有技术相比，本发明有效提高了自动驾驶汽车的安全性、实用性及舒适性。
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