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公开(公告)号：CN113219944A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110461037.4
申请日：2021-04-27
Applicant: 同济大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种用于混合交通流工况的智能车辆控制策略测试平台，包括主控平台和分别与主控平台连接的交换机、主模拟器、多个交通模拟器，所述的主模拟器、多个交通模拟器还分别通过交换机与主控平台连接，所述的主模拟器搭载的智能驾驶算法等级为L1、L2、L3、L4、L5级自动驾驶算法中的一种，每个所述交通模拟器中搭载的智能驾驶算法为L0、L1、L2、L3、L4、L5级自动驾驶算法中的一种。与现有技术相比，本发明测试平台利用主模拟器和多个独立控制的交通模拟器，能够对多种智能程度的车辆行驶在同一交通场景的情况进行有效的仿真模拟和测试，获取丰富的测试数据。
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公开(公告)号：CN117734458A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410036318.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向分布式驱动和后轮转向电动汽车的人机协同运动控制方法，包括以下步骤：将驾驶员的输入转向信息识别为转向意图结果；设计车辆参考模型，设计期望参考状态；设计面向分布式驱动和后轮转向电动汽车的驱动‑转向协同控制器，包括上层控制器和下层控制器；通过对上层控制器进行求解，得到最优的附加后轮转角和附加横摆力矩；通过所述下层控制器对所述最优的附加横摆力矩进行分配，得到四轮附加转矩；将所述四轮附加转矩作为控制指令发送给电动汽车四轮轮毂电机，实现对车辆的协同控制。与现有技术相比，本发明具有使整车控制目标与驾驶员操作相匹配，提升面向驾驶员‑车辆闭环的人机协同运动控制性能等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116620043A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310734337.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 同济大学
IPC: B60L15/20
Abstract: 本发明涉及一种用于分布式驱动电动汽车的扭矩矢量多约束优化分配方法，包括以下步骤：获取车辆实时运动状态，以预先建立的轮胎转动动力学模型作为优化分配问题的被控对象，构建以跟踪期望附加横摆力矩、期望轮胎滑移率和电机输出能量消耗最小的目标函数，并建立对应的系统约束，进行优化分配问题的求解，得到各个轮胎的最优扭矩矢量分配方案。与现有技术相比，本发明能够有效实现对期望控制目标的跟踪，同时能够有效对车辆的重要状态量和控制量进行约束，且能避免因优化问题的错解或无解现象发生。
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公开(公告)号：CN116552547A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310777635.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 同济大学
IPC: B60W40/114
Abstract: 本发明涉及一种用于分布式驱动电动汽车的附加横摆力矩实时控制方法，包括以下步骤：获取车辆实时运动状态，并输入车辆动力学模型中，以车辆横摆角速度和车辆质心侧偏角作为跟踪目标，并对作动能量进行抑制，对附加横摆力矩进行优化计算，获取各个轮胎的附加横摆力矩的分配量；优化计算过程中，分别构建了车辆质心侧偏角关于附加横摆力矩的线性表达以及车辆横摆角速度关于附加横摆力矩的线性表达，从而进行附加横摆力矩的寻优计算。与现有技术相比，本发明具有对期望横摆角速度的跟踪和质心侧偏角的抑制均能实现较好的控制效果，且计算耗时短，能够满足实时性要求等优点。
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公开(公告)号：CN113219944B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110461037.4
申请日：2021-04-27
Applicant: 同济大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种用于混合交通流工况的智能车辆控制策略测试平台，包括主控平台和分别与主控平台连接的交换机、主模拟器、多个交通模拟器，所述的主模拟器、多个交通模拟器还分别通过交换机与主控平台连接，所述的主模拟器搭载的智能驾驶算法等级为L1、L2、L3、L4、L5级自动驾驶算法中的一种，每个所述交通模拟器中搭载的智能驾驶算法为L0、L1、L2、L3、L4、L5级自动驾驶算法中的一种。与现有技术相比，本发明测试平台利用主模拟器和多个独立控制的交通模拟器，能够对多种智能程度的车辆行驶在同一交通场景的情况进行有效的仿真模拟和测试，获取丰富的测试数据。
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公开(公告)号：CN116620043B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310734337.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 同济大学
IPC: B60L15/20
Abstract: 本发明涉及一种用于分布式驱动电动汽车的扭矩矢量多约束优化分配方法，包括以下步骤：获取车辆实时运动状态，以预先建立的轮胎转动动力学模型作为优化分配问题的被控对象，构建以跟踪期望附加横摆力矩、期望轮胎滑移率和电机输出能量消耗最小的目标函数，并建立对应的系统约束，进行优化分配问题的求解，得到各个轮胎的最优扭矩矢量分配方案。与现有技术相比，本发明能够有效实现对期望控制目标的跟踪，同时能够有效对车辆的重要状态量和控制量进行约束，且能避免因优化问题的错解或无解现象发生。
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公开(公告)号：CN117706939A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410036321.0
申请日：2024-01-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种用于电动汽车的操纵稳定性控制器的自动化参数标定方法，包括以下步骤：构建车辆动力学模型，采用欧拉离散方法对车辆动力学模型进行离散化操作，得到离散非线性状态方程；构建控制目标函数；构造标定评估函数，通过所述期望标定评估指标减去实际标定评估指标得到松弛因子；设计标定参数的更新规则；通过无迹卡尔曼滤波对松弛因子和标定参数控制增量进行计算，得到所述标定参数控制增量；将所述标定参数控制增量代入到标定参数的更新规则中，得到每个时刻下的控制权重参数，完成控制权重参数的自动化标定。与现有技术相比，本发明具有无需大量人力及参数标定经验，大大降低了人工成本，提高了参数标定效率等优点。
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