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公开(公告)号：CN119176139A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411387650.6
申请日：2024-10-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于松软路面的车辆轨迹跟踪控制方法，包括：建立车辆动力学模型；建立状态方程及预测方程；设计目标函数；搭建松软路面仿真环境，根据松软路面中特殊的轮地接触情况，建立更加精确的车辆动力学模型，根据模型预测控制理论，将车辆动力学模型离散化处理，得到状态方程及预测方程，考虑轨迹跟踪精度和控制的能量消耗，设计合理的目标函数，得到车辆轨迹跟踪控制器。本发明提供的考虑松软路面的车辆轨迹跟踪控制方法充分考虑了松软路面变形对车辆动力学的影响，建立了适用于松软路面的车辆动力学模型，基于此，通过模型预测控制算法实现了松软路面条件下更精确的车辆轨迹跟踪。
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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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公开(公告)号：CN116955106A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310820952.7
申请日：2023-07-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人类反馈引导的智能驾驶测试模型训练方法，包括：构建基于强化学习的动作探索网络；基于动作探索网络，在测试环境中给定的初始真实环境状态下进行样本生成，构建探索记忆库，并更新真实环境状态；根据探索记忆库更新动作探索网络策略函数参数；利用专家评审对探索记忆库中的测试结果进行评价，构建人类反馈记忆库；搭建基于强化学习的目标网络；根据人类反馈记忆库中的测试结果，计算期望奖励，更新目标网络的策略函数参数和输入环境状态；重复上述步骤，不断更新环境状态和网络参数，直至目标网络的策略更新幅度持续小于阈值时，完成智能驾驶测试模型训练。与现有技术相比，本发明具有收敛性好、不易陷入局部最优等优点。
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公开(公告)号：CN116861625A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310603584.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于车辆动力学参数辨识技术领域，提出了基于数据/机理融合的车辆动力学参数识别方法，包括步骤：步骤1：车辆动力学模型参数识别需求；步骤2：采集数据；步骤3：建立候选函数库及物理约束；步骤4：建立目标识别函数及求解；步骤5：BIC准则选择最终动力学模型。本发明所提出的方法能够弥补传统车辆参数识别方法不能处理未建模误差的缺点；同时，车辆模型中已知的非线性可以极大提高数据驱动方法的精度和工况适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116611228A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310526831.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , B60R16/023
Abstract: 本发明提出了一种主客观融合测评的车辆底盘控制器参数寻优方法，包括：步骤S1待寻优参数的试验设计与试验数据获取；步骤S2主观测评指标的特征派生重组与映射；步骤S3建立主客观融合的综合测评体系；步骤S4待寻优参数自动化寻优。本发明融合了主观测评指标和客观实测数据指标，通过自动化寻优方法实现控制参数在主客观融合评价指标下的最优，同时大幅降低标定调试工作量。
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公开(公告)号：CN116610566A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310505038.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种自动驾驶动态测试案例的智能生成方法，包括：步骤S1：根据所开发的自动驾驶功能，定义测试需求；步骤S2：对测试需求语句进行语义转录并生成为场景描述配置文件；步骤S3：构建基于侵略性可调、交互性可调的决策控制一体化策略的动态交互式交通车行为系统；步骤S4：将所述场景描述配置文件以及所述基于场景描述配置文件所部署的动态交互式交通车行为系统导入自动驾驶测试软件中，生成测试案例。通过构建侵略性可调、交互性可调的决策控制一体化交通车独立主体方案，可以提升高侵略性、高交互性动态场景的覆盖度，形成对自动驾驶系统可靠性的有效测试。
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公开(公告)号：CN116523156A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310355005.5
申请日：2023-04-04
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/047 , G01C21/20 , G01C21/34 , G06Q10/0631 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种复杂异质环境下的非保守型智能汽车决策规划一体化方法，包括以下步骤：离线构建社会互动知识学习模型并进行训练；实时在线获取周围交通参与者状态数据和智能汽车状态数据，并进行拼接处理后得到环境状态；以环境状态作为训练完成的社会互动知识学习模型的输入，得到包括智能汽车在内的所有交通参与者的预测轨迹；基于预测轨迹更新环境状态；将更新环境状态重新输入社会互动知识学习模型，迭代完成智能汽车轨迹决策规划，其中，智能汽车的规划轨迹为每次迭代得到的预测轨迹第一点的拼接结果。与现有技术相比，本发明具有考虑了社会互动的预测对轨迹的影响、决策规划一体化等优点。
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公开(公告)号：CN116409327A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310325902.1
申请日：2023-03-29
Applicant: 同济大学
IPC: B60W40/064 , B60W50/00
Abstract: 本发明提出侧向工况下考虑轮胎瞬态特性的路面附着系数估计方法，包括步骤：步骤一：车辆动力学建模；步骤二：基于无迹卡尔曼滤波的路面附着系数估计；步骤三：UKF估计误差调节；步骤四：时延估计。本发明解决了由于轮胎瞬态特性所产生的侧向响应滞后所导致估计路面附着系数不准的问题；同时，本发明利用时延估计方法对车辆侧向加速度估计值和实测值进行时间序列延迟估计，并在稳态轮胎模型上修正侧向滑移率，使得侧向加速度估计值与实测值之间时序一致，进而提高了路面附着系数识别精度。
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公开(公告)号：CN116304568A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310268376.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应全变分滤波的车辆状态估计方法，步骤如下：步骤1：车辆原始信号的采集与预处理；步骤2：噪声水平评价；步骤3：Teager‑Kaiser能量评价；步骤4：最优化问题构建；步骤5：利用步骤4输滤波后的信号，应用于车辆状态的估计。本发明主要基于车辆系统状态数据的全局噪声水平特征、局部强度变化特征，借助全差分TVD滤波方法实现参数自适应滤波，最大程度上剔除信号中存在的噪声，并在保持数据平滑度的同时保留信号的尖峰信息，进而将信号用于车辆状态估计，工况识别等。
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