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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119741839A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411962193.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向交叉口的智能网联车队通行方法，方法包括以下步骤：步骤1：获取当前车道的未来绿灯方案和车辆排队长度；步骤2：根据车辆排队长度，估计排队消散时间；步骤3：根据未来绿灯方案和排队消散时间，得到可用绿灯时间；步骤4：获取车队前方车辆的状态，计算前方车辆在未来时间段内的状态；步骤5：构建以车队不被信号拆分为约束，以车队燃油消耗最低为目标的模型预测控制问题，求解控制问题得到车队内各个车辆的控制指令，并将控制指令传递至车队内各个车辆进行执行。与现有技术相比，本发明具有避免车队被信号灯拆散的同时降低车队通行交叉口的能耗等优点。
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公开(公告)号：CN118514702A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410603889.6
申请日：2024-05-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种进退耦合的自动泊车规划方法，包括以下步骤：步骤1、建立不可行停车区域#imgabs0#的边界表达式；步骤2、建立自动泊车规划模型，即混合整数线性规划模型；步骤3、基于自动泊车规划模型，Gurobi求解器求解最佳停车轨迹的规划控制指令KZ；步骤4、将规划控制指令KZ输出至智能车辆的控制单元，实现自动泊车。本发明能够在现实全泊车场景高效完成自动泊车，从而有效提升自动泊车系统在现实全泊车场景下的泊车能力和泊车效率。
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公开(公告)号：CN119911281A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510081248.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 同济大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种人类驾驶员风格在线辨识方法，包括以下步骤：步骤1、采用逆最优控制的建模思路，构建人类驾驶行为在线辨识模型；步骤2、基于庞特里亚金极小值原理，对人类驾驶行为在线辨识模型进行简化；步骤3、基于模型简化结果，将模型进行转化为线性最小二乘问题；步骤4、在模型转化的基础上，利用拉格朗日乘子法进行模型求解，求解得到描述人类驾驶员风格偏好的驾驶行为参数，进而辨识出人类驾驶员的驾驶风格。本发明方法能够准确辨识环境车辆人类驾驶员的驾驶风格，从而有效提升自动驾驶系统的响应性能和适应性，提升驾驶安全性和舒适性。
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公开(公告)号：CN119811079A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411949531.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向智能网联车队的无保护左转方法，方法包括以下步骤：步骤1：车队进入交叉口开始左转时，确定对向直行车流中的冲突车辆；步骤2：根据冲突车辆的历史运行数据，辨识冲突车辆的驾驶行为，得到冲突车辆驾驶行为模型；步骤3：根据车队实时状态和冲突车辆的驾驶行为模型，构建模型预测控制问题，求解得到车队左转轨迹；步骤4：车队内各个车辆按照车队左转轨迹行驶。与现有技术相比，本发明具有提高车队左转的安全和效率等优点。
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公开(公告)号：CN118418993A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410502898.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出一种目标位置镜像的自动泊车方法及装置，首先利用感知设备进行智能车辆的环境感知，采集泊车线位置、道路边界等信息；之后考虑不同泊车场景的特点，基于目标可达性和避免碰撞性，为智能车辆施加约束，结合驾驶人偏好确定镜像线的位置，进而实现泊车目标和泊车规划路径的镜像化，将传统泊车的逆向和正向路径规划转变为单向路径规划；最后进行自动泊车行为决策，实现自动泊车。本发明通过镜像目标位置实现单向路径规划，缩小速度规划域的范围和解空间，降低计算负荷，提高自动泊车效率，扩大正向路径规划的空间范围，进而提高智能车辆在狭窄空间中的泊车成功率，以及自动泊车系统对现实泊车全场景的适应性。
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