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公开(公告)号：CN115009304B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210750211.1
申请日：2022-06-29
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , B60W50/023 , B60W40/06 , B60W40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端的自动驾驶车辆实现方法，面向雨雪天气下的复杂道路环境，通过构造雨雪天气下的车道线边界模糊、遮挡以及缺失特点的数据集和多目标动态环境数据集，采用基于NLNet的空间和通道双注意力机制的Lanenet模型进行车道线识别，将模型进行压缩，构建多目标动态障碍物的模型及数据集，提出了虚拟数据的控制方法，采用虚拟数据实现车辆的虚拟控制，并设计了冗余控制系统，以应对车辆控制功能失效问题。本该发明解决了端到端学习方法的鲁棒性较差特点，实现了从感知到控制的端到端的自动驾驶车辆方法，有助于提升车辆的实时响应性，更好地实现在复杂道路环境的自动驾驶。
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公开(公告)号：CN112348201B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202011251880.1
申请日：2020-11-11
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦深度强化学习的自动驾驶群车的智能决策实现方法，包括：采用深度强化学习实现对自动驾驶群车的行驶环境以及周围车辆的行驶环境进行观测，在各自车辆的处理器内进行训练数据，将训练好的数据模型加密后发送给边缘计算服务器，边缘计算服务器综合训练边缘神经网络，将训练后的模型同时发送给云计算服务器，云计算服务器将综合各模型进行训练数据，将训练好的模型信息发送给边缘计算服务器和车辆终端，进行车辆终端的模型信息更新，采用联邦深度学习方法实现自动驾驶汽车的智能决策功能。本发明有助于减少大数据通信条件的影响，解决训练数据的不平衡问题，有助于实现计算负载和资源分配更加智能，也实现了自动驾驶汽车群体决策的强大环境认知能力。
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公开(公告)号：CN117173666A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311191054.6
申请日：2023-09-15
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种针对非结构化道路的自动驾驶目标识别方法及系统，在自动驾驶车辆上安装视觉传感器、激光雷达以及4D毫米波雷达，感知车前非结构化道路，提取目标并对目标进行分类，之后进行目标点融合，最终输出结构化道路模拟仿真图实现对目标的识别跟踪。本发明一种针对非结构化道路的自动驾驶目标识别方法及系统具有检测结果可靠、实现多传感器目标点融合的特点。
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公开(公告)号：CN115891973A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211254881.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
IPC: B60W30/02
Abstract: 本发明公开了一种不确定性到确定性行驶场景的实现方法、设备及存储介质，属于智能车辆驾驶领域，该方法通过获取自动驾驶车辆在极限行驶状况下的状态数据和道路状态数据并进行归一化处理；将现实道路场景转化成虚拟行驶场景，从所述道路状态数据中提取关键道路边界点形成模拟坐标点映射到虚拟场景；实现虚拟极限行驶场景的不确定性到确定性道路环境转换策略，实现对虚拟行驶场景下的道路赋能的车辆状态分布。本发明通过将不确定性极限行驶道路环境转化为确定性极限行驶道路环境，确保了车辆可以与不确定性极限行驶道路环境的确定性道路环境部分进行交互，提高了车辆状态和动作的准确性，使车辆能准确与环境进行探索，大大提高车辆的驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN114859896A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210365642.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种综合智能电动汽车群的多阶段轨迹规划方法，根据车辆行驶状态及周围道路环境信息，划分不同道路场景；城市半封闭道路场景下，采用设定头车行驶的道路边界与周围车辆的行驶运动学约束关系进行设定的多阶段路径方法生成头车轨迹规划；有行人穿梭且路侧有停车的城市单车道场景下，采用头车与路侧停车、路侧停车与道路终点结合的多阶段方法生成轨迹规划；多车道并存的道路场景下，采用多条道路场景多阶段的轨迹相叠加方法生成轨迹规划；沿海城市的交叉十字路口场景下，采用直路与十字道路路口相叠加的多阶段方法生成轨迹规划。本发明不仅有助于实现群车的总体电池能量处于最佳使用位置，确保综合智能电动汽车群实现更佳的群车行驶效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111984015A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010867265.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种基于混合增强智能的自动驾驶车辆实现方法。其中自动驾驶车辆安装有车载传感器，并且配置有导航定位地图设备，以实现对道路环境的感知、导航、决策规划和控制技术；在路边靠近自动驾驶车辆的位置装有边缘计算服务器和路边智能传感器；自动驾驶车辆的智能特性主要通过车载传感器和路边传感器实现对道路环境的实时性感知，对感知的数据信息进行数据的理解、提取工作，并且进行自动驾驶车的行驶决策、路径规划工作；混合增强智能充分利用两种智能的各自的优点，全方位的实现对自动驾驶车辆具有较强的推理性功能，可以实现在复杂道路环境的感知，进而实现自动驾驶车辆的高效行驶安全性。
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公开(公告)号：CN111845754A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010734512.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
Abstract: 一种基于边缘计算和群智算法的自动驾驶车辆的决策预测方法，建立了群体智能的自动驾驶车辆的决策框架，充分利用群体智能的自组织、分工和群内个体的信息交互功能，将自动驾驶车辆的速度、加速度和规划的路径实时性状态进行信息共享，实现群体智能的自动驾驶车辆的行驶决策功能；同时，将多车的速度、加速度、路径信息和对道路前方的感知图像和视频信息发送到边缘计算服务器中，边缘计算服务器根据群体车辆的状态信息和云计算中心传输的实时性道路信息，对多车的行驶行为进行决策，并且根据所感知的道路图像信息，实现对多车的未来行驶决策进行预测认知和单车的未来行驶决策的个性化决策功能。
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公开(公告)号：CN111781933A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010734495.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于边缘计算和空间智能的高速自动驾驶车辆实现系统及方法，车载传感器进行环境感知，并且实时性决策并进行路径规划，以为车辆较好的控制起作用；空间传感器在特定的道路区域或者城市建筑物空间的传感器进行辅助性的环境感知、导航、定位和决策规划，以更好的辅助自动驾驶车辆在全局道路环境的盲区检测、准确定位和实时性路径规划，实现高速自动驾驶的行驶控制行为；边缘计算服务器、云计算中心、基站和车联网技术为一体的通信系统通过在整个道路空间布置边缘计算服务器实现云计算中心与自动驾驶车辆的实时数据更新、共享和传输，以更好地实现基于车载传感器的环境感知和基于空间传感器智能的辅助性感知二者结合的高速自动驾驶的安全行驶。
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公开(公告)号：CN117268417A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311207992.0
申请日：2023-09-19
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶车辆的路径规划方法，本方案基于实时获取气象数据及道路信息，分析当前天气条件与交通环境、障碍物等因素，生成适应恶劣天气下的最佳行驶路径。再结合收集的气象数据，包括：降雨量、风速等信息，结合性地分析道路湿滑程度等；同时，还会动态地检测各种障碍物并分类分析其运动的状态趋势。根据收集到的数据，综合考虑交通、天气等可能影响行车的因素，对潜在可安全通行区域进行筛选与压缩。路径规划算法根据各模块反馈的实时数据，结合道路地图信息以及车辆实时运动状态，对路径进行平滑处理和动态调整。最后在正式规划路径前，对预设的行驶路径进行碰撞检测，最终计算得出最优路径规划方案。
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公开(公告)号：CN114228690B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111353270.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 扬州大学
Inventor： 唐晓峰
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG和迭代控制的自动驾驶车辆侧倾控制方法，在不同场景下的自动驾驶车辆行驶地图训练DDPG算法，自动驾驶车辆通过与不同场景下的地图环境交互，产生实时的车辆状态，确定车辆的动作行为；在进行动作训练时，对动作空间进行初始化，演员网络中的online策略网络产生状态空间信息，进行动作输出，并增加一个动作噪声来获取具有探索性的动作空间；基于LSTM历史记忆和道路规划属性，生成自动驾驶车辆状态预测的路径，采用DDPG算法实现自动驾驶车辆正常行驶工况下和极端行驶工况下路径轨迹的跟踪控制，并采用迭代控制方法实现自动驾驶车辆补偿控制。本发明避免了车辆在极端道路环境行驶条件下，强化学习算法的不稳定性问题的发生，提升了车辆的行驶安全性和鲁棒性。
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