公开(公告)号：CN118625812A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410846943.X

申请日：2024-06-27

Applicant: 江苏大学

Inventor： 王桐 ,  袁朝春 ,  蔡英凤 ,  何友国 ,  翁烁丰 ,  吴辛恺

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/622 ,  G05D1/695

Abstract: 本发明公开了一种基于车辆动态风险评估的编队车辆主动转向避障控制方法及系统，包括如下步骤：1、获取道路环境信息和其他交通参与者信息；2、获取编队内部车辆状态信息；3、以编队车辆行驶车道前方是否存在障碍物车辆为依据，判断编队车辆是否进行转向避障控制；4、分析其他车道内交通参与者的行驶状态，以转向避障控制为前提，判断是否会与编队车辆发生碰撞，并且基于此判断将编队车辆当前车道的相邻车道进行区域划分；5、利用五次多项式曲线和撒点规划完成规划路径的优化，计算编队车辆内要保持的最小安全距离。6、根据步骤4的不同功能区域和步骤5的最小安全距离，选择合适的编队转向控制方式，在保障安全的前提下提高道路通行效率。

公开(公告)号：CN109910897B

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN201910089996.0

申请日：2019-01-30

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁朝春 ,  王俊娴 ,  翁烁丰 ,  王桐 ,  朱昊宇 ,  张海峰

IPC: B60W40/064 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于前方路面峰值附着系数的安全距离估算方法，属于行驶安全技术领域；通过采集典型道路图像来提取图像特征，根据采集到的当前车辆行驶状态参数来计算路面利用附着系数和实时滑移率s，从而计算出当前路面的实际峰值附着系数μmax，再通过设计和训练HMM模型得到前方路面的峰值附着系数μimax并将其作为安全距离模型的影响因子估算出符合实际路面状况的安全距离。本发明能够对隐藏的非可直接观测的前方道路峰值附着系数进行实时预测，所提出的改进后的安全距离模型考虑了路面状况对车辆的影响，能够更准确的计算出一个符合实际路面情况的安全距离，减少恶劣附着条件下追尾等交通事故的发生。

公开(公告)号：CN119176143A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411293838.4

申请日：2024-09-14

Applicant: 江苏大学

Inventor： 林勇峰 ,  袁朝春 ,  何友国 ,  蔡英凤 ,  翁烁丰 ,  王桐

IPC: B60W50/00 ,  B60W30/095 ,  B60W30/09 ,  B60W40/00 ,  B60W40/02 ,  B60W40/10 ,  B60W40/105

Abstract: 本发明公开了基于主被动安全信息融合的智能网联汽车安全控制方法及系统，包括环境检测模块、风险预测模块和协同控制模块。其中，环境检测模块包括乘员状态监测、车辆系统监测和交通环境感知三部分，风险预测模块包括车辆碰撞风险预测和乘员损伤风险预测两部分，协同控制模块包括车内智能约束系统、车辆转向系统和制动系统的控制执行部分；本发明充分利用主动安全系统对潜在风险的预警能力，依据建立的车辆风险预测模型和乘员损伤风险预测模型，实时计算车辆碰撞风险概率和乘员损伤概率。当遭遇不可避免的危险工况时，系统调整约束系统状态，使其达到当前乘员保护的最佳状态，避免主动安全系统与约束系统作用的不协同导致乘员额外所受的风险。

公开(公告)号：CN118597119A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410879264.2

申请日：2024-07-02

Applicant: 江苏大学

Inventor： 王桐 ,  袁朝春 ,  蔡英凤 ,  何友国 ,  翁烁丰 ,  吴辛恺

IPC: B60W30/09 ,  B60W30/095

Abstract: 本发明公开了一种考虑碰撞时间的自动紧急转向路径规划方法及系统，属于行车安全技术领域。包括如下步骤：1、获取自车行车信息；2、获取前方障碍物车辆行车信息；3、获取当前车道和相邻车道信息，构建可转向行驶区域；4、计算TTC，若TTC低于阈值，构建基于TTC的转向过程参数，设定初始和终点时间，同等时间间隔下，利用五次多项式曲线对车辆的紧急转向路径进行撒点规划；5、根据撒点规划，构建约束函数，从横向距离、通行时间和横向加速度等多个方向对规划路径进行筛选，选出最优路径。本发明能够使汽车在行车过程中及时通过自动紧急转向路径规避紧急碰撞工况，显著提高汽车行驶安全系数。提出的路径规划能够精确实现汽车的自动转向主动避撞。

公开(公告)号：CN118405117A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410491733.3

申请日：2024-04-23

Applicant: 江苏大学

Inventor： 翁烁丰 ,  袁朝春 ,  何友国 ,  蔡英凤 ,  王桐

IPC: B60W20/15 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  B60W10/06

Abstract: 本发明公开了一种基于准周期过程的插电式混合动力收获机神经网络能量管理方法，根据收获机作业流程和不同喂入量，建立准周期数据库；计算准周期数据库中不同准周期过程样本的整机功率需求并添加至准周期数据库中，求解不同样本的最优发动机功率占比表；建立BP神经网络，以喂入量、准周期作业阶段、电池荷电状态、粮仓谷物质量为输入、最优发动机功率占比为输出，进行神经网络训练，训练后的BP神经网络作为最优能量管理策略模型；实时获取收获机作业过程中的喂入量、准周期作业阶段、电池荷电状态和粮仓谷物质量，输入最优能量管理策略模型，得到最优发动机功率占比，进而计算发动机最佳扭矩。本发明方法具有高能量利用率、高实时性的特点。

公开(公告)号：CN117706940A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410042600.8

申请日：2024-01-11

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁朝春 ,  王大明 ,  何友国 ,  王桐 ,  翁烁丰 ,  陈龙 ,  蔡英凤

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种保证车队纵向稳定性与鲁棒性控制方法，属于智能网联汽车控制技术领域，其中具体设计了一种基于RBF神经网络所构建的耦合滑模控制器，通过建模的方式将车距误差考虑进滑模控制，而通过RBF网络对车队系统中不可建模误差进行估计，最终创新地设计了针对各车期望加速度的控制律、针对RBF网络权重系数调节的权重误差自适应律；使用时，通过上述滑模控制器控制车队中各跟随车辆的期望加速度，在确保各跟随车有着足够安全车距的前提下，保证车辆编队的单车稳定性、链式稳定性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN116806530A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310664018.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁朝春 ,  翁烁丰 ,  何友国 ,  陈龙 ,  张厚忠 ,  蔡英凤 ,  王桐

IPC: A01D41/127 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于喂入量估算的电动收割机多部件协同控制方法及控制器，步骤1：建立电动收割机部件动力学模型；2：采集收割机部件扭矩以及转速；3：对收割机行驶速度与转速进行线性回归拟合；4：基于当前喂入扭矩负荷值估算割台喂入量；5：基于割台喂入量估算喂入滚筒喂入量；6：基于滚筒喂入量估算值对滚筒进行预瞄复合PID控制；7：基于割台喂入量估算收割机质量；8：基于收割机质量变化对行走系统进行预瞄复合PID控制。本发明解决了喂入负载波动条件下电动收割机部件驱动控制问题，从割台动力学模型的响应特性出发对喂入量进行实时估算，并基于喂入量对行走系统与滚筒进行预瞄PID复合控制，优化复杂条件下收割机部件的控制稳定性。

公开(公告)号：CN110481550B

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN201910655213.0

申请日：2019-07-19

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁朝春 ,  孙彦军 ,  何友国 ,  翁烁丰 ,  王桐

IPC: B60W30/165

Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的汽车弯道盲区跟随控制方法，当前车未进入到弯道行驶盲区时，根据车联网系统获取的前车速度和相对距离以及自车搭载的传感器获得的自车行驶信息，建立汽车弯道安全跟随距离方程；通过对车载CCD相机采集的行驶环境图像和前车进行特征提取，确定行驶方向前方道路图像特征消失边缘线，即汽车检测盲区的边界，识别出自车到盲区边界的距离，同时识别前车车尾和盲区边界线的相对位置，在前车车尾和盲区边界线重合时，主控ECU做出跟随目标由前车转移为盲区边界线，通过车联网V2V系统获取盲区内汽车的速度，将该速度与识别出的盲区边界融合，形成一个虚拟的有速度的盲区边界跟随模型，车辆根据此跟随模型安全通过弯道。

公开(公告)号：CN108528445A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810271881.9

申请日：2018-03-29

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁朝春 ,  王桐 ,  何友国 ,  孙晓强 ,  张厚忠 ,  翁烁丰

IPC: B60W30/09 ,  B60W50/00

CPC classification number: B60W30/09 ,  B60W50/00 ,  B60W2050/0031 ,  B60W2720/12

Abstract: 本发明公开了一种智能汽车传感器盲区主动避撞方法，属于行车安全技术领域。包括如下步骤：1、获取车辆行车信息；2、通过分析传感器盲区特征信息，建立盲区运动状态方程式；3、根据盲区运动状态，建立车辆纵向主动避撞安全距离模型并计算安全距离Ds；4、根据自车与传感器盲区的相对速度和相对距离及智能汽车的行驶目标进行车速控制，使智能汽车安全快速的通过传感器盲区；5、将步骤4所要进行的动作由电子控制单元控制完成避撞，并反馈车辆状态信息给行车信息采集控制单元。本发明能够实现智能汽车在通过传感器盲区时及时的规避危险碰撞工况，显著提高了行车的安全系数；提出的盲区安全距离模型能够精确且有效的实现智能汽车的主动避撞。

公开(公告)号：CN107161143A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710351414.2

申请日：2017-05-18

Applicant: 江苏大学

Inventor： 袁朝春 ,  翁烁丰 ,  何友国 ,  范兴根 ,  刘慧 ,  王桐 ,  陆传道

IPC: B60W30/08

Abstract: 本发明公开了一种采用人工势场法的车辆主动避撞方法，属于行车安全技术领域。包括如下步骤：1:获取车辆自身与环境信息；2:通过分析车辆自身与环境信息，建立车辆虚拟斥力人工势场模型，得到车辆当前所受虚拟斥力；3:通过车辆可见障碍物斥力以及盲区虚拟斥力判断是否需要进行主动避撞；4:在需要主动避撞时，利用人工势场模型规划主动避撞路径；5:由电子控制单元按避撞路径控制避撞；6:判断当前驾驶员操作，决策是否归还车辆控制权；7:重复步骤1至6直到车辆到达安全地点。本发明提出人工势场模型能够合理规划避撞路径，避免车辆规避障碍物过程中的二次碰撞所带来的伤害；同时对驾驶员操作的检测能够实现车辆主动避撞与驾驶员控制的合理过渡。