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公开(公告)号：CN118770280B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410753949.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，属于自动驾驶决策规划技术领域。该方法包括以下步骤：建立车辆能耗模型；构建全车垂向动力学模型；基于车辆间通信技术，获取并分析前车的行驶数据，确定跟车最小安全距离；基于有模型强化学习方法，利用贪婪动作对车辆能耗及纵向动力学模型进行更新，通过反复训练使模型达到最优结果。本发明采用上述的一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，通过智能速度规划技术，有效平衡节能和舒适性，通过生态驾驶控制策略，降低了汽车能耗，提高了乘坐舒适性，实现了更加高效、安全和愉悦的驾驶体验。
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公开(公告)号：CN119202892A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411269131.X
申请日：2024-09-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F18/2415 , B60W50/00 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N5/045 , G06F123/02
Abstract: 一种基于图交互机制的多模态车辆轨迹预测方法，涉及自动驾驶技术领域，包括：构建一个包含车辆轨迹数据的深度学习数据库，将其划分为训练集和验证集；定义车辆轨迹预测任务，获取历史轨迹信息和目标车辆的车道信息，利用LSTM编码器对输入信息进行编码，采用图多头注意力模型处理车辆交互，使用多模态注意力模型以提取车道和车辆交互的局部特征，使用基于贝塞尔曲线的轨迹解码器进行解码，获得车辆轨迹预测模型。本发明通过图建模交互关系，捕捉轨迹之间的复杂关联，结合多头注意力机制，增强模型对重要信息的关注能力，引入了基于贝塞尔曲线的连续轨迹解码器进行轨迹预测的解码，能够有效地生成平滑且连贯的轨迹，从而提高预测的准确性和可行性。
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公开(公告)号：CN119167302A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411274141.2
申请日：2024-09-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 一种车辆多模态轨迹预测方法，涉及自动驾驶技术领域，基于联合时空社会交互注意力机制，包括以下步骤：获取目标车辆及周围车辆历史轨迹及运动状态信息；对车辆历史轨迹及运动状态信息进行预处理；将处理后的轨迹数据输入编码器提取隐藏状态；空间交互模块提取目标车辆的空间交互特征；将得到的空间交互特征输入时间交互模块输出目标车辆的时间交互特征；再将二者共同输入联合时空交互模块输出得到目标车辆的联合时空交互特征；将联合时空交互特征与横纵向意图机动进行意图融合；解码器进行解码输出目标车辆的多模态预测轨迹。本发明充分考虑了时间和空间交互特征相互影响下的交互关系，提高了发明的可解释性，能够有效提高车辆预测轨迹的精度。
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公开(公告)号：CN115837844A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211627590.1
申请日：2022-12-16
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明属于纯电动车辆控制策略技术领域，具体涉及一种单踏板电动直驱车辆控制方法。该方法首先获取车辆所处道路的道路坡度、车辆的踏板位移和踏板位移速率；然后判断车辆所处的工作区间，所述工作区间为驱动区间、滑动区间或者制动区间；在车辆处于驱动区间的情况下，若道路坡度大于0，则增加踏板开度对应的转矩值；且若道路坡度大于坡度阈值、踏板位移大于踏板位移阈值或者踏板位移速率阈值大于踏板位移速率阈值，还需对增加后的踏板开度对应的转矩值进行补偿。本发明在车辆处于驱动区间的情况下，增加踏板开度对应的转矩值，进而在坡度较大、踏板位移较大或者踏板位移率较大的情况下，同样对电机转矩进行补偿，满足车辆需求。
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公开(公告)号：CN115593433A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211255783.9
申请日：2022-10-13
Applicant: 河南科技大学(CN)
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶车辆远程接管方法。首先，获取自动驾驶车辆的当前车辆状态信息和自动驾驶车辆所处环境的当前交通信息；然后利用获取的当前车辆状态信息和当前交通信息，以及构建的数字孪生模型，将当前车辆状态信息和当前交通信息与历史信息相匹配，输出得到自动驾驶车辆的接管需求：若为零接管需求，则由自动驾驶系统接管；若为弱接管需求，则由数字孪生平台接管；若为强接管需求，则由远程驾驶平台接管。本发明在自动驾驶系统发生故障或失效前进行主动接管，不存在传统接管方式造成的中途停车等待问题，可以保证驾驶任务的连续性，增加乘客舒适性，提高交通效率并提高安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115291611A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211055603.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 河南科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人车路径规划方法及系统，属于车辆路径规划技术领域。本发明在障碍物影响下一段全局路径时，若障碍物能够形成一个连续的位置序列，则将该位置序列设置成虚拟边界，在符合全局路径目标方向的情况下，根据虚拟边界进行导航，生成一条沿着虚拟边界固定安全距离的新路径。通过这种方式可以有效减少无人驾驶车辆在遇到纵深较长的障碍物时的规划次数，提升计算效率，帮助车辆快速绕过障碍物。同时，针对离散的障碍物，则根据多个评价指标从备选触须路径中选择一条最优路径，确保了最优路径选取的合理性，能够兼顾安全性和通行效率。
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公开(公告)号：CN117302264A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311381664.2
申请日：2023-10-24
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶车辆远程接管方法，自动驾驶系统对车辆进行控制期间，对道路环境是否超出自动驾驶系统控制边界进行判断，若是则对该道路环境下驾驶员的接管能力进行进一步的评估，若符合驾驶员操纵能力则将驾驶控制权限转移给驾驶员，否则进入接管过渡模块等待驾驶员接管安全时进行控制权限转移。本接管方法主要在自动驾驶系统发生故障或失效前进行主动接管，不存在传统接管方式造成的中途停车等待问题，提高了控制权限转移过程中的安全性，同时可以保证驾驶任务的连续性，增加乘客舒适性，提高交通效率并提高安全性。
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公开(公告)号：CN117215307A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311225373.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于改进场论的无人车轨迹规划方法，属于无人驾驶技术领域。本发明改进了场论的建模方法，首先考虑障碍物尺寸，使得模型更加精确，场强分布更加合理；同时针对场论的轨迹过于受环境因素影响而抖动的问题，通过设定一个安全范围用于继续维持自身运动方向的方法，进而解决上述问题，使得轨迹更加平滑；在场论的局部最优解的问题上，引用运算速度快的触须算法来引导自车逃离局部最优点，最终完成规划。
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公开(公告)号：CN113744530A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111052050.0
申请日：2021-09-08
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆工况的构建方法，包括以下步骤：1)从城市中均匀采集汽车行驶数据，对汽车行驶数据进行短行程划分，短行程划分的标准为：某车辆从一个怠速状态开始到下一个怠速状态开始的过程；行驶数据包括行驶特征参数；2)对短行程的行驶特征参数进行贡献率计算，筛选出若干个贡献率高的行驶特征参数作为主成分；贡献率为对应行驶特征参数对短行程描述的贡献率；3)基于主成分，对短行程进行聚类，将短行程至少分为拥堵和畅通两类；4)从每个分类中选出若干个短行程构成城市综合行驶工况，选出的各分类中短行程数量之间的比例与各分类中短行程总数的比例相同。
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公开(公告)号：CN118770280A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410753949.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，属于自动驾驶决策规划技术领域。该方法包括以下步骤：建立车辆能耗模型；构建全车垂向动力学模型；基于车辆间通信技术，获取并分析前车的行驶数据，确定跟车最小安全距离；基于有模型强化学习方法，利用贪婪动作对车辆能耗及纵向动力学近似模型进行更新，通过反复训练使模型达到最优结果。本发明采用上述的一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，通过智能速度规划技术，有效平衡节能和舒适性，通过生态驾驶控制策略，降低了汽车能耗，提高了乘坐舒适性，实现了更加高效、安全和愉悦的驾驶体验。
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