公开(公告)号：CN118798016A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410990826.0

申请日：2024-07-23

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 刘攀 ,  刘文举 ,  高建平 ,  郗建国 ,  吴延峰 ,  李哲 ,  王航 ,  刘铭 ,  白佩毅

IPC: G06F30/25 ,  G06F111/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种随机外形砾石颗粒承载能力的分析方法、装置、电子设备及存储介质，通过数字图像处理技术与覆盖颗粒填充法进行砾石的离散元模型构建的方法。进行箱体压缩实验，测试砾石集料的承载特性，通过与砾石颗粒仿真实验进行对比，对砾石颗粒离散元模型的准确性进行验证的方法。对实验数据进行宏细观综合分析，探究影响砾石颗粒承载能力的实际因素的方法。本发明采用上述的一种随机外形砾石颗粒承载能力的分析方法、装置、电子设备及存储介质，能够有效地实现砾石集料承载能力的分析，同时显著提升离散元建模的精确度，并减少三维离散元建模的工作量及后续模拟实验的计算量。

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

Inventor： 刘攀 ,  杨宇 ,  高建平 ,  张植钧 ,  刘文举

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。

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

Inventor： 刘攀 ,  杨宇 ,  高建平 ,  张植钧 ,  刘文举

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。