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公开(公告)号：CN119568090A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411636033.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 海南大学
IPC: B60T8/1755 , B60T8/58 , G06V20/58 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自动驾驶车辆舒适性的制动控制方法，包括以下步骤：步骤1，收集前方障碍物的速度和距离信息，分析采集到的道路信息和车辆信息，再结合自身车辆当前速度、前方车辆速度以及与障碍物的距离信息等综合判断是否为紧急工况；步骤2，通过TD3深度强化学习算法对模型预测控制中的Q矩阵进行学习；步骤3，模型预测控制模型根据信息输入数据估计当前制动阶段，从策略库中调用适合当前阶段舒适性最好的Q矩阵进行优化求解；步骤4，调用训练好以后的Q矩阵进行优化求解，以生成最舒适的控制序列；步骤5，将控制序列传递给车辆控制模块进行信号转化，生成制动力矩，使得全程车辆俯仰角处于一个舒适的范围内。
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公开(公告)号：CN118331280B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410556092.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应人工势场法的多智能体编队避障控制方法，改进了引力、斥力增益系数，在斥力函数中引入距离因子。解决固定增益系数存在的局限性，初始位置引力过大以及智能体运动产生路径冗余的问题。在动态变换策略的场景下，运用领航跟随法的三角编队结构，提升多智能体运动的稳定性。使用效率函数评估和验证多智能体编队在避障过程中的适应性。仿真表明，本发明的方法优化了智能体运动轨迹，减少编队到达的时间，对随机障碍物环境的适应性更强。
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公开(公告)号：CN114488852A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210085876.5
申请日：2022-01-25
Applicant: 海南大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本申请公开了面向越野环境的无人驾驶车辆虚拟仿真系统及方法，系统包括：三维场景模块，用于生成虚拟越野环境，其场景数据包括虚拟无人驾驶车辆会遇到的正障碍和/或负障碍对应的正障碍信息和/或负障碍信息；车辆动力学模块，用于生成虚拟无人驾驶车辆；虚拟传感器模块，用于获取场景数据；路径规划模块，用于根据正障碍信息和/或负障碍信息，确定虚拟无人驾驶车辆每次遇到正障碍和/或负障碍时的全局路径和/或通过Q‑learning算法确定更优的局部路径，从而完成一次准确的避障，生成每次的全局路径信息和/或局部路径信息；运动控制模块，用于根据每次的全局路径信息和/或局部路径信息，确定虚拟无人驾驶车辆的行进，生成每次的运动控制数据。
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公开(公告)号：CN113962019A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111115504.4
申请日：2021-09-23
Applicant: 海南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟现实的智能驾驶安全防护系统，包括软件仿真模块、硬件设计及平台搭建模块、计算机控制模块和安全防护控制策略模块，软件仿真模块与硬件设计及平台搭建模块相连，软件仿真模块和硬件设计及平台搭建模块均连接计算机控制模块，计算机控制模块与安全防护控制策略模块相连。从安全防护的角度，采用软硬件结合的方式进行硬件在环试验，真实的监测车辆的状态信息，并将安全防护策略应用到实车，能够依靠试验平台复现危险场景，提高试验和验证安全防护策略的效率，较大地提高了智能驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN115432009B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211227880.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 海南大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , B60W40/107 , B60W40/105 , B60W40/10 , B60W30/095 , B60W30/09 , G06V20/56 , G06V20/58
Abstract: 本发明实施例公开了一种自动驾驶车辆轨迹跟踪控制系统，包括：信号处理子系统、参数适配模块、系统模型库、优化求解器、紧急制动模块以及系统控制模块。该系统可以根据当前车辆状态信息和道路信息，生成对应的预测时域，在满足系统约束条件下利用优化函数求解出最优的转角和加速度，并通过系统控制模块转换为控制信号，使自动驾驶车辆按照期望轨迹和期望车速行驶，实现自动驾驶车辆变速控制。当检测到前方突然出现障碍物时，该系统可以通过当前车速和到障碍物距离自动生成对应的加速度，实现紧急制动避障，保障驾乘人员安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117351648B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311298870.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种驾驶员疲劳监测预警方法，通过预处理模块对每帧图像进行处理，得到对应的高分辨率图像；将所述高分辨率图像输入改进后的YOLOV7算法中检测出的眼球和眼皮边缘对应的多个目标框，以及中的眼球和眼皮边缘的真实坐标；基于眼部的眼皮边缘的坐标确定眼皮边缘运动轨迹，基于眼部的眼球的坐标确定眼球大小；基于眼动仪获得眼球的运动轨迹，将的眼部状态信息，头部状态信息和车辆状态信息融合后传入多信息融合检测模块，综合判段驾驶员的驾驶状态。通过设计预处理模块，快速准确地解决了图像噪声较大，光线不足，画质分辨率较低的问题。通过改进的YOLOV7算法，提高了算法在图片分类的精确度及运行速度。
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公开(公告)号：CN117360544B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311517431.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于DRL‑MPC的自动驾驶车辆横向控制方法，包括获取位置状态信息，前方道路状态和障碍物信息；建立世界坐标系并建立车辆动力学模型；基于深度强化学习算法对预测模型控制中的预测模型进行学习，根据道路信息、车辆状态信息以及系统稳定性生成对应的预测模型输出，用于后续最优控制量计算；并将计算得到最优的行驶轨迹控制自动驾驶车辆按照期望轨迹和期望车速行驶或者进行紧急制动。本发明提出的自动驾驶车辆横向控制方法通过及时调整模型预测控制中的预测模型，使得车辆实现精准跟踪轨迹，并能实现精准避撞。
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公开(公告)号：CN115432009A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211227880.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 海南大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , B60W40/107 , B60W40/105 , B60W40/10 , B60W30/095 , B60W30/09 , G06V20/56 , G06V20/58
Abstract: 本发明实施例公开了一种自动驾驶车辆轨迹跟踪控制系统，包括：信号处理子系统、参数适配模块、系统模型库、优化求解器、紧急制动模块以及系统控制模块。该系统可以根据当前车辆状态信息和道路信息，生成对应的预测时域，在满足系统约束条件下利用优化函数求解出最优的转角和加速度，并通过系统控制模块转换为控制信号，使自动驾驶车辆按照期望轨迹和期望车速行驶，实现自动驾驶车辆变速控制。当检测到前方突然出现障碍物时，该系统可以通过当前车速和到障碍物距离自动生成对应的加速度，实现紧急制动避障，保障驾乘人员安全。
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公开(公告)号：CN118331280A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410556092.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应人工势场法的多智能体编队避障控制方法，改进了引力、斥力增益系数，在斥力函数中引入距离因子。解决固定增益系数存在的局限性，初始位置引力过大以及智能体运动产生路径冗余的问题。在动态变换策略的场景下，运用领航跟随法的三角编队结构，提升多智能体运动的稳定性。使用效率函数评估和验证多智能体编队在避障过程中的适应性。仿真表明，本发明的方法优化了智能体运动轨迹，减少编队到达的时间，对随机障碍物环境的适应性更强。
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公开(公告)号：CN117360544A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311517431.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于DRL‑MPC的自动驾驶车辆横向控制方法，包括获取位置状态信息，前方道路状态和障碍物信息；建立世界坐标系并建立车辆动力学模型；基于深度强化学习算法对预测模型控制中的预测模型进行学习，根据道路信息、车辆状态信息以及系统稳定性生成对应的预测模型输出，用于后续最优控制量计算；并将计算得到最优的行驶轨迹控制自动驾驶车辆按照期望轨迹和期望车速行驶或者进行紧急制动。本发明提出的自动驾驶车辆横向控制方法通过及时调整模型预测控制中的预测模型，使得车辆实现精准跟踪轨迹，并能实现精准避撞。
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