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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115375187A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211205451.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 一种高速动车组心理修正量计算方法，属于智能动车组设计技术领域，本发明通过兼顾总体设计尺寸与个人主观感受两个维度，采用加权求值的方法，将采集的司乘主观感受量化值与动车组可优化数据结合，最终得到某一功能尺寸的心理修正量，以实现在考虑司乘主观心理感受的情况下为动车组内部功能尺寸设计过程中提供心理修正量量化尺寸，将动车组尺寸设计过程中司乘心理主观感受考虑在内，从而提高司乘人员的乘坐舒适性与功能区的使用感受。
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公开(公告)号：CN115167134B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210846015.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多维奖励Q学习的模型预测加权因子动态调整方法，属于自动驾驶车辆轨迹跟踪控制领域。解决了采用模型预测控制原理设计轨迹跟踪控制器时对加权因子的选取不当会降低自动驾驶车辆轨迹跟踪稳定性和精确性以及行驶安全性的问题。本发明通过强化学习中Q学习方法，训练了加权因子最优调整策略，可实时动态调整模型预测轨迹跟踪控制器的加权因子，从而实时优化自动驾驶车辆的轨迹跟踪性能，以减少在每个采样时刻下车辆实际位置与预期轨迹之间的误差，提高自动驾驶车辆的轨迹跟踪精度和行驶稳定性、舒适性。
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公开(公告)号：CN115167134A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210846015.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多维奖励Q学习的模型预测加权因子动态调整方法，属于自动驾驶车辆轨迹跟踪控制领域。解决了采用模型预测控制原理设计轨迹跟踪控制器时对加权因子的选取不当会降低自动驾驶车辆轨迹跟踪稳定性和精确性以及行驶安全性的问题。本发明通过强化学习中Q学习方法，训练了加权因子最优调整策略，可实时动态调整模型预测轨迹跟踪控制器的加权因子，从而实时优化自动驾驶车辆的轨迹跟踪性能，以减少在每个采样时刻下车辆实际位置与预期轨迹之间的误差，提高自动驾驶车辆的轨迹跟踪精度和行驶稳定性、舒适性。
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公开(公告)号：CN214541051U
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202121075220.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本实用新型提供一种新型非结构化道路T型路口智能交通管控装置，包括控制箱、立柱、工控机、电池、显示板、激光雷达，所述的控制箱设在下部，立柱设在控制箱上，工控机和电池设在控制箱内；立柱的中上部设有三面显示板，分别朝向T型路口的三个方向；所述的激光雷达设在立柱的上部，朝向T型路口的三个方向；所述的显示板和激光雷达分别通过线路与工控机和电池相连。本实用新型可以对T型路口实现智能检测，并对各个支路上的行人和车辆的车速与距离等路况信息进行直观显示，特别是在雾天和雨天，给视野遮挡支路上车辆及行人提示，更能提高驾驶人对路口环境的注意力，不受天气和夜间影响，避免因视野问题造成交通事故。
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