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公开(公告)号：CN110949378A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911392674.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: B60W30/09
Abstract: 本发明涉及一种汽车高速工况防碰撞追尾装置及方法，该方法包括以下步骤：1）汽车在高速行驶中，检测同车道前方行驶车辆状态信息，同车道后方行驶车辆信息及相邻车道行驶车辆信息；2）当同车道前方行驶车辆急刹车时，汽车进行减速，与前车保持安全距离，当汽车减速到下限值时，按如下方法行驶：当同车道后方没有行驶车辆时，自动驾驶模块控制汽车继续减速，与同车道前车保持安全距离；当同车道后方存在行驶车辆，且相邻车道前方和后方没有行驶车辆时，路径规划模块规划出一条变道轨迹，自动驾驶模块控制汽车按变道轨迹行驶，向相邻车道进行变道。该装置及方法有利于避免汽车在高速行驶中与周围的行驶车辆发生碰撞追尾，提高行车安全性。
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公开(公告)号：CN110598835B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910891696.4
申请日：2019-09-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯变异遗传算法优化神经网络的小车自动寻路方法。该方法在遗传算法基础上，改用基于以标准正态分布的方式快速搜索，可行解区域，确定最优小车神经网络，使小车快速搜索全局过程解域中所匹配的最佳权值和阈值组合。本发明通过遗传算法的迭代进化思想和神经网络的结合，与所研究的优化对象及参数进行一一对应。算法使用的是python编程，在OpenGL模块下上实现该小车的二维动画可视化，从而找到该研究问题的较好的实现方法，也就是找到小车的最佳行驶路线，完成预定赛道的自动寻路过程。
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公开(公告)号：CN110705803B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910964030.7
申请日：2019-10-11
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于三角形内心引导RRT算法的路径规划方法。本方法为了克服RRT算法存在的缺点及将目标点以一定概率出现在随机点中会导致陷入局部最小的危险,提出利用三角形内心来引导随机树的方法。通过将随机函数生成的随机点、随机树中与该随机点距离最近的点及目标点三点构成三角形的三个顶点，再计算该三角形的内心坐标，用该内心坐标作为随机树的生长方向；另外通过在一定循环次数下，记录使用内心引导的次数及随机树的生长情况来调整采样方式。这样不仅对随机树的生长进行了引导，还有效的避免了陷入局部最小风险。本发明的方法提高了规划的效率，规划路径所需时间更少，迭代次数更少，路径更短。
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公开(公告)号：CN111141304A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911393785.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于同心圆采样引导RRT算法的路径规划方法，包括以下步骤：1、将路径规划的起始点作为随机树的根节点；2、由同心圆采样生成随机点；3、判断随机点是否在地图范围内，是则转步骤4，否则返回步骤2重新生成随机点；4、找出离随机点最近的节点作为邻近点；5、从邻近点向随机点方向以步长扩展生成新节点；6、判断新节点与邻近点之间是否存在障碍物，是则返回步骤2重新采样，否则将新节点加入随机树中；7、判断新节点是否在目标点区域内，是则将目标点加入到随机树中，从目标点回溯到根节点，得到规划路径的路径点，否则返回步骤2；8、对路径点进行拟合，得到最终的路径。该方法有利于提高寻路效率，快速找到规划路径。
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公开(公告)号：CN110598835A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910891696.4
申请日：2019-09-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯变异遗传算法优化神经网络的小车自动寻路方法。该方法在遗传算法基础上，改用基于以标准正态分布的方式快速搜索，可行解区域，确定最优小车神经网络，使小车快速搜索全局过程解域中所匹配的最佳权值和阈值组合。本发明通过遗传算法的迭代进化思想和神经网络的结合，与所研究的优化对象及参数进行一一对应。算法使用的是python编程，在OpenGL模块下上实现该小车的二维动画可视化，从而找到该研究问题的较好的实现方法，也就是找到小车的最佳行驶路线，完成预定赛道的自动寻路过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110018689A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910403311.5
申请日：2019-05-15
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于动态窗口的多虚拟目标点全局动态路径规划算法，将动态窗口法应用在全局路径规划方向，改进传统全局规划路径不连续不平滑的缺陷。具体操作是通过增加多个虚拟目标点、在特殊位置更新无人车的航向角并加入了随机障碍物，实现了无人车的全局动态路径规划，并将其应用在“中国大学生无人驾驶方程式大赛”中的绕“8”赛道等复杂环境下。MATLAB仿真结果表明无人车能够有效的避开随机出现的障碍物，并安全稳定地完成全局路径的规划与追踪。
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公开(公告)号：CN110949378B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201911392674.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: B60W30/09
Abstract: 本发明涉及一种汽车高速工况防碰撞追尾装置及方法，该方法包括以下步骤：1）汽车在高速行驶中，检测同车道前方行驶车辆状态信息，同车道后方行驶车辆信息及相邻车道行驶车辆信息；2）当同车道前方行驶车辆急刹车时，汽车进行减速，与前车保持安全距离，当汽车减速到下限值时，按如下方法行驶：当同车道后方没有行驶车辆时，自动驾驶模块控制汽车继续减速，与同车道前车保持安全距离；当同车道后方存在行驶车辆，且相邻车道前方和后方没有行驶车辆时，路径规划模块规划出一条变道轨迹，自动驾驶模块控制汽车按变道轨迹行驶，向相邻车道进行变道。该装置及方法有利于避免汽车在高速行驶中与周围的行驶车辆发生碰撞追尾，提高行车安全性。
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公开(公告)号：CN110018689B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910403311.5
申请日：2019-05-15
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于动态窗口的多虚拟目标点全局动态路径规划算法，将动态窗口法应用在全局路径规划方向，改进传统全局规划路径不连续不平滑的缺陷。具体操作是通过增加多个虚拟目标点、在特殊位置更新无人车的航向角并加入了随机障碍物，实现了无人车的全局动态路径规划，并将其应用在“中国大学生无人驾驶方程式大赛”中的绕“8”赛道等复杂环境下。MATLAB仿真结果表明无人车能够有效的避开随机出现的障碍物，并安全稳定地完成全局路径的规划与追踪。
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公开(公告)号：CN110705803A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910964030.7
申请日：2019-10-11
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于三角形内心引导RRT算法的路径规划方法。本方法为了克服RRT算法存在的缺点及将目标点以一定概率出现在随机点中会导致陷入局部最小的危险,提出利用三角形内心来引导随机树的方法。通过将随机函数生成的随机点、随机树中与该随机点距离最近的点及目标点三点构成三角形的三个顶点，再计算该三角形的内心坐标，用该内心坐标作为随机树的生长方向；另外通过在一定循环次数下，记录使用内心引导的次数及随机树的生长情况来调整采样方式。这样不仅对随机树的生长进行了引导，还有效的避免了陷入局部最小风险。本发明的方法提高了规划的效率，规划路径所需时间更少，迭代次数更少，路径更短。
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公开(公告)号：CN110549970B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN201910909068.4
申请日：2019-09-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种旋转吸能式汽车保险杠及其工作方法，包括保险杠本体、前吸能组件以及后吸能组件，前吸能组件包括固定座，固定座的前端沿横向间隔均布有若干个用以与保险杠本体变形后相抵接的V型吸能件，V型吸能件包括两个呈V字形分布的吸能柱，吸能柱的中后端与固定座相铰接；后吸能组件包括前、后平行设置的横体和防撞梁，横体与固定座固联，横体与防撞梁之间倾斜设有斜体，斜体的两端分别经铰链与防撞梁和横体铰接，斜体与横体和防撞梁之间均纵设减震组件。本发明结构合理，在车身撞击过程中能量被吸能柱吸收的同时，通过旋转将能量带走，剩余能量通过多级吸能结构吸收并传递至车身，缓冲减震效果好，可对车内人员起到重要保护作用。
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