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公开(公告)号：CN112677982B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011563810.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员特性的车辆纵向速度规划方法，首先，确定不同驾驶风格对应的驾驶特征数据；然后，获取车辆当前的行驶状态数据和规划路径长度；之后，根据行驶状态数据确定相应的驾驶特征数据；最后，通过确定的驾驶特征数据、行驶状态数据和规划路径长度生成具有分段函数的加减速控制曲线。本发明在考虑不同的驾驶员习惯的基础下，充分发挥了车辆的最大加速度性能；通过规划加加速度连续特性，改善了车辆在起动、停止及变速时产生的冲击、顿挫或抖振现象，提高了纵向运动控制的平顺性和舒适性，并且可根据上一执行周期结束的车辆状态参数、下一规划周期规划参数和相应边界条件约束进行自适应，生成相应的加减速控制曲线以匹配下一规划周期。
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公开(公告)号：CN114576300A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210233766.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 重庆大学
IPC: F16F9/53
Abstract: 本发明公开了一种活塞总成，包括芯体、导磁环、阻磁环及外罩。芯体安装于活塞杆上，芯体设有线圈槽，线圈槽内设有线圈，且线圈的导线穿过活塞杆与电源连接。导磁环安装于线圈槽内，导磁环设有两组，两组导磁环沿活塞杆的轴向依次设置。阻磁环安装于线圈槽内，两组导磁环通过阻磁环间隔，且导磁环朝靠近阻磁环的方向壁厚逐渐减小，外罩套设于芯体外。本发明还公开了一种全通道有效磁流变减振器，包括缸筒、浮动活塞、上述活塞总成及活塞杆。上述全通道有效磁流变减振器及其活塞总成，可以有效解决导磁环易发生磁饱和现象，导致的难以工程应用的问题，尤其是针对小尺寸磁流变减振器优势更加明显，基本可以实现全阻尼通道有效。
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公开(公告)号：CN112550287A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011492139.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W30/095 , B60W60/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种面向结构化道路的驾驶风险评估方法，包括：基于离散路点信息对参考道路中心线进行参数化建模，获得前方道路模型；基于道路模型，通过向量正交法对障碍物在Frenet‑Serret坐标系下进行定位，将实际道路交通场景降维成二维直线道路交通场景；结合道路模型、障碍物信息以及交通行驶状况，建立反应车路一体化的驾驶风险量化评估模型，计算综合行车风险势能对行车风险态势进行评估。本发明对道路参数化建模和障碍物坐标转换，将所评估的复杂道路环境转变为“直道”环境，省去了因路形差异而导致的算法修改工作，增强了算法对复杂交通工况的鲁棒性与适用性。
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公开(公告)号：CN113792745B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111091076.6
申请日：2021-09-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于树木骨架提取技术领域，具体公开了一种单面树木点云骨架线提取方法及系统，该方法通过采集树木单面图片信息，将单面图片信息输入全卷积神经网络中，得到树枝图，将树枝图输入卷积神经网络，提取树枝图中的关键点，将关键点输入训练网络中，自侧输出层提取出不同尺度的多张真值骨架图，训练网络把其中相同尺度的真值骨架图进行融合，得到二维树骨架，采集树木的深度图，并对深度图进行优化，根据相机标定方法，将优化后的深度图与二维树骨架结合，得到三维树骨架。采用本技术方案，利用端到端的学习算法，依靠卷积神经网络的学习能力，从二维图像中提取骨架，再结合深度图信息生成三维骨架。
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公开(公告)号：CN114576300B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210233766.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 重庆大学
IPC: F16F9/53
Abstract: 本发明公开了一种活塞总成，包括芯体、导磁环、阻磁环及外罩。芯体安装于活塞杆上，芯体设有线圈槽，线圈槽内设有线圈，且线圈的导线穿过活塞杆与电源连接。导磁环安装于线圈槽内，导磁环设有两组，两组导磁环沿活塞杆的轴向依次设置。阻磁环安装于线圈槽内，两组导磁环通过阻磁环间隔，且导磁环朝靠近阻磁环的方向壁厚逐渐减小，外罩套设于芯体外。本发明还公开了一种全通道有效磁流变减振器，包括缸筒、浮动活塞、上述活塞总成及活塞杆。上述全通道有效磁流变减振器及其活塞总成，可以有效解决导磁环易发生磁饱和现象，导致的难以工程应用的问题，尤其是针对小尺寸磁流变减振器优势更加明显，基本可以实现全阻尼通道有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112572472A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011445619.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种基于Frenet坐标系的自动驾驶碰撞预测方法，包括：建立笛卡尔坐标系，并根据信息采集设备采集的道路散点信息，拟合自车所在车道的中心线；建立Frenet坐标系，并根据信息采集设备获取的自车和障碍车位置信息，确定自车和障碍车在Frenet坐标系中的位置；获取自车的规划轨迹，按一定时间间隔在轨迹上选取采样点，并以自车处于采样点位置时的几何中心为圆心建立膨胀椭圆；根据预测的未来一段时间内障碍车的轨迹，找到对应于自车采样点时刻的障碍车位置，并从障碍车外轮廓矩形上取采样点；判断障碍车采样点是否位于自车膨胀椭圆内。本发明考虑了环境感知误差和自车轨迹跟踪误差，避免了因感知误差和跟踪误差导致障碍车与自车发生碰撞。
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公开(公告)号：CN112668779A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011581188.5
申请日：2020-12-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应高斯过程的前车运动状态预测方法，首先，采集不同驾驶环境下的自然驾驶数据，并将从中提取的数据片段按照前方车辆类型分为三类，然后，通过分类数据训练HMM及获取每类GPR模型超参数的初始值和边界约束。之后采集实时驾驶数据，利用HMM对前方车辆类型进行识别，并根据识别结果选择相应的初始值及边界约束，通过实时驾驶数据对超参数进行自适应更新，构建自适应高斯过程，最后利用自适应高斯过程预测前车运动状态。从车辆角度考虑前车运动特性，有效避免驾驶员特性对前车状态的影响，通过AOGPR模型能有效的对前车状态进行预测，不仅能对前车运动状态进行长时间预测，还能对前车运动状态的不确定性进行预测，该方法扩展性强，能适应不同的驾驶场景。
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公开(公告)号：CN113792745A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111091076.6
申请日：2021-09-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于树木骨架提取技术领域，具体公开了一种单面树木点云骨架线提取方法及系统，该方法通过采集树木单面图片信息，将单面图片信息输入全卷积神经网络中，得到树枝图，将树枝图输入卷积神经网络，提取树枝图中的关键点，将关键点输入训练网络中，自侧输出层提取出不同尺度的多张真值骨架图，训练网络把其中相同尺度的真值骨架图进行融合，得到二维树骨架，采集树木的深度图，并对深度图进行优化，根据相机标定方法，将优化后的深度图与二维树骨架结合，得到三维树骨架。采用本技术方案，利用端到端的学习算法，依靠卷积神经网络的学习能力，从二维图像中提取骨架，再结合深度图信息生成三维骨架。
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公开(公告)号：CN112572472B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202011445619.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种基于Frenet坐标系的自动驾驶碰撞预测方法，包括：建立笛卡尔坐标系，并根据信息采集设备采集的道路散点信息，拟合自车所在车道的中心线；建立Frenet坐标系，并根据信息采集设备获取的自车和障碍车位置信息，确定自车和障碍车在Frenet坐标系中的位置；获取自车的规划轨迹，按一定时间间隔在轨迹上选取采样点，并以自车处于采样点位置时的几何中心为圆心建立膨胀椭圆；根据预测的未来一段时间内障碍车的轨迹，找到对应于自车采样点时刻的障碍车位置，并从障碍车外轮廓矩形上取采样点；判断障碍车采样点是否位于自车膨胀椭圆内。本发明考虑了环境感知误差和自车轨迹跟踪误差，避免了因感知误差和跟踪误差导致障碍车与自车发生碰撞。
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公开(公告)号：CN114265310B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111422376.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种不可靠数据传输环境下车辆鲁棒保性能耦合控制方法，该控制方法采用设计的不可靠数据传输环境下车辆的鲁棒保性能控制器进行车辆控制。鲁棒保性能控制器的设计方法包括：通过预瞄运动学模型和不确定性车辆动力学模型，构建时滞环境下车辆的不确定性循迹动力学模型，并基于多胞体理论，车辆的不确定性多胞体循迹动力学模型，最后采用线性矩阵不等式设计鲁棒保性能控制器。考虑到了由时变参数、未建模误差等引起的模型失配问题，引入H∞、保性能指标，建立车辆鲁棒保性能控制器，实现在不可靠数据传输环境下的车辆纵横向耦合运动控制，具有良好的抗扰能力和工况适应性，能够快速地消除运动跟踪误差和有效地保障车辆的横向稳定性。
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