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公开(公告)号：CN114030474A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110954134.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/08
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法，涉及智能交通技术领域，解决了未将驾驶员对周边环境的主观感受融入到自动驾驶控制器中的技术问题，其技术方案要点是采用驾驶员在避障过程中可接受的最大侧向加速度的差异提取驾驶员的异质性，提出了一种曲线坐标系下多项式单移线避障轨迹的曲率计算方法，能够得到弯曲道路上车辆避障距离与驾驶员最大可接受侧向加速度的关系，并以此来调整周边环境势场的范围，使其更符合驾驶员的主观感受。基于该方法设计的自主驾驶车辆，能够为不同的用户提供不同的安全和舒适的驾驶方式，做到个性化类人驾驶，有效提高驾驶员和乘客的乘坐舒适性，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN109229200A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811048354.8
申请日：2018-09-10
Applicant: 东南大学
CPC classification number: B62D1/283 , B62D5/0421 , B62D5/046
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶方程式赛车通用转向系统及控制方法，包括动力装置、与赛车前轮连接的用于监测转向角的转向角监测装置和与方向盘连接的用于监测方向盘转角的方向盘转角监测装置，其中，转向角监测装置通过第二转向传动杆与方向盘转角监测装置连接，动力装置与转向角监测装置联通，动力装置为整个转向系统提供动力；本发明可实现赛车自动转向的精准控制，而且无需加装齿轮分离装置以消除转向舵机的巨大转向阻力，便可实现有人驾驶无人驾驶状态切换，结构简单，降低了无人驾驶方程式赛车的设计加工成本，具有一定的通用性。
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公开(公告)号：CN115140094B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210842508.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纵向安全间距模型的实时换道决策方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有决策方法实时性差、时变交通环境不适用的技术问题，其技术方案要点是建立考虑与周围车辆碰撞风险以及前车突然减速行为的纵向安全间距模型；假设主车和周围车辆加速度保持不变，对主车和周围车辆的运动状态进行预测；计算预测时域内主车与当前车道前车的纵向间距，提出基于纵向安全间距模型的重规划决策方法；根据当前时刻，主车与周围车辆的位置关系、速度关系，设计势场法来选择出最优目标车道；采用样条曲线方法规划出安全轨迹，实现主车从初始车道到目标车道的安全、平稳切换，实现智能驾驶汽车在时变交通环境下的安全行驶。
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公开(公告)号：CN115140092B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210842486.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种共驾型智能汽车人机控制权限个性化转移方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有权限转移过程中人机冲突的技术问题，其技术方案要点是提出基于样条曲线方法的柔性化权限转移策略，采用影响驾驶员权限转移过程的个性化预瞄时间和反应时间对所设计的权限转移策略进行优化调整，使其更加符合不同驾驶员的操纵偏好。该方法能够实现车辆控制权的平稳过渡，提高共驾型智能汽车的行驶安全性和操纵稳定性，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN114750766B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210279062.5
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短时记忆网络的驾驶行为预测方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，解决了对驾驶员驾驶行为预测不够精准的技术问题，其技术方案要点是通过成熟的车载传感器，实现了短时窗下快速预测驾驶员未来纵横向驾驶行为的功能，预测精度高，实现了在轻量级车载处理器下对驾驶员未来纵横向驾驶行为的预测，经济成本低。能够广泛的服务于车辆辅助驾驶系统，提升辅助驾驶系统的安全性，增强辅助系统对驾驶员的理解，有助于实现安全驾驶，具有实用性与商业化价值。同时，基于大数据的深度学习方法有很高的预测精度、鲁棒性和泛化能力，有助于先进驾驶辅助系统的深度开发，广泛适用于不同车辆下的驾驶员行为预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114043986B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110971842.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/064
Abstract: 本发明公开了一种车载传感器测量数据异常情况下的汽车状态估计方法，具体包括以下步骤：采集车辆纵向加速度、横向加速度、横摆角速度和前轮转角信号，与非线性车辆模型结合，利用强跟踪无迹卡尔曼滤波估计车辆轴向力信息，基于车辆轴向力信息利用交互多模型无迹卡尔曼估计轮胎路面附着系数；车辆轴向力信息包括车辆前轴的纵向力和侧向力以及车辆后轴的纵向力和侧向力。通过交互与混合、预测以及融合，给出了一种可以结合多个模型的优势实现在复杂驾驶工况下轮胎路面附着系数的精确估计，然后对后验状态#imgabs0#和它的协方差矩阵Pη更新，采用先验与后验相结合的估计方法，可以填补当前质量失配情况下汽车轴向力无法精确估计的技术空白。
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公开(公告)号：CN115285136A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210842510.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有自动驾驶技术偏向同质化、不符合驾驶员个性化操纵偏好的技术问题，其技术方案要点是设计基于模型预测控制的路径跟踪控制器，采用不同驾驶员个性化的视觉预瞄‑反馈控制‑比例增益‑神经肌肉延迟行为对路径跟踪控制器进行拟人化改进，有效提高不同驾驶员对于车辆操纵的满意程度。该方法能够实现智能汽车的拟人化驾驶，提高人类驾驶员对于智能汽车的信任感和接受度，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN114537419A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210274482.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑驾驶员活跃度及驾驶能力的辅助控制器设计方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了人机控制权限分配策略不够精准、驾驶舒适性和人机合作性能较差的技术问题，其技术方案要点是引入驾驶员活跃度和驾驶能力两个量化指标，并基于驾驶员时变特性设计人机共享控制权限分配策略，构建了基于模糊推理的人机共享控制器，实现个性化辅助驾驶。此外，该方法综合考虑了车辆行驶性能以及人机合作水平，并利用鲁棒正不变集理论处理系统多约束下的共享控制问题，该方法保证了车辆稳定性和路径跟踪性能的同时，提升了驾驶舒适性和人机合作性能，在未来高级辅助驾驶系统中具有广泛的应用前景和实用性。
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公开(公告)号：CN113978476A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110964949.3
申请日：2021-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑传感器数据丢失的线控汽车轮胎侧向力估计方法，首先利用电动汽车车载传感器获得带有部分测量数据丢失的前轮转角，纵向速度，质心侧偏角以及纵、横向加速度信号，利用线控系统中CAN总线获得轮胎的纵向驱动力信息，将这些信息与非线性车辆模型结合利用先验预估和后验更新的方法估计轮胎侧向力，实现轮胎侧向力的精确获取。本发明可以填补当前传感器数据丢失情况下轮胎力无法估计的技术空白，促进了汽车主动安全控制技术的发展。
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公开(公告)号：CN113743479A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110954152.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种端‑边‑云车路协同融合感知架构及其构建方法，涉及智能交通技术领域，解决了当前车路协同架构下各智能体信息流之间弱关联、强冲突、高分散、低兼容的技术问题，其技术方案要点是将车端、路端和云端各感知单元、计算设备、通信装置看成自动驾驶感知系统的智能体，以各智能体的协同感知为重点，根据多Agent的分布式协调感知理论，构建具备分层次、跨时空、多任务技术特点的端‑边‑云车路协同融合感知架构。为自动驾驶的决策、规划与控制提供一个环境适应性强、环境识别和理解准确度高、应对场景变化具有强鲁棒性的多源感知系统。
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