一种极限工况下多车协同定位平台及定位方法

    公开(公告)号:CN111123334B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN201910664988.4

    申请日:2019-07-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种极限工况下多车协同定位平台及定位方法,定位平台包括在极限工况情况下互相协作实现车辆精准定位的通信装置、车载装置、路侧装置以及卫星组;通信装置为位于网络中的车辆提供实时信号;车载装置安装在位于网络中的车辆上,其实时接收通信装置的信息以及相邻其他车辆的位置信息;路侧装置布设在道路两侧,其为车载装置实时提供道路两侧固定物的信息;卫星组为位于网络中的车辆在优质路况上提供道路级车辆定位,为位于网络中的车辆在极限工况下提供绝对定位,同时为车载装置、路侧装置提供辅助定位;本发明在极限工况下能够实时的完成道路与环境感知准确定位,为智能网联汽车的发展与交通道路系统的改善提供了强有力的基础。

    基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法

    公开(公告)号:CN114030474B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202110954134.7

    申请日:2021-08-19

    Applicant: 东南大学

    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。

    一种四轮电驱动汽车状态预测方法

    公开(公告)号:CN113650620B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202111002707.2

    申请日:2021-08-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种四轮电驱动汽车状态预测方法,首先利用车载传感器获得汽车的纵向速度、横摆角速度、轮胎侧向力、前轮转角信号和纵向驱动力信息,利用无迹卡尔曼滤波算法获得基于模型的车辆状态估计;将车辆运行中产生的大数据进行提取获得状态输入和输出数据集,运用神经网络训练获得软件定义的车,使得其能够根据车辆控制输入自动输出车辆状态,获得基于数据的车辆状态估计;将获得的基于模型和数据的车辆估计加权融合,获得最终汽车状态估计值。本发明基于算法的持续优化,不断改善预测精度,促进了汽车主动安全控制技术的发展。

    多车协同轨迹规划和路径跟踪方法

    公开(公告)号:CN114030469B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202110675043.X

    申请日:2021-06-18

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多车协同轨迹规划和路径跟踪方法,涉及智能交通技术领域,解决了现有技术下单车变道效率不高的技术问题,其技术方案要点是将车‑车之间的协同变道分解为车速调整和变道汇入两个过程,在调整阶段综合考虑了车辆行驶的安全性、舒适性、交通效率等因素,获取每辆车最优的加/减速度并进行纵向车速调整。该方法能够实现智能网联汽车协同实时轨迹重规划和全局路径跟踪,具有很强的实用性,以及广阔的商业应用前景。

    一种考虑质量失配的轮胎路面附着系数多模型融合估计方法

    公开(公告)号:CN114043986A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202110971842.1

    申请日:2021-08-20

    Applicant: 东南大学

    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。

    一种基于模型和参数动态调整的自适应车辆状态预测系统及预测方法

    公开(公告)号:CN111152795B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202010017828.3

    申请日:2020-01-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于模型和参数动态调整的自适应车辆状态预测系统及预测方法,工作时,通过模糊推理系统单元对鲁棒容积卡尔曼滤波单元中过程噪声参数进行动态更新,通过模型参数预测单元对鲁棒容积卡尔曼滤波单元中模型参数进行动态更新;基于车载传感器信号测量单元采集到的传感器信息和鲁棒容积卡尔曼滤波单元完成对汽车状态的高精度预测;本发明在汽车状态预测的同时模型具有动态更新能力,同时基于算法的持续自我调整,不断改善预测精度,促进了汽车主动安全控制技术的发展。

    一种BDS、GPS相结合的多源信息融合多模态车辆定位装置及定位方法

    公开(公告)号:CN110515106B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN201910664950.7

    申请日:2019-07-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种BDS、GPS相结合的多源信息融合多模态车辆定位装置及定位方法,包括空间卫星装置,实现卫星信息的收集;地面融合装置,其接收空间卫星装置发送的卫星信息,同时对接收到的卫星信息进行数据处理;车辆行驶装置,包括接收单元和感知装置,感知装置获取车辆附近环境信息,接收单元接收地面融合装置处理后的数据信息、感知装置获取的车辆附近环境信息以及空间卫星装置收集到的卫星信息,其中,地面融合装置处理后的数据信息与收集到的卫星信息之间形成双误差;交通道路数据库,其为车辆发送实时交通路况信息;本发明用于为车辆驾驶人提供准确定位,同时可以实现车辆在森林高楼、隧道、地下停车场丢失卫星信号情况下的高精准定位,为智能网联车提供技术支持。

    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

    公开(公告)号:CN113771865B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202110964974.1

    申请日:2021-08-20

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及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,首先利用车载传感器获得带有异常测量数据的横向加速度信号以及正常的前轮转角和纵向加速度,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车辆的纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度来实现汽车状态的精确获取。本发明可以填补当前车载传感器测量数据异常情况下汽车状态无法精确估计的技术空白,提升了汽车主动安全控制技术水平。本发明考虑到现有汽车状态估计中尚未考虑传感器数据异常,利用贝叶斯概率理论设计了考虑数据异常的先验与后验相结合的估计方法,可以填补当前传感器数据异常情况下汽车状态无法估计的技术空白。

    基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法

    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

    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。

    一种考虑质量失配的轮胎路面附着系数多模型融合估计方法

    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

    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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