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公开(公告)号：CN115158355B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210841656.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多障碍物环境下的目标轨迹规划和跟踪方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有技术下多障碍物环境轨迹规划难的技术问题，其技术方案要点是将初始目标轨迹进行平移，生成一簇候补轨迹集；然后根据所有障碍物的势场和交通标志线势场，选取出最优的目标轨迹；再通过样条曲线方法规划出安全平顺的轨迹，实现初始目标轨迹到决策最优轨迹的平稳切换；最后，采用模型预测控制方法设计路径跟踪控制器，实现对所规划轨迹的精准跟踪。该方法能够实现智能驾驶汽车在多障碍物环境下的安全行驶，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：CN114537419B
公开(公告)日：2024-10-22
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：CN114604249B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210307966.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 东南大学
IPC: B60W30/18 , B60W30/045 , B60W10/20 , B62D15/02
Abstract: 本发明涉及一种基于Dubins曲线的车辆转向路径规划方法，包括：S1、获取车辆即将转向时的起始点坐标和终止点坐标，获取转弯半径并计算理论前轮转角和理论方向盘转角；S2、基于Dubins曲线规划最短转弯路径，将最短转弯路径显示给驾驶员；S3、当驾驶员控制车辆按照最短转弯路径转向时，判断实际方向盘转角与理论方向盘转角是否存在偏差，如果存在偏差，发出指示提醒驾驶员调整方向，直到实际方向盘转角与理论方向盘转角保持一致。本发明方法避免了因为驾驶员的判断不够准确而多次制动、加速、倒车来调整车辆姿态，提高了车辆发动机的效率与转弯行驶的安全性。兼顾车辆转弯的灵活性与能源利用的经济性。
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公开(公告)号：CN114862306B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210423508.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种重型车辆生态驾驶路线优化方法及系统，涉及智能网联车辆生态驾驶技术领域，解决了重型车辆在货物运输过程中能耗较大的技术问题，其技术方案要点是通过云技术实时获取外部数据，综合考虑道路交通、天气条件以及车辆自身状态对能耗的影响，同时通过优化速度谱和档位谱来降低车辆行驶能耗，以满足货物运输时间限制条件和能耗最优为目标，通过迪杰斯特拉算法进一步确定最佳生态驾驶路线。该优化方法及系统对于降低重型车辆在货运过程中的能量消耗具有积极意义，优化系统不仅能够在货物运输任务开始前进行离线应用，同时也可以对货物运输过程中出现的突发事件做出实时动态反应。
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公开(公告)号：CN114648114B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210274485.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/214 , B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种基于受限玻尔兹曼机的驾驶员活跃程度识别方法及系统，涉及自动驾驶技术领域，解决了驾驶员驾驶活跃程度不能够便捷的应用于人机交互控制权限分配设计中的技术问题，其技术方案要点是通过受限玻尔兹曼机对驾驶员活跃程度进行建模分析，系统结构简单，逻辑清晰，运算成本小，能高效应对连续时变的应用场景，具有强实时性。整个GB‑RBM网络系统可应用于个性化的高级驾驶辅助系统，对驾驶员活跃程度评估的结果直接明确，可以直接应用于人‑车共享控制权限的分配策略等各类决策控制模型中，具备高灵活性，强泛用性的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116128946B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202211588573.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘导向和注意力机制的双目红外深度估计方法，涉及计算机视觉中的双目视觉技术领域，解决了因红外图像具有纹理不清晰、边缘模糊、特征不明显等缺陷而导致的深度估计精度低的技术问题，其技术方案要点是引入基于伽马校正和中值滤波的图像预处理模块以增强图像边缘和细节信息，为卷积神经网络提供更多可被挖掘的深层次特征表示；在高维特征图中构建混合注意力模块以获取待匹配特征间不同通道和空间位置的深度关联，促进后续网络进行有效的深度推理；同时引入边缘导向模块，构造“边缘‑深度”联合损失函数以生成边缘清晰、深度平滑且不存在深度空洞的前景深度
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公开(公告)号：CN116215569B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202211533489.X
申请日：2022-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W30/09 , B60W30/165
Abstract: 本发明涉及一种基于行车风险评估的自动驾驶汽车规划方法及系统，包括：获取周围车辆在世界坐标系下的历史运动轨迹,采用交互式多车道模型算法分析周围车辆预测时域内在各车道的概率分布，融合计算出车辆的目标位置；根据周围车辆当前位置及下一时刻目标位置，拟合生成预测时域内的预测轨迹；根据所获得的预测轨迹，将预测时域内的全局路径跟踪偏差、碰撞风险、本车车辆控制转角的变化作为代价目标建立自动驾驶车辆模型的非线性优化函数，求解获得局部最优轨迹；采用运动控制目标函数来进行局部最佳轨迹跟踪控制，将计算的当前时刻最优车辆转角输入车辆动力学模型，实现车辆避障和
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公开(公告)号：CN115571156B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202211164025.6
申请日：2022-09-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器融合的前车横向与纵向运动状态联合估计方法，涉及无人驾驶与智能控制技术领域，解决了现有前车横向与纵向运动状态估计精度不高的技术问题，其技术方案要点是综合考虑了前车的纵向运动与侧向运动，利用V2V信息和车载传感器信息对前车的运动状态进行估计，既弥补了V2V通信速率低带来的估计精度下降的问题，也提升了估计方法对环境的适应性，同时还解决了传感器采样速率不一致情况下的异步估计问题。
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公开(公告)号：CN116714772A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310627724.8
申请日：2023-05-31
Applicant: 东南大学
IPC: B64F5/60
Abstract: 本发明公开了一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法，涉及多旋翼飞行器故障诊断技术领域，解决了四旋翼无人机执行器故障定位不够准确的技术问题，其技术方案要点是首先基于四旋翼无人机线性变参数模型设计故障检测观测器；然后结合四旋翼无人机运动特性和故障矩阵，建立用以定位故障的残差逻辑表；接着结合鲁棒L∞、H‑性能指标和极点配置条件，求解故障检测观测器增益，使观测器生成残差信号对故障敏感且对干扰不敏感；最后根据残差信号计算评估函数值，如果评估函数值超过阈值，则判定系统出现故障，同时将残差信号与故障定位残差逻辑表进行对比查找，快速定位故障位置。
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公开(公告)号：CN116215569A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211533489.X
申请日：2022-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W30/09 , B60W30/165
Abstract: 本发明涉及一种基于行车风险评估的自动驾驶汽车规划方法及系统，包括：获取周围车辆在世界坐标系下的历史运动轨迹,采用交互式多车道模型算法分析周围车辆预测时域内在各车道的概率分布，融合计算出车辆的目标位置；根据周围车辆当前位置及下一时刻目标位置，拟合生成预测时域内的预测轨迹；根据所获得的预测轨迹，将预测时域内的全局路径跟踪偏差、碰撞风险、本车车辆控制转角的变化作为代价目标建立自动驾驶车辆模型的非线性优化函数，求解获得局部最优轨迹；采用运动控制目标函数来进行局部最佳轨迹跟踪控制，将计算的当前时刻最优车辆转角输入车辆动力学模型，实现车辆避障和循迹行驶。本发明提高了循迹和避障的准确性和实时性。
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