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公开(公告)号：CN118457613B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410909983.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种越野工况驾驶状态预测方法、装置、介质及产品，涉及智能驾驶车辆技术领域，所述方法包括：获取当前时刻的越野工况驾驶数据和车辆控制指令；越野工况驾驶数据包括：车身姿态信息、道路类型、环境感知信息、悬架信息和轮速信息；利用车辆状态预测模型以及当前时刻的越野工况驾驶数据和车辆控制指令，确定下一时刻的车身姿态信息的预测值；车辆状态预测模型是利用多组训练数据组对状态预测网络进行训练得到的，训练数据组包括当前时刻的实际越野工况驾驶数据和车辆控制指令以及对应下一时刻的实际车身姿态信息；状态预测网络包括编码器、隐状态预测网络和解码器。本发明提高了越野工况驾驶状态的预测精度。
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公开(公告)号：CN118464053B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410909857.9
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种考虑稳定性的自动驾驶路径规划方法、设备及产品，涉及路径规划领域，方法包括构建栅格地图；根据栅格地图及起点信息和终点信息，采用PRM算法搜索路径；当搜索路径时，遍历当前节点的邻点，选择代价最小的节点ni，在遍历节点ni+1的邻点时，确定代价最小的节点ni+2；对节点ni、节点ni+1及节点ni+2连接起来的折线，以设定半径确定圆弧进行替换；对设定半径进行稳定性条件检验和碰撞检验；当稳定性条件检验和碰撞检验均为通过时，确定节点ni+2为路径中的节点，遍历节点ni+2的邻点，到搜索完成，得到车辆的行驶路径。本发明能够实现较短距离避撞并保证路径的坡度较小，从而保证车辆行驶的稳定性。
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公开(公告)号：CN118464015B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410909896.9
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的无人履带车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法、设备、介质及产品，涉及车辆控制领域。本发明采用μ综合方法，基于构建的无人履带车辆轨迹跟踪误差模型进行轨迹跟踪控制器的设计，以得到输入为横向误差、航向误差、速度误差以及当前时刻无人履带车辆两侧履带卷绕速度，输出为无人履带车辆两侧履带卷绕加速度的轨迹跟踪鲁棒控制器；其中，采用预瞄补偿器提供航向误差。对于无人履带车辆，轨迹跟踪鲁棒控制器可以有效抑制系统参数摄动和外界干扰等内外部不确定因素带来的不利影响，预瞄补偿器可以使车辆提前获得前方参考路径信息，进而能够保障无人履带车辆实现高精度轨迹跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118518132A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410909767.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种车辆避障路径规划控制方法、系统、介质及设备，涉及自动驾驶领域。本发明根据驾驶风格对应的最大期望侧向加速度和障碍物信息生成了一张五次多项式参数表，在车辆行驶时可以通过实时快速地查询五次多项式参数表来生成避障路径的五次多项式表达式，避免了因为复杂计算带来响应时间过长、车辆错失最佳避障时机的情况，可以有效改善算法的实时性，保证车辆行驶过程的安全性；此外还能使得行驶的路径符合驾驶员的驾驶风格，可以有效改善乘员和驾驶员的乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN117584952A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410057524.8
申请日：2024-01-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种越野环境的动态人工势场构建方法、系统及电子设备，涉及自动驾驶车辆路径规划领域，该方法通过获取可通过障碍物坐标和不可通过障碍物坐标，分别基于自车航向角构建可通过障碍物势场和不可通过障碍物势场，从而得到障碍物动态人工势场，再根据地形点坐标，构建地形势场，最后将障碍物动态人工势场和地形势场求和，得到当前越野环境的总势场，以进行自动驾驶车辆的路径规划。本发明对于单一静止障碍物建立的人工势场是随着自车航向角的改变而改变的非均匀分布的势场，这使得车辆在纵向能与障碍物保持合理避撞距离，又能在侧向更接近障碍物，提高了障碍物势场构建的准确性，有助于车辆通过狭窄空间。
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公开(公告)号：CN117571012A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410052091.7
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种越野环境无人车辆全局路径规划方法、系统及设备，涉及无人车辆全局规划领域，该方法包括获取当前越野环境的卫星高程数据及卫星遥感影像；根据卫星高程数据构建数字高程模型；根据数字高程模型确定当前越野环境的每个栅格的坡度和地表起伏程度；对卫星遥感影像进行灰度处理，得到栅格的灰度值；根据栅格的灰度值确定不同地面类型对应的栅格的通行代价；根据栅格的坡度和地表起伏程度以及不同地面类型对应的栅格的通行代价构建全局格栅地图；根据全局格栅地图确定崎岖地形势场以及路径代价；根据崎岖地形势场以及路径代价，基于布雷森汉姆直线和#imgabs0#算法搜索路径，生成全局路径。本发明能够提高车辆在越野环境中的通行效率。
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公开(公告)号：CN117553820A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410043887.6
申请日：2024-01-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开一种越野环境中路径规划方法、系统及设备，涉及路径规划技术领域，方法包括：基于目标越野环境局部栅格地图、当前车辆位置及当前车辆图像，确定当前车辆行驶路面特征，包括车辆行驶道路宽度特征、车辆周围障碍物特征；基于预设采样规则及当前车辆行驶路面特征，进行自适应调节采样，以确定路径采样点集合，进而采用碰撞检测技术，构建路径网络图；以当前车辆位置作为起始点，基于路径网络图，以总路径代价值最小且总路径长度最短为目标，采用Dijkstra算法确定出待用路径；对待用路径进行平滑处理，以得到最终行驶路径。本发明提高了越野环境下的路径规划效率，保证实时性。
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公开(公告)号：CN116495014A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310768987.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种自进化非博弈自动驾驶车辆人机共驾方法及系统，属于车辆的智能控制技术领域。所述方法采用基于类风格学习函数进行迭代求解的方式实现对驾驶员风格的学习，并进一步的基于最优控制目标函数进行自动驾驶控制量的输出，并基于类驾驶数学模型进行人机控制量的融合，减小了驾驶员的驾驶风格和自动驾驶系统输出的控制量的驾驶风格的差异，克服了人机共驾技术在车辆行驶过程中存在驾驶博弈的问题，本发明还将车辆行驶状态形成的轨迹作为车辆在驾驶员给出的控制量控制下的轨迹，对最优控制目标函数和类驾驶数学模型中的状态惩罚矩阵和控制量惩罚矩阵进行再次迭代求解，实现最优控制目标函数和类驾驶数学模型的自动化更新。
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