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公开(公告)号：CN115384529A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211143448.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种应对极限工况的三轴商用车双阶段漂移控制方法及安全辅助系统，搭建包含非线性轮胎的双轨三轴车辆路径跟踪模型。根据弯道特征计算稳态漂移状态量，对状态量根轨迹进行稳定性分析，基于时变模型预测算法跟踪期望稳态漂移平衡状态，实现辅助漂移控制，获取预瞄道路信息，计算横向误差e与航向误差ΔΨ，并据此切换控制模式，在弯道临近结束时切换为集成主动前转向/附加横摆力矩的航向稳定控制，使车身姿态恢复平稳。将上述所得控制指令传输到轮边驱动总成与线控转向机构进行实时执行。本发明实现了弯道漂移与直线段路径的融合，改进了现有方法仅能进行稳态圆周工况漂移控制的不足，满足无人驾驶商用车复杂工况漂移行驶需求。
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公开(公告)号：CN115303289A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211057353.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度高斯车辆动力学模型、训练方法、智能汽车轨迹跟踪控制方法及终端设备，本发明利用物理模型获取深度高斯模型中所需的均值，利用前馈神经网络获取深度高斯模型中所需的协方差矩阵，相比于数据驱动模型，所建立的模型在准确识别车辆运行过程中各种复杂的动力学行为的基础上，融合物理模型的先验知识，增加模型的鲁棒性，避免数据驱动模型在训练数据覆盖不到区域发生未知的错误。设计的轨迹跟踪控制算法，相比于端到端控制算法，具有更高的可解释性。并且在不同的道路条件下及行驶工况下可以实现期望轨迹的跟踪控制，在保证路径跟踪精度的同时，同时兼顾横纵向稳定性，为智能汽车开发高性能的运动控制器奠定良好的基础。
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公开(公告)号：CN115158292A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210866622.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶商用车载荷与道路自适应控制系统及方法，包括车辆动力学模型部分，支持向量回归整车质量辨识部分，非线性模型预测控制部分，径向基函数神经网络部分和道路分类器部分共5部分。通过基于支持向量回归的商用车质量辨识方法和轮胎侧偏刚度在线修正方法，有效辨识出不同载荷下的车辆质量以及修正轮胎侧偏刚度，提高了车辆轨迹跟踪的能力；还提出基于径向基函数神经网络补偿横向控制，针对外界扰动和动力学模型的参数误差进行补偿，进一步降低轨迹跟踪误差；同时提出的道路分类器，可针对不同道路附着特性在线调整模型预测控制器中的控制量约束和控制增量约束，有效提升了商用车的道路适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN114987537A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210535066.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了基于神经网络动力学的自动驾驶车辆道路自适应漂移控制系统与方法，本发明所提出的控制系统包括车辆动力学模型部分，前馈神经网络模型部分，模型预测控制部分，路径跟随控制部分和道路分类器共5部分，设计的神经网络代替传统车辆动力学物理模型，有效克服传统物理模型在轮胎非线性区域精度不足的问题，显著提高了自动驾驶车辆在漂移等极限工况下的轨迹跟踪能力；设计的道路分类器，通过自动驾驶车辆制动时识别不同道路的附着特性，有效提高了自动驾驶车辆的道路自适应性，提升了自动驾驶车辆在不同路面的附着特性辨识能力。
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公开(公告)号：CN114905935A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210622677.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种纯电动汽车热管理系统及其控制方法，该热管理系统包括热泵制冷剂循环、电机冷却液循环和电池冷却液循环，热泵制冷剂循环包括压缩机、冷凝器、水冷凝器、冷水机、蒸发器、第一电子膨胀阀、第二电子膨胀阀、第三电子膨胀阀、第一三通阀、第一单向阀、第二单向阀和气液分离器，电机冷却液循环包括第一水泵、驱动电机、第二三通阀、第三三通阀和散热器，电池冷却液循环包括第二水泵、动力电池和第四三通阀。本发明的整车热管理系统简化了车辆前端的散热模块，通过单散热器实现低温下热泵加热以及高温下同时充分冷却电池、电驱系统和座舱，并通过电池和电驱系统余热回收降低了低温下的热管理能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114684199A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210467898.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种机理分析‑数据驱动的车辆动力学串联混合模型、智能汽车轨迹跟踪控制方法及控制器，提出一种机理分析‑数据驱动的车辆动力学串联混合模型，该模型不仅具有机理模型良好的系统力学背景及物理意义的优点，而且具有数据驱动模型无需任何的先验知识、仅依赖样本数据的优点，两者融合实现模型间优势互补。该模型可以补充计算机理模型中的部分未建模动态并提高模型全局计算精度，具有隐式理解不同路面附着条件的能力，为智能汽车运动控制算法设计奠定良好的模型基础。在控制方法中引入准确的车辆动力学模型，将其作为预测模型，有效提高对车辆未来状态输出的预测能力，增加非线性约束条件，提高控制精度、稳定性及可靠性。
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公开(公告)号：CN119116999A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411078274.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 江苏大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , G06V20/58 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种结合向量化地图与多任务特征嵌入的端到端自动驾驶决策规划模型与设备，包含感知、决策以及控制等不同模块的六个任务分支。利用端到端自动驾驶框架减少不同模型传递之间的误差，利用多任务约束的方式增加模型的拟合能力。结合向量化地图与鸟瞰图目标检测作为多任务模型的感知表征，提供了鸟瞰图空间下所需要的动态以及静态目标信息，同时将环境感知信息与决策的导航点输出统一到相同空间，提升模型预测精度。利用不同任务之间的交叉注意力机制进行信息传递，克服传统多任务模型中简单共享特征图导致的训练冲突，实现不同任务之间的高效耦合，提升模型预测精度。
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公开(公告)号：CN118859705A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410846940.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Co‑DMPC的自动驾驶车辆底盘多智能体系统协同控制方法、控制器及存储介质，本发明建立具有状态耦合与控制输入耦合特征的分布式状态空间方程，体现了多智能体间的相互耦合，综合考虑了邻居智能体的状态与控制输入的影响，提高了局部智能体对未来状态序列预测的准确性；设计了状态与控制输入的预测轨迹、假设轨迹和最优轨迹的含义与转化方式，为智能体间的信息交互提供了通讯基础。为协调车辆的全局性能指标，建立了考虑成本耦合的局部智能体优化问题，通过自适应权重系数定量分析了协同关系对控制效果的影响；本发明采用了在单位采样时间内多次迭代求解的方式，利用迭代误差使控制器在求解精度与求解效率两方面取得了平衡。
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公开(公告)号：CN118781267A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410746078.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理方法及系统，文本端基于大语言模型对每个类别标签生成用于对比学习的提问范式，激发大语言模型的事实性知识，将事实性知识作为答案空间，针对自动驾驶任务的类别标签生成详细的类别模板，并将类别模板缓存到离线文件中，在下游模型训练时进行加载，拓展类别模板，强化最核心的类别短语；视觉端通过稀疏采样和密集采样获取输入视频序列的关键帧，使用视频随机数据增强方法，在采样得到的关键帧上执行图像变换，增强模型对视觉表征的鲁棒性。本发明对文本模态的信息和视觉模态的信息分别进行处理，不同预处理方法的融合可以捕获不同的先验知识，利用它们互补的特性实现更优的性能。
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公开(公告)号：CN118778033A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410789741.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 江苏大学
IPC: G01S13/88 , G01S13/66 , G01S17/88 , G01S17/89 , G01C21/16 , G01S7/40 , G01S7/497 , G01S7/481 , G01S19/42 , G01S7/02 , G01S19/43 , G07C5/08 , H04N5/76 , H04L12/40 , H04W4/38 , H04Q9/00
Abstract: 本发明公开了一种用于构建自动驾驶数字孪生模型的数据采集方法、装置、设备及介质，包括传感器系统和智能处理系统，主激光雷达、毫米波雷达、相机和补盲激光雷达均通过CAN分析仪控制连接在工控机上，本发明，由安装架将主激光雷达、相机、RTK惯导、补盲激光雷达固定在车体上，搭配毫米波雷达构成数据采集的传感器终端，配合CAN分析仪对接工控机构成数据采集的硬件结构，可适配安装在不同的车体上，适应性强；搭配智能处理系统整合硬件结构构成数据采集的整体介质，为自动驾驶构建数字孪生模型提供了数据支撑，可以优化驾驶模型的性能和行为；在进行数据采集之前通过对传感器终端进行标定，保障了数据的采集精度。
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