公开(公告)号：CN119202770A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411208791.7

申请日：2024-08-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 庄伟超 ,  郭铭轩 ,  李兵兵 ,  董昊轩 ,  许恩永 ,  殷国栋 ,  张楠 ,  刘志军 ,  高强 ,  王金湘 ,  魏文鹏

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法，利用大数据提取技术从多源数据集中提取模型所需车辆运行数据，进而完成数据异常帧辨识、数据清洗和车辆特征扩展，基于运行中断时刻切分构建驾驶行为数据集；采用K‑means算法构建驾驶行为数据集的聚类分析模型，生成高速行驶、舒缓、适中、激进四类驾驶行为簇；面向激进类驾驶行为片段，采用Transformer瞬时燃油消耗率预测模型评估能耗水平，进而建立以能耗最优为目标的动态规划算法模型，完成驾驶行为片段的能耗水平对比与最佳燃油经济性策略规划。本发明依托车联网数据实现驾驶行为类型辨识，针对高能耗驾驶片段提供经济性运行方案，有利于规范驾驶员在途行驶操作，为燃油消耗的优化提供可靠策略。

公开(公告)号：CN119953360A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510222937.1

申请日：2025-02-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 庄伟超 ,  童非凡 ,  刘冉 ,  李兵兵 ,  殷国栋 ,  许恩永 ,  郑伟光 ,  张志武

IPC: B60W30/09 ,  B60W10/20 ,  B60W10/06 ,  B60W10/18 ,  B60W60/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开一种自动驾驶商用车学习型紧急避撞控制方法、系统和存储介质。该方法包括：基于软演员评论家架构构建强化学习网络模型，针对商用车驾驶任务及控制动作构建对应的贝叶斯策略网络，并扩展衰减专家经验的重放缓冲区，从而产生适应紧急避撞工况的联合控制策略；车辆将贝叶斯策略网络产生的连续控制动作应用于驾驶决策任务中，以高速情况下无碰撞的避撞任务为目标，在奖励函数的指导下进行自动驾驶。本发明方法利用贝叶斯策略网络与衰减专家经验指导技术，实现自动驾驶商用车紧急避撞控制的学习效率与驾驶策略改善，有利于解决自动驾驶商用车存在的安全性方面的长尾问题，助力自动驾驶商用车应用推广。

公开(公告)号：CN117171871A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310988308.0

申请日：2023-08-07

Applicant: 东风柳州汽车有限公司 ,  桂林电子科技大学 ,  东南大学

Inventor： 许恩永 ,  尤成江 ,  何水龙 ,  殷国栋 ,  肖飞 ,  林长波 ,  李慧 ,  展新 ,  冯海波 ,  王善超 ,  邓聚才 ,  冯高山 ,  许家毅 ,  李超 ,  陶林 ,  郑伟光 ,  胡超凡

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F30/28 ,  G06T17/20 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种结构特征分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：建立车辆的几何模型，并对几何模型进行网格划分，得到车体模型网格；基于车体模型网格进行模拟计算，得到外流场数据；对外流场数据进行模态分解和重构，得到外流场特征信息；对外流场特征信息进行分析与比较，得到外流场结构特征的目标模态和规律。本发明通过对车体模型网格进行模拟计算的外流场数据进行模态分解和重构，得到外流场特征信息，并根据外流场特征信息得到外流场结构特征的目标模态和规律，解决了外流场结构特征分析成本高、精度和效率低的技术问题，降低成本，精度高、计算效率快、适用范围广。

公开(公告)号：CN119202523A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411209275.6

申请日：2024-08-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 庄伟超 ,  郭铭轩 ,  李兵兵 ,  董昊轩 ,  许恩永 ,  殷国栋 ,  张志武 ,  张楠 ,  高强 ,  王金湘 ,  南江峰

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F17/18 ,  G06N3/091

Abstract: 本发明公开一种自学习型商用车载重辨识与置信度评估方法，首先，利用大数据提取技术，从多源数据集中提取模型所需车辆运行数据；然后，按照数据清洗策略对车辆运行数据中的异常帧进行辨识和预处理，并完成车辆运行特征和道路结构特征的扩展运算；采用带遗忘因子的递推最小二乘算法构建基于车辆纵向动力学的载重基准生成模型，采用优化Informer神经网络构建载重辨识输出与置信度评估模型，以完成整车载重辨识及置信度评估的方案。本发明装置利用车联网数据实现整车载重的实时辨识，有利于规范化重型货运车辆的在途全程监管，并为车辆行程利用率的优化提供可靠依据。

公开(公告)号：CN116279802A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310314213.0

申请日：2023-03-28

Applicant: 东风柳州汽车有限公司 ,  桂林电子科技大学 ,  东南大学

Inventor： 许恩永 ,  何水龙 ,  付建 ,  殷国栋 ,  林长波 ,  徐利伟 ,  展新 ,  冯海波 ,  王善超 ,  冯高山 ,  庄伟超 ,  许家毅 ,  李超 ,  郑伟光 ,  王方圆 ,  赵德平 ,  陈钰烨

IPC: B62D15/02

Abstract: 本发明属于车辆控制技术领域，公开了一种车辆横向控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取车辆行驶信息；根据车辆行驶信息和预设控制算法计算得到近点前轮控制量；根据车辆行驶信息和目标曲率模型计算远点前轮控制量；根据车辆行驶信息计算误差修正方向盘转角；根据近点前轮控制量、远点前轮控制量和误差修正方向盘转角计算目标前轮转角；根据目标前轮转角对车辆进行横向控制。通过上述方式，既能解决传统预瞄模型的不足又能解决非预瞄LQR控制器在曲率突变处带来的系统超调影响，能够提高跟踪精度、行车稳定性和乘车舒适性。