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公开(公告)号：CN117346805B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311150868.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01C21/34 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 一种非结构化环境的特种车辆自动驾驶路径规划方法，通过SLAM地面分割算法，将三维高度信息存储于相应栅格，获得非结构环境占用栅格图，再将所述栅格图地形数据划分为训练集和测试集；结合感知模块输入信息及特种车辆动力学建模，从栅格图地形数据中提取可通行区域，实现风险图构建；根据风险图构造自适应性的奖励函数，搭建强化学习模型以及Agent的神经网络；基于构建非结构化环境测试机进行训练，在每个训练周期初始化阶段构建随机函数，随机化起点和终点位置，使系统具泛化性；通过强化学习训练获得策略网络，在测试集中执行路径规划，实现非结构化环境下高效的处理环境信息，提高特种车辆面对不同地形的适应性及有效的自动驾驶。
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公开(公告)号：CN117346805A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311150868.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01C21/34 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 一种非结构化环境的特种车辆自动驾驶路径规划方法，通过SLAM地面分割算法，将三维高度信息存储于相应栅格，获得非结构环境占用栅格图，再将所述栅格图地形数据划分为训练集和测试集；结合感知模块输入信息及特种车辆动力学建模，从栅格图地形数据中提取可通行区域，实现风险图构建；根据风险图构造自适应性的奖励函数，搭建强化学习模型以及Agent的神经网络；基于构建非结构化环境测试机进行训练，在每个训练周期初始化阶段构建随机函数，随机化起点和终点位置，使系统具泛化性；通过强化学习训练获得策略网络，在测试集中执行路径规划，实现非结构化环境下高效的处理环境信息，提高特种车辆面对不同地形的适应性及有效的自动驾驶。
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公开(公告)号：CN116767180B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN116767180A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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