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公开(公告)号：CN116476811A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310237869.7
申请日：2023-03-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进混合A*算法的车头泊入路径重规划方法：利用超声波雷达获取车位周围障碍物信息；利用摄像头视觉识别算法获取目标停车位位置信息；利用组合惯导设备获取车辆坐标位置信息；利用相切圆规划方法生成车辆泊出车位的参考路径；利用评价函数选取参考路径中与车辆当前姿态接近的目标点；利用混合A*算法根据起始点和目标点、根据周围障碍物信息搜索得到路径；利用曲率平滑方法得到完整平滑的泊车路径。本发明解决了现有混合A*算法搜索时间长，搜索路径曲率不连续的问题，可以实现实时高效规划泊车路径，提高了混合A*算法搜索路径的适应性，能够在多种重规划环境下保证规划得到平滑的泊车路径。
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公开(公告)号：CN113775712B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111111363.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: F16H3/62 , F16H3/66 , F16H57/023 , F16H57/08
Abstract: 本发明公开了一种机械式变速器及控制；包括动力源一、动力源二、第一输入轴、第二输入轴、输出轴、第一齿轮副、第二齿轮副、第三齿轮副、第一同步器、第二同步器及行星排等组成双输入单输出动力传输路线，通过有序控制同步器的接合、松开，将第一输入轴和第二输入轴的动力，单独或者汇合输送到输出轴上，完成动力源二一挡、动力源二二挡、转矩耦合一挡、转矩耦合二挡和功率耦合挡位之间的平滑切换。本发明用于车辆时，在行驶过程中，多种挡位之间无动力中断换挡克服了传统机械式变速器工作效率低、动力性不足的缺点，应用在混合动力系统汽车中可以兼顾动力性和燃油经济性。
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公开(公告)号：CN116198478A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310151216.7
申请日：2023-02-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于模型强化学习的混合动力汽车自适应能量管理框架；所述自适应能量管理框架包括一个前馈控制器和一个反馈控制器，前者是基于无模型强化学习算法离线训练获得的深度神经网络控制器，而后者是基于模型强化学习算法在线学习获得，它的参数可以根据最新的驾驶数据定期更新。本发明解决了现有基于无模型强化学习算法控制框架训练时间长、数据利用率低的问题，可以实现在线高效更新反馈控制器，提高了混合动力汽车能量管理控制框架的适应性，能够在多种新的道路工况下保证燃油经济性并较好地维持动力电池荷电状态。
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公开(公告)号：CN113775712A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111111363.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: F16H3/62 , F16H3/66 , F16H57/023 , F16H57/08
Abstract: 本发明公开了一种机械式变速器及控制；包括动力源一、动力源二、第一输入轴、第二输入轴、输出轴、第一齿轮副、第二齿轮副、第三齿轮副、第一同步器、第二同步器及行星排等组成双输入单输出动力传输路线，通过有序控制同步器的接合、松开，将第一输入轴和第二输入轴的动力，单独或者汇合输送到输出轴上，完成动力源二一挡、动力源二二挡、转矩耦合一挡、转矩耦合二挡和功率耦合挡位之间的平滑切换。本发明用于车辆时，在行驶过程中，多种挡位之间无动力中断换挡克服了传统机械式变速器工作效率低、动力性不足的缺点，应用在混合动力系统汽车中可以兼顾动力性和燃油经济性。
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