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公开(公告)号：CN116186878A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211454021.1
申请日：2022-11-21
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种集成稳定性控制和轨迹控制的车辆碰后MPC控制器设计方法，首先建立基于动量守恒的碰撞力计算模型，可由车辆状态计算碰撞过程中的碰撞力，然后建立考虑侧向运动和横摆运动的车辆碰撞模型，用于反应碰撞力给车辆状态带来的影响，在此基础上建立多目标集成MPC控制器，求解目标函数得到包括期望附加横摆力矩和期望前轮转角的期望控制量，再将期望控制量进行转换，得到包括期望轮缸压力和期望前轮转角的可以直接控制的期望控制量，最后将可以直接控制的期望控制量作用于车辆；使用本方法设计的控制器的车辆能显著降低碰后车辆的侧向位移，使车辆快速恢复稳定回到原始轨迹，有效降低二次碰撞的概率，提高碰后车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN114179831B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202111633048.2
申请日：2021-12-29
申请人： 吉林大学
IPC分类号： B60W60/00
摘要： 本发明提供了一种基于驾驶员分心判断的人机转向切换控制方法，基于一种驾驶员和自动驾驶控制器切换的驾驶模式，该种模式下实时检测驾驶员是否分心，当驾驶员分心后切换使得自动驾驶控制器接管车辆控制，首先建立驾驶员分心判断机制，然后建立机器接管模型与控制算法，最后建立人机转向切换控制方法；本方法可在驾驶过程中实时判断驾驶员是否处于分心状态，使得当驾驶员处于分心状态时能够使得机器接管车辆转向控制保证行车安全；本方法提出了一种基于驾驶员方向盘握力和车辆侧向位移的驾驶员分心综合判断机制，能够准确及时的发现驾驶员的分心程度，减少分心检测的误报率。
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公开(公告)号：CN113460091B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110965872.1
申请日：2021-08-23
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明提供了一种无保护十字路口无人车滚动优化决策方法，获取本车和障碍物的位置及速度信息以及路口的车道线信息，生成本车的参考轨迹及预测周车轨迹；然后根据本车的参考轨迹对车辆信息进行Frenet坐标转换，得到Frenet坐标系下的本车和周车轨迹；接着建立Frenet坐标系下的无人车十字路口决策模型，来描述本车在无保护十字路口的运动；最后设计模型预测控制的无保护十字路口决策控制器，通过求解优化问题并将纵向速度和期望轨迹作用到底层控制器即可实现基于模型预测控制的无保护十字路口无人车行为决策；本方法在无保护十字路口无人车行为决策过程中将本车与周围物体的相对位置关系在纵向和横向上分离开，更能描述本车与周车的碰撞危险。
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公开(公告)号：CN114328465A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210001210.7
申请日：2022-01-04
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/25 , G01M17/007
摘要： 本发明公开了一种针对人机共驾测试的侧方插入场景提取方法，首先建立侧方插入原始信息库，其次建立侧方插入决定性变量信息表，然后建立侧方插入场景集合的重要性信息库，然后建立侧方插入场景重要性信息库，最后建立侧方插入重要场景数据库；本方法建立了针对人机共驾车辆在跟车过程中的驾驶行为模型，因此可以为基于场景的人机共驾汽车安全性能测试提供一种场景数据提取方法；本方法在提取数据时综合考虑了自然驾驶过程中风险等级更高和出现概率更大的情况，因此测试效率更高。
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公开(公告)号：CN113361121A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110684077.5
申请日：2021-06-21
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了一种基于时空同步与信息融合的路面附着系数估计方法，同时采集车辆前方路面图像信息和车辆动力响应信息，通过语义分割网络提取采集的车辆前方路面图像中有效的路面区域，再送入路面类型识别网络得到路面类型识别结果，根据采集的车辆动力学响应信息，采用无迹卡尔曼滤波器估计方法得到路面附着系数估计值，通过时空同步方法筛选得到满足融合条件的路面类型识别结果与路面附着系数估计值；最后判断预设的路面类型识别结果的置信度门限值与加权概率值对比结果，融合输出最终的路面附着系数估计值；本方法能实现车辆前方路面类型数据和车辆动力学响应信息数据时空同步，保证融合后的路面附着系数估计结果的预测性和准确性。
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公开(公告)号：CN112046484B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010992213.2
申请日：2020-09-21
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于Q学习的车辆变道超车路径规划方法，通过建立车辆‑道路系统模型实现对车辆驾驶状态的描述，考虑车辆行驶状态、行驶安全以及能否完成目标的因素，设计Q学习算法的奖励惩罚函数，引导车辆能在保证安全的条件下尽快完成超车的驾驶目标；本方法具体包括如下步骤：步骤一、建立车辆‑道路系统模型；步骤二、确定主车与周围环境车辆的安全距离；步骤三、定义Q学习的状态、动作并设计主车行驶过程中的奖励惩罚函数；步骤四、根据步骤三确定的状态、动作和奖励惩罚函数进行仿真训练，生成主车超车最优路径；本方法能够避免主车在行驶过程中与周围环境车辆发生碰撞危险，规划出的路径更符合实际驾驶要求。
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公开(公告)号：CN110164124B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910519774.8
申请日：2019-06-17
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G08G1/00
摘要： 本发明公开了一种高速公路重型卡车队列行驶中车辆纵向跟随控制方法，根据车辆在行驶过程中受力情况，建立车辆纵向逆动力学方程，并考虑道路坡度、传动系延迟、风速以及前车加速度这些不确定因素对车辆的影响，提取出不确定项；使用车辆纵向动力学方程建立系统的状态方程，选取两车的相对速度和两车的距离偏差作为系统的性能输出；根据系统的状态方程，设计一个鲁棒控制器，满足以下条件：闭环系统是稳定的，同时能够抵御道路坡度、传动系延迟，风速以及前车加速度变化引起的扰动，鲁棒控制器决策出控制量，并作用于车辆系统，从而保证被控车辆与相邻前车速度一致并跟踪期望车间距。
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公开(公告)号：CN112389460A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011400835.8
申请日：2020-12-02
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于行车风险等级的驾驶提示方法，首先获取本车周围障碍车辆的行驶状态的信息，并且根据本车的速度信息，确定本车与周围障碍车辆的最小安全距离；其次根据相对速度和相对位置计算碰撞时间，根据得到的碰撞时间划分本车车道的行车风险等级，并对本车车道碰撞危险进行相对应的报警提示；然后，对本车转向灯信号状态的读取，若驾驶员有转向意图，则对待转车道是否具备换道条件进行判断，若不具备换道条件，提示禁止换道；当本车车道出现碰撞危险时，判断相邻车道是否具备换道条件，若具备换道条件，则进行主动换道提示；最后根据转向灯状态，HMI信号输出的优先级确定要显示的图标，实现对驾驶员合理地进行驾驶提示。
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公开(公告)号：CN112046484A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010992213.2
申请日：2020-09-21
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于Q学习的车辆变道超车路径规划方法，通过建立车辆‑道路系统模型实现对车辆驾驶状态的描述，考虑车辆行驶状态、行驶安全以及能否完成目标的因素，设计Q学习算法的奖励惩罚函数，引导车辆能在保证安全的条件下尽快完成超车的驾驶目标；本方法具体包括如下步骤：步骤一、建立车辆‑道路系统模型；步骤二、确定主车与周围环境车辆的安全距离；步骤三、定义Q学习的状态、动作并设计主车行驶过程中的奖励惩罚函数；步骤四、根据步骤三确定的状态、动作和奖励惩罚函数进行仿真训练，生成主车超车最优路径；本方法能够避免主车在行驶过程中与周围环境车辆发生碰撞危险，规划出的路径更符合实际驾驶要求。
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公开(公告)号：CN109677403B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201811607568.4
申请日：2018-12-27
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于微分平坦的自主驾驶车辆避障控制方法，包括以下步骤：判断自主车辆采取何种驾驶子操作；建立简化车辆系统模型；找到平坦输出，并用其及其有限阶导数表示系统状态和控制输入；对平坦输出进行参数化；进行基于微分平坦的自主驾驶车辆避障控制器设计并完成控制；本方法通过判断纵向距离与安全距离的关系来决策采取何种驾驶操作，采用微分平坦原理，使车辆在保持车辆行驶稳定性的前提下，在较短时间内避开障碍物；本方法使得智能车可以更实时的去应对周围道路，交通和环境条件以及驾驶场景，保持车辆行驶的稳定性，并满足高速公路行车对最低车速的限制要求；采用微分平坦控制，降低了规划空间的维度，提高了控制速度。
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