基于ACT-R的自动驾驶预测节能认知模型的构建方法

    公开(公告)号:CN112590815B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202011531429.5

    申请日:2020-12-22

    Applicant: 吉林大学

    Inventor: 吕颖 李骏 高振海

    Abstract: 本发明提供了一种基于ACT‑R的自动驾驶预测节能认知模型的构建方法,包括:基于感知陈述性知识的安全态势估计,视觉模块连续感知外部信息,通过视觉缓冲把信息送入记忆模块,进行预测和安全态势估计;基于过程知识构建自动驾驶决策规则和决策结果,使用陈述性知识及安全态势估计结果,结合常规自动驾驶决策算法,触发一条或多条决策规划和决策结果;基于优化能耗的车辆横纵向控制,以能耗为优化目标,执行完成对车辆的横纵向控制。本发明提供的基于ACT‑R的自动驾驶预测节能认知模型的构建方法,把人类心理学ACT‑R模型引入自动驾驶预测中,对驾驶环境进行预测认知建模,以优化能耗为模型目标,提升了自动驾驶的用户体验。

    基于ACT-R的自动驾驶预测节能认知模型的构建方法

    公开(公告)号:CN112590815A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011531429.5

    申请日:2020-12-22

    Applicant: 吉林大学

    Inventor: 吕颖 李骏 高振海

    Abstract: 本发明提供了一种基于ACT‑R的自动驾驶预测节能认知模型的构建方法,包括:基于感知陈述性知识的安全态势估计,视觉模块连续感知外部信息,通过视觉缓冲把信息送入记忆模块,进行预测和安全态势估计;基于过程知识构建自动驾驶决策规则和决策结果,使用陈述性知识及安全态势估计结果,结合常规自动驾驶决策算法,触发一条或多条决策规划和决策结果;基于优化能耗的车辆横纵向控制,以能耗为优化目标,执行完成对车辆的横纵向控制。本发明提供的基于ACT‑R的自动驾驶预测节能认知模型的构建方法,把人类心理学ACT‑R模型引入自动驾驶预测中,对驾驶环境进行预测认知建模,以优化能耗为模型目标,提升了自动驾驶的用户体验。

    具有镁铝层状双氢氧化物膜层镁合金复合材料及制备方法

    公开(公告)号:CN117187805A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311185116.2

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明提供了具有镁铝层状双氢氧化物膜层镁合金复合材料(以下简称Mg‑Al‑LDH镁合金)及制备方法,所述Mg‑Al‑LDH镁合金的制备方法包括:以镁合金为基体,使用水热法在基体表面原位生长一层氢氧化镁,该层作为中间过渡层,然后再一次通过水热法在过渡层上方生长Mg‑Al‑LDH,最终在镁合金表面形成耐腐蚀性能优良的Mg‑Al‑LDH膜层。与现有技术相比,本发明采用水热方法制备的Mg‑Al‑LDH镁合金复合材料膜层拥有较小的晶粒,更好的致密性,与基体具有更强的结合力。复合材料拥有较好抗腐蚀性能的同时,仍能保持较好的力学、塑性性能。

    黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法

    公开(公告)号:CN117058249A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311043493.2

    申请日:2023-08-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域,具体提供一种黑暗条件下激光雷达和相机的联合标定方法,将激光雷达和相机进行刚性连接,利用暗光增强模型对相机采集的图像进行暗光增强处理,通过激光雷达采集的点云数据拟合点云平面,利用Candy边缘检测算法提取图像边缘,对点云平面的拟合相交位置提取点云边缘,并将图像边缘和点云边缘进行对应匹配,通过PNP算法求解激光雷达和相机的转移矩阵,完成联合标定。本发明的标定方法无需特定的标定板或已知的物体,适用于无目标环境下的高分辨率LiDAR和相机系统,解决了现有标定方法在黑暗条件下不适用的问题,具有极强的实际意义。

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