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公开(公告)号：CN118690917B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411139683.9
申请日：2024-08-20
Applicant: 吉林大学 , 交通运输部科学研究院
Abstract: 基于深度强化学习的电动公交车辆混合充电方案优化方法，本发明涉及电动公交车辆混合充电方案优化方法。本发明为了解决现有“光伏‑储能‑电网”的混合供电模式忽略了光伏发电功率的随机波动，且难以充分应对外部环境的动态变化，所生成的公交车充电方案往往在实际中无法达到最优效果，导致公交系统所消耗电能中的光伏电能占比低，充电成本高的问题。过程为：确定公交系统充电调度目标与约束条件；将公交系统充电调度问题转化为马尔可夫控制问题；求解问题确定网络参数；将待测的智能体系统在t时段的状态和#imgabs0#时段的动作输入网络，输出建议动作集，获取实际动作集；将实际动作集转换成充电方案并执行。本发明用于电动公交车辆充电优化领域。
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公开(公告)号：CN118504783B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410949947.0
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林大学 , 交通运输部科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06F17/18
Abstract: 网联模块化公交运行时刻表与编组方案优化方法，本发明属于城市公共交通运营管理领域，具体涉及网联模块化公交运行时刻表与编组方案优化方法。本发明的目的是为了解决现有模块公交运营中忽视线路布设方案的影响，造成模块公交运力与乘客需求不匹配，导致乘客出行时间长、模块公交运行效率低、公交公司运营成本高的问题。过程为：采集干道客流走廊基础运行数据；定义决策变量；计算站点上下车乘客数；构建多目标模块公交运行时刻表与编组方案协同优化模型；采用多目标拳击比赛算法对优化模型进行求解，生成最优的两级线路布设方案、模块公交运行时刻表与车辆编组方案。
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公开(公告)号：CN118690917A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411139683.9
申请日：2024-08-20
Applicant: 吉林大学 , 交通运输部科学研究院
Abstract: 基于深度强化学习的电动公交车辆混合充电方案优化方法，本发明涉及电动公交车辆混合充电方案优化方法。本发明为了解决现有“光伏‑储能‑电网”的混合供电模式忽略了光伏发电功率的随机波动，且难以充分应对外部环境的动态变化，所生成的公交车充电方案往往在实际中无法达到最优效果，导致公交系统所消耗电能中的光伏电能占比低，充电成本高的问题。过程为：确定公交系统充电调度目标与约束条件；将公交系统充电调度问题转化为马尔可夫控制问题；求解问题确定网络参数；将待测的智能体系统在t时段的状态和#imgabs0#时段的动作输入网络，输出建议动作集，获取实际动作集；将实际动作集转换成充电方案并执行。本发明用于电动公交车辆充电优化领域。
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公开(公告)号：CN116880211A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311028564.1
申请日：2023-08-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明适用于自动驾驶技术领域，提供了一种考虑规划参数自适应的车辆行驶轨迹快速规划方法，包括以下步骤：设置最优控制终端约束及目标函数，建立基于最优控制的轨迹规划器，利用高斯伪谱法进行最优控制问题离散求解；离线仿真获得大量规划轨迹数据，利用神经网络构建轨迹规划器的拟合模型；结合周车轨迹预测以及碰撞检测算法剔除可能发生碰撞的危险轨迹；基于多目标优选的轨迹评价函数进行评估，得到最优规划轨迹。本发明实现了多种驾驶任务规划器的统一形式设计，以及轨迹规划器的高精度求解；将一部分计算负担由在线转移为离线，降低实时计算负担，保证了规划算法的快速性；能够根据驾驶环境自适应调整轨迹规划参数，规划算法适应性强。
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公开(公告)号：CN112050809B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011068292.4
申请日：2020-10-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法，属于车辆控制技术领域。本发明的目的是根据轮式里程计与陀螺仪不同的噪声特性，设计用于轮式里程计与陀螺仪信息融合的轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法。本发明分为：传感器安装方式；运动学模型建立；传感器误差与噪声分析；传感器方差在线估计与里程计异常值检测情况下的用于轮式里程计与陀螺仪信息融合的改进卡尔曼滤波方法。本发明通过对传感器噪声分析，设计传感器噪声特性在线实时估计方法，可自适应的估计不同环境下的里程计与陀螺仪的噪声特性，提高了轮式里程计与陀螺仪的精度和适用场景。
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公开(公告)号：CN113815437A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111261874.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种燃料电池混合动力汽车的预测性能量管理方法，属于新能源汽车电源技术领域。本发明的目的是在保持锂电池SOC处在参考值附近的同时，保证燃料电池以高效率运行，在满足上述条件的情况下使氢气消耗达到最小的燃料电池混合动力汽车的预测性能量管理方法。本发明步骤是：混合动力系统的拓扑结构；燃料电池混合动力汽车模型建立；车速预测与车辆驾驶模式识别；基于模型预测控制的燃料电池混合动力汽车在线能量管理方法设计。本发明达到了经济性、荷电状态和燃料电池效率三者之间的相对最优。设计了多目标的燃料电池混合动力汽车能量管理方法。在稳定保持锂电池SOC的前提下，大幅度提高了燃料电池效率，显著降低了氢气消耗量。
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公开(公告)号：CN113815437B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111261874.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 吉林大学
IPC: B60L50/75 , B60L58/40 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 一种燃料电池混合动力汽车的预测性能量管理方法，属于新能源汽车电源技术领域。本发明的目的是在保持锂电池SOC处在参考值附近的同时，保证燃料电池以高效率运行，在满足上述条件的情况下使氢气消耗达到最小的燃料电池混合动力汽车的预测性能量管理方法。本发明步骤是：混合动力系统的拓扑结构；燃料电池混合动力汽车模型建立；车速预测与车辆驾驶模式识别；基于模型预测控制的燃料电池混合动力汽车在线能量管理方法设计。本发明达到了经济性、荷电状态和燃料电池效率三者之间的相对最优。设计了多目标的燃料电池混合动力汽车能量管理方法。在稳定保持锂电池SOC的前提下，大幅度提高了燃料电池效率，显著降低了氢气消耗量。
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公开(公告)号：CN115291608A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210982674.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明适用于车辆轨迹跟踪控制领域，提供了一种基于无模型预测的智能车轨迹跟踪控制方法，将智能车轨迹跟踪控制问题描述成横向的路径跟踪控制与纵向的速度跟踪控制，根据无模型自适应控制方法，利用智能车轨迹跟踪控制系统被控模块的输入输出数据建立动态线性化模型，结合预测控制的优点，给出多步预测方程并通过滚动优化在线计算控制量，设计无模型预测控制器，将前轮转角和速度控制量输入被控模块中实现对期望轨迹在线跟踪控制。本发明可减小与期望轨迹的偏差，快速跟踪期望轨迹，提高控制精度，满足轨迹跟踪的安全性、快速性和舒适性要求。
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公开(公告)号：CN117220536A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311207593.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于能量采集装置技术领域，具体涉及一种低频振动下多球冲击宽频压电式振动能量收集装置及方法；其中U形基板内固定有L形固定板，管道套置在两个L形固定板内；第一悬臂梁固定在U形基板内，且其上固定有压电层，即自由端伸入管道内，且第一悬臂梁上固定有永磁体；第三悬臂梁和第二悬臂梁上固定有压电层，同时伸入管道内，且内侧固定有永磁体；管道后端设有第四悬臂梁，其上固定有永磁体；在管道两侧分别放置有小球；压电层通过导线与对应的储能器连接；本发明可在超低频至低频振动下，高效收集振动能量，适用于各种低频振动环境下的能量收集，具有结构简单、工作频带宽、容易调整、便于维护等优点。
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公开(公告)号：CN116872975A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311030356.5
申请日：2023-08-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于自动驾驶技术领域，提供了一种基于可靠行为集的智能车辆驾驶行为决策方法，包括以下步骤：根据智能车辆采集的周围环境信息，基于城市交通法规约束筛选，并结合自身宏观路径要求，设置交通法规筛选门槛和宏观路径筛选门槛，创建可靠驾驶行为集；考虑城市交通场景及驾驶心理对决策结果的影响，建立四项驾驶行为评价指标，计算各行为的效用值；建立最优行为综合决策模型，结合各驾驶行为综合评价以及决策收益门槛，初步决策得到拟最优驾驶行为；对于所选出的同等效用值的行为，根据车道优选原则，最终决策出车辆的最优驾驶行为。本发明能够使智能车辆在城市道路下既安全高效地通行，也更加符合人类驾驶员的操作习惯。
