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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：CN113361121B
公开(公告)日：2022-03-29
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：CN115782857A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211461509.7
申请日：2022-11-17
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明提供了一种基于核的近似动态规划的车辆稳定性控制方法，首先建立轮胎非线性的车辆稳定性控制模型；然后采集样本数据并进行核特征的构建；然后建立基于核的近似动态规划学习规则；最后求解迭代得到最优控制量作用到智能车上；本方法能够采用核函数作为基函数实现更好的非线性映射关系，采用近似线性相关分析实现核方法的稀疏化，得到核词典，能够利用基于核函数的带有遗忘因子递归最小二乘和时序差分算法来进行控制器和评价器权重迭代更新，具有自适应学习的能力，本方法可以实现车辆模型与车辆数据的融合，防止过度依赖数据和模型的精准，可以更好的对车辆横摆角速度跟踪控制来实现对车辆的稳定性控制。
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公开(公告)号：CN114802223A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210510967.9
申请日：2022-05-11
申请人： 吉林大学
IPC分类号： B60W30/08 , B60W40/06 , B60W40/064 , B60W40/10 , B60W40/12 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种智能车辆可控能力等级预测方法，首先通过安装在智能车辆的视觉传感器识别智能车辆前方30米至50米范围的路面类型，根据前方30米至50米范围的路面类型对应的路面附着系数范围得到路面峰值附着系数；根据智能车辆实时采集到的车辆动力学响应信息，通过扩展卡尔曼滤波算法估计当前车辆所在位置的路面利用附着系数；然后采用时空同步方法将路面峰值附着系数和路面利用附着系数进行时空对齐；最后通过轮胎模型分别计算得到最大轮胎力和当前轮胎力，根据轮胎力的余量预测智能车辆的可控能力等级。
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公开(公告)号：CN112937588A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110353005.2
申请日：2021-04-01
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明提供了一种冰雪车辙路况的车辆稳定性分析方法，通过建立冰雪环境下道路中线左右两侧形成两条冰雪车辙模型，根据车辆在道路的位置的不同，车轮处于冰雪车辙内轮胎所受侧向力分析，建立车辆在冰雪车辙路况下运动学和动力学模型，以此为基础分析车辆在冰雪车辙路况下的稳定性，因为建立的能够描述冰雪车辙参数与车辆位置关系冰雪车辙模型以及分析了车辆在冰雪车辙路况下的受力分析和车辆运动学关系，所以能够建立反映车辆行驶在冰雪车辙路况下稳定性的动力学模型，因为分析了冰雪车辙路况下车辆系统的状态空间方程的特征根在复平面的位置和运动趋势，因此能够分析和判断车辆在冰雪车辙路况下的稳定性。
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公开(公告)号：CN114802223B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210510967.9
申请日：2022-05-11
申请人： 吉林大学
IPC分类号： B60W30/08 , B60W40/06 , B60W40/064 , B60W40/10 , B60W40/12 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06V20/58 , G06V10/764
摘要： 本发明提供了一种智能车辆可控能力等级预测方法，首先通过安装在智能车辆的视觉传感器识别智能车辆前方30米至50米范围的路面类型，根据前方30米至50米范围的路面类型对应的路面附着系数范围得到路面峰值附着系数；根据智能车辆实时采集到的车辆动力学响应信息，通过扩展卡尔曼滤波算法估计当前车辆所在位置的路面利用附着系数；然后采用时空同步方法将路面峰值附着系数和路面利用附着系数进行时空对齐；最后通过轮胎模型分别计算得到最大轮胎力和当前轮胎力，根据轮胎力的余量预测智能车辆的可控能力等级。
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公开(公告)号：CN117891250A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410022648.2
申请日：2024-01-08
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明提出一种数据驱动的异构车辆事件触发编队控制方法；首先建立了一个非线性的车辆模型；然后使用高斯过程回归来对参数可能变动的车辆模型进行更精确的实时学习；然后采用反馈线性化控制器基于在线学习的车辆模型，对当前车辆实施更精确的控制；其中使用高斯过程回归对车辆建模的过程并非有固定的时间间隔，而是基于当前车辆模型的高概率估计误差和李雅普诺夫稳定性分析计算出的事件触发机制；该方法提高了编队中车辆对于不同驾驶任务、场景快速变化的适应性，同时基于事件触发的机制也成功为编队中的车辆节约了算力资源。
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公开(公告)号：CN117472064A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311566544.X
申请日：2023-11-22
申请人： 吉林大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D109/10
摘要： 本发明提供了一种基于预测学习的自适应动态规划路径跟踪控制方法，考虑高速、大曲率工况下车辆非线性特性显著，利用自适应动态规划提高车辆非线性问题优化求解能力，引入预测学习框架提高车辆对驾驶环境迅速变化的适应能力，设计基于预测学习的自适应动态规划路径跟踪控制器对车辆进行控制；首先建立车辆非线性动力学模型，以提高车辆未来状态信息的预测精度；其次设计自适应动态规划权重更新规则，最后设计基于预测学习的自适应动态规划路径跟踪控制器；该方法对系统未来时刻状态的预测提高了车辆在参考控制输入快速变化时的适应性，而自适应动态规划与环境交互试错的特点使其能更好地应对高速工况下系统模型不确定性带来的影响。
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公开(公告)号：CN114148318B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111576809.5
申请日：2021-12-22
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明提供了一种冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法，根据冰雪环境下车辆轮胎力不满足线性关系，建立冰雪环境下仿射形式的非线性车辆系统模型，基于此模型，采用反馈线性化的方法对复杂的非线性车辆系统模型进行线性化处理，得到较简单的线性系统模型和虚拟控制输入；根据得到的简单线性车辆系统模型，使用线性二次型调节器的设计方法设计路径跟踪控制器，保证系统稳定性和目标的最优性，实现无人驾驶车辆路径跟踪。
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公开(公告)号：CN114148318A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111576809.5
申请日：2021-12-22
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明提供了一种冰雪环境下基于反馈线性化与LQR的车辆路径跟踪方法，根据冰雪环境下车辆轮胎力不满足线性关系，建立冰雪环境下仿射形式的非线性车辆系统模型，基于此模型，采用反馈线性化的方法对复杂的非线性车辆系统模型进行线性化处理，得到较简单的线性系统模型和虚拟控制输入；根据得到的简单线性车辆系统模型，使用线性二次型调节器的设计方法设计路径跟踪控制器，保证系统稳定性和目标的最优性，实现无人驾驶车辆路径跟踪。
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