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公开(公告)号：CN117207853A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310994563.6
申请日：2023-08-08
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种混合动力车辆能量管理方法，属于自动驾驶领域，用于解决目前自动驾驶领域缺乏对实际驾驶需求考虑且忽略了其他交通因素的影响，在采用燃料电池时响应速度慢、难以直接应对复杂多变的交通场景，而通过并联动力电池时，不同动力源具有不同的输出特性，当前主流的能量管理策略大多因复杂的计算过程具有实时性差、稳定性低的问题。本案方法步骤包括：将混合动力车辆行驶路线上的平均速度作为车辆未来一段时间的基准行驶工况；利用基准行驶工况，得到混合动力车辆行驶的基准功率；将基准功率进行小波变换，通过使小波变换目标函数W取得最小值，获得动力电池和燃料电池的最优分配功率输出。
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公开(公告)号：CN119872356A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510120760.4
申请日：2025-01-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合动力电动公交车全场景速度规划的节能控制方法，适用于运行线路固定的混合动力电动公交车，以解决预测能量管理对工况适应性差的问题。主要步骤为：根据混合动力公交车运行路线中的节点，对公交车运行工况进行分段，对相同性质路段归类，基于动态规划设计对应路段的离线工况规划模型，利用深度学习算法拟合工况规划模型的映射规则，建立车辆状态和交通信息在线工况规划模型，实时规划未来工况序列，作为模型预测控制(MPC)的动力系统功率分配策略轨迹指导，实现实时能量管理。本发明能够有效利用公交车工况特征，实现能量管理优化方法。
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公开(公告)号：CN114620051B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210256076.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W40/105 , B60W40/00
Abstract: 本发明涉及一种变时域预测能量管理方法，包括下述步骤：获取当前车辆的状态量及其对应的时域，获得下一时刻的最佳预测时域，所述最佳预测时域长度能够不固定；根据所述最佳预测时域，预测车速；基于最佳预测时域，采用动态规划算法获得车辆的最优控制序列，从而实现变时域的能量管理；在车辆执行控制序列对应的控制指令后，进入新的状态；所述车辆的状态量包括动力电池荷电状态、车辆当前位置、当前车速、上一时刻预测车速。本发明的方法能够根据车辆状态和当前工况所在时域长度，预测下一工况的最佳预测时域，该最佳预测时域与当前状态所在时域长度不一定相同，从而提高预测能量管理的效果。
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公开(公告)号：CN118587879A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410652332.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 燕山大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本案涉及路线导航技术领域，具体为一种基于交通流预测的出行链规划方法，用于解决现有技术无法根据出行路况的实时变化来提供起点到终点的多种交通方式组合的低成本出行。步骤包括：基于城区环境下路网上的各路段的当前路网的交通流状况，利用预设的交通流预测模型，获取由路段和时间构成的二维路段平均车速信息矩阵；基于二维路段平均车速信息矩阵，获取不同交通方式下的最低路网通行成本；将路网通行成本简化为时间‑路段的二维通行成本矩阵，利用路径搜索算法获取成本最低的路径；基于成本最低的路径，将不同路段换成不同交通方式组合成出行链的形式，实现起点到终点间的多交通方式一体化的最低成本出行链规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118149843A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410098902.7
申请日：2024-01-24
Applicant: 燕山大学
IPC: G01C21/34 , G06Q10/047 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，公开了一种基于驾驶风格识别的局部路径规划方法及装置，所述方法从车辆行驶信息中提取目标车辆以及对应的目标特征，将目标车辆的目标特征输入预先训练好的驾驶风格激进程度预测模型，输出目标车辆对应的驾驶风格激进程度后，将目标车辆对应的目标特征和驾驶风格激进程度作为输入，通过预先训练好的轨迹预测模型预测未来轨迹；本申请实施例中考虑了主车和周车的驾驶风格激进程度，可以有效的提高预测的精度。除此之外，使用预设的非对称博弈模型对未来轨迹的轨迹冲突问题进行处理，并根据处理结果确定最优未来轨迹，将驾驶风格激进程度作为路径冲突博弈的考量，实现多目标、多轨迹选择的成本最优化。
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公开(公告)号：CN117131993A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311152530.3
申请日：2023-09-07
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本案涉及一种具有空调系统的车辆能量优化方法，属于动力车辆能量管理领域，用于解决现有技术中缺乏具有空调系统的车辆能量优化管理的问题。本方案具体为：基于第一时域区间的预测速度序列和预测乘客数量序列，获取动力电池SOC参考轨迹；基于第二时域区间的预测速度，对动力电池SOC参考轨迹进行优化，获取动力电池SOC优化轨迹，第二时域区间小于第一时域区间；利用动力电池SOC优化轨迹对具有空调系统和车辆的动力系统进行能量优化。通过长时域区间求解未来动力电池SOC参考轨迹作为短时域区间的滚动优化参考，使局部优化解进一步逼近全局最优解，进而提高动力电池的利用率。
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公开(公告)号：CN114506311B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210163296.3
申请日：2022-02-22
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W20/11 , B60W40/00 , B60W40/105
Abstract: 本申请提供一种变时域预测能量管理方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：获取车辆的行驶数据；根据行驶数据，预测设定数量种预测时域中每种预测时域下的若干未来车速，以及预测当前时刻与下一时刻之间的预测最佳△SOC；根据不同预测时域的若干未来车速，计算各个预测时域下的当前时刻与下一时刻的SOC差值；将预测最佳△SOC与各个预测时域下的SOC差值进行比较，确定最佳预测时域；基于最佳预测时域，实现车辆的预测能量管理。该方案采用了变时域的预测能量管理方法，使得能量管理可以根据车辆行驶数据及其他因素自适应的选择预测时域，提高了能量管理的适应性、有效性和精度。
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公开(公告)号：CN114708744B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210284981.1
申请日：2022-03-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/123 , G08G1/065 , G08G1/095
Abstract: 本发明涉及基于融合交通信息的车辆启动优化控制方法，包括下述步骤在车辆停车或怠速时，获取当前交通流、受控车辆状态矢量、交通信号灯状态、以及交通信号灯距离受控车辆的距离作为受控车辆的状态信息；在车辆停止时，通过车辆启动优化控制模型基于状态信息判断下一时刻受控车辆是否启动。所述车辆启动优化控制模型建立了车辆状态信息和是否启动之间的对应关系。当车辆停止后，本发明的技术方案能够根据车辆当前状态判断车辆是否启动，以在不额外增加时间成本的基础上，减少车辆启停，从而减少启动能耗。本发明根据方法实现了相应的装置。
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公开(公告)号：CN114620051A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210256076.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W40/105 , B60W40/00
Abstract: 本发明涉及一种变时域预测能量管理方法，包括下述步骤：获取当前车辆的状态量及其对应的时域，获得下一时刻的最佳预测时域，所述最佳预测时域长度能够不固定；根据所述最佳预测时域，预测车速；基于最佳预测时域，采用动态规划算法获得车辆的最优控制序列，从而实现变时域的能量管理；在车辆执行控制序列对应的控制指令后，进入新的状态；所述车辆的状态量包括动力电池荷电状态、车辆当前位置、当前车速、上一时刻预测车速。本发明的方法能够根据车辆状态和当前工况所在时域长度，预测下一工况的最佳预测时域，该最佳预测时域与当前状态所在时域长度不一定相同，从而提高预测能量管理的效果。
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