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公开(公告)号：CN117471918A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311590323.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明适用于自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆路径跟踪在线学习模型预测控制方法，包括以下步骤：步骤一、搭建数据机理混合模型；步骤二、在线RBF神经网络及数据集更新；步骤三、目标函数权值自适应更新；步骤四、搭建学习预测控制器。本发明相比于基于高自由度的机理模型具有更高的实时性，同时，相比于基于低自由度的机理模型具有更高的预测精度，在一定程度上降低了预测模型因车身参数导致的预测误差，提升了车辆路径跟踪精度。本发明相比于普通的离线神经网络预测模型具有更高的适应性和精度，且进一步提升了控制器的自适应性。
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公开(公告)号：CN117111469A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311070829.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明适用于自动驾驶技术领域，提供了自动驾驶车辆运动规划控制集中设计方法，包括：获取道路环境信息、障碍物位置信息、全局路径信息、参考横向速度信息和车辆位姿信息；根据所获得的车辆位姿信息建立车辆运动学及动力学模型；结合道路环境信息和障碍物位置信息建立道路及障碍物模型，并结合相应约束条件，建立整体优化目标函数；通过基于计算图的最速下降法预测控制器在实车中的实时求解能力，并进行优化求解。本方案将自动驾驶车辆运动规划模块与运动控制模块进行集成化设计，并通过并行计算方法提高非线性模型预测控制器的在线计算性能，实现运动规划与运动控制的实时优化求解，从而提高自动驾驶车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN116424343A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211623241.2
申请日：2022-12-16
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/112 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明适用于电动汽车控制技术领域，提供了一种考虑外部干扰下电动汽车横摆稳定学习预测控制方法，包括以下步骤：搭建数据机理混合模型，针对传统二自由度车辆模型误差大的问题，采用机器学习模型对机理模型的误差进行补偿，获得高精度的数据机理混合模型；根据车辆横摆稳定控制器的控制目标，考虑车辆执行机构约束和车辆行驶的安全性约束设计横摆稳定控制器；针对环境中的不确定性，考虑不确定性预测时域内的传播问题，采用概率约束转化为确定性约束的方法，将原来的随机优化问题转化为确定性的非线性规划问题。通过求解非线性规划问题完成横摆稳定控制器设计。本发明保证了电动汽车行驶过程中的安全性，进一步提升电子车身稳定系统的性能。
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公开(公告)号：CN114253274A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111595753.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的网联混合车辆编队滚动优化控制方法，首先分析了混合编队的数学模型结构，然后通过数据驱动方式建立由数据构造的模型预测器，最后通过结合滚动优化控制与空间辨识方法完成控制器设计并作用于智能车辆；本发明通过收集行驶中车辆的输入输出信息构建车辆编队模型，避免了由机理建模引起的模型偏差，从而提高了控制的准确性，保证了车辆编队过程中的安全性；本方法在控制器的设计中包含了前馈控制，因此可以有效避免由干扰引起的队列不稳定的情况；在控制目标中，通过引入控制量较小的控制目标，从而保证了车辆编队过程中的舒适性。
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公开(公告)号：CN110377039B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910680463.X
申请日：2019-07-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于车辆避障控制方法技术领域,公开一种车辆避障轨迹规划与跟踪控制方法，将避障过程分解为基于优化的轨迹规划和基于模型预测控制的轨迹跟踪控制两部分,以侧向加速度的三段式正弦型曲线为基础，建立了一种以时间最优，包含多种约束的轨迹优化问题，通过优化求解获得避障的最优轨迹；建立二自由度车辆控制模型，以路径跟踪性能和最优转向角为代价函数，设计基于模型预测控制思想的最优轨迹跟踪控制器，实现有效避障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112937608A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110345664.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法、装置及存储介质，用于降低换道轨迹规划的复杂度。本申请公开的基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策方法包括：筛选障碍物；根据所述障碍物规划换道轨迹；根据所述换道轨迹建立决策模型；根据所述决策模型控制所述车辆。本申请还提供了一种基于轨迹预测的冰雪环境无人驾驶车辆一体化滚动决策装置及存储介质。
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公开(公告)号：CN109617438A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811000746.7
申请日：2018-08-30
Applicant: 吉林大学
IPC: H02M7/483
Abstract: 一种纯电动汽车模块化多电平转换器的控制方法，属于控制技术领域。本发明的目的是主要针对用于纯电动汽车驱动的特殊的模块化多电平转换器控制问题，设计分层控制器来进行控制的纯电动汽车模块化多电平转换器的控制方法。本发明的步骤是：（1）模块化多电平转换器数学模型的搭建；（2）有限集预测控制器控制目标函数设计；（3）多步有限集预测控制筛除算法的优化求解。本发明同时考虑最优和次优的情况；还有一些研究考虑到这种情况，但在下一时域考虑所有开关组合，而本发明仅将最优和次优以及其左右的电平数量作为备选，进一步减少计算负担。
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公开(公告)号：CN105955031B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610418142.9
申请日：2016-06-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种非线性预测控制的FPGA硬件加速控制器及其加速实现方法，属于FPGA实现技术领域。本发明的目的是拓展NMPC在快速动态系统中的应用，利用PSO算法求解非线性规划问题的非线性预测控制的FPGA硬件加速控制器及其加速实现方法。本发明硬件加速控制器：建立WMR的预测控制模型，根据式目标模型WMR轨迹跟踪的控制要求，优化问题求解，NMPC‑PSO的算法流程。本发明实现方案代码与底层电路存在一一对应关系，可以很好地结合FPGA的并行计算结构与PSO算法的并行计算特性，提高了NMPC的快速计算能力，很好地满足控制器实时性要求，拓展了NMPC在实际快速动态系统中的应用；同时，该方案能够在线灵活裁减、扩充、升级，适应了目前产品更新速度快的现状，能够对控制器进行快速验证。
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公开(公告)号：CN108196450A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711479180.6
申请日：2017-12-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于支持向量机的发动机怠速控制系统设计方法，属于控制技术领域。本发明的目的是本发明主要针对发动机怠速控制问题，利用支持向量机预测控制算法来设计控制器的基于支持向量机的发动机怠速控制系统设计方法。本发明步骤是：根据系统的内部结构选取适当的输入输出变量；针对系统的动态特性设计适当的训练样本和测试样本；将获得的训练样本对支持向量机进行离线训练；对得到的支持向量机模型进行在线线性化；考虑发动机怠速工况下节气门开度约束，利用模型预测控制算法构造代价函数，并通过求解代价函数对应的最优问题，获得控制输入作用于系统，从而实现对系统的控制。本发明基于支持向量机预测控制算法是支持向量机和模型预测控制的完美结合，它通过输入输出数据以及经过数据处理得到的特性来设计控制器，有效地避免了复杂的机理建模。
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公开(公告)号：CN106374685A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201611024275.4
申请日：2016-11-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种集成传感-执行-能量回收装置和制动系统，包括转子和定子，转子与定子同轴安装，多于两个的压电组件均匀安装在定子的内侧，压电组件的变形方向指向转子的中轴线，转子外表面均匀布置有多于两个凸起触点，当压电组件伸长时，转子外表面的凸起触点与压电组件产生摩擦与碰撞；本发明能够在紧凑的体积内实现传感器、执行器和能量回收器的各项功能；在此基础上能够开发出多种应用于不同机电系统的集成功能装置；本发明提供的线控制动系统能够同时实现传感与能量回收功能，在新能源车辆、智能驾驶车辆等领域具有较好的应用前景。
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