-
公开(公告)号：CN115933701A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310016913.1
申请日：2023-01-06
申请人： 北京理工大学 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种基于二次规划的安全走廊优化生成方法及系统，涉及无人驾驶领域，包括：利用无人车车辆中心的粗糙轨迹和无人车的多边形信息表示离散化的无人车运动轨迹；构建待求解的安全走廊模型并确定目标函数；利用障碍物几何中心运动轨迹和障碍物凸多边形信息表示离散化的障碍物运动轨迹；根据无人车和障碍物运动轨迹确定障碍物离无人车最近的顶点向量和无人车离障碍物最近的顶点向量；结合基于待求解安全走廊模型建立避障约束条件；根据避障约束条件和目标函数，建立二次规划模型并进行求解得到优化后的安全走廊。本发明将安全走廊约束问题描述成二次规划问题，在生成避障约束时考虑无人车外形和障碍物外形，提高安全走廊生成的效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN115374498B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211298490.9
申请日：2022-10-24
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06F30/10 , G06T7/64 , G06T17/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/56 , G07C5/08 , G01M17/007 , G01M17/06 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种考虑道路属性特征参数的道路场景重构方法及系统，属于道路场景重构技术领域。对实际道路场景数据进行道路属性辨识，得到采样点的位置信息和道路属性特征参数，进一步根据道路属性特征参数对实际道路场景数据进行分割，得到场景片段集。然后根据场景片段的特征向量对场景片段集进行分类提取，以消除场景片段集的过分割现象，构建场景基元库。最后根据重构道路场景的需求在场景基元库中选择若干个场景基元，并连接被选择的场景基元，得到重构道路场景，从而能够在仿真过程中考虑实际路面类型、曲率、坡度、不平度系数、滚动阻力系数等属性对车辆的动力性能与转向性能的影响，尽可能反映车辆真实行驶状况。
-
公开(公告)号：CN115342817A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211282972.5
申请日：2022-10-20
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种无人履带车辆轨迹跟踪状态监测方法、系统、设备、介质，属于状态监测技术领域。先获取无人履带车辆跟踪目标路径的期望轨迹所形成的多条历史轨迹，进一步对多条历史轨迹进行高斯过程回归，得到误差带。然后获取上一观测周期无人履带车辆跟踪目标路径的期望轨迹所形成的观测轨迹，并根据观测轨迹和误差带确定上一观测周期的正常点数量和异常点数量。最后根据正常点数量和异常点数量确定异常率的后验分布，并根据后验分布预测当前观测周期的状态，从而能够基于概率统计实现无人履带车辆的轨迹跟踪状态监测，为无人履带车辆提升越野工况下的轨迹跟踪的安全性提供了思路。
-
公开(公告)号：CN111267867A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010105306.9
申请日：2020-02-20
申请人： 北京理工大学
摘要： 本说明书提供一种构建无人驾驶车辆运动特性模型的方法和装置，包括：获取无人驾驶车辆在控制参量变化的情况下，各个采样时刻的实际状态、实际位置和实际航向；控制参量包括转向角和输出扭矩；采用各个采样时刻的实际状态和转向角，计算获得二自由度单轨动力学模型；采用二自由度单轨动力学模型，获得下一采样时刻对应的计算位置和计算航向；获得对应于一采样时刻的位置偏差和航向偏差；根据各个采样时刻的至少一个控制参量和/或实际状态中的至少一个数据，以及对应的位置偏差和航向偏差构建误差补偿模型；组合二自由度单轨动力学模型和误差补偿模型，构建得到无人驾驶车辆的运动特性模型。前述方法具有计算精度较高，能够满足实时性的要求。
-
公开(公告)号：CN109050535B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810826902.9
申请日：2018-07-25
申请人： 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC分类号： B60W40/06 , B60W40/076 , B60W40/107
摘要： 本发明涉及一种基于车辆姿态的快速地形工况辨识方法，包括：获取车辆实时姿态信息；将所述姿态信息输入地形分类SVM模型对车辆所处的地形工况进行坡道工况、颠簸路面工况和加减速工况分类；使用与分类结果对应的地形参量估计算法，对分类地形参量分别进行估计。本发明充分考虑了在越野环境行驶工况下引起车辆姿态变化的各种工况，建立快速入地形分类SVM模型；可以以80％以上的准确率识别出不同地形工况，识别速度快；并且不依赖于车辆纵向动力学模型，在不同平台间通用性好，提升智能车辆在行驶工况突变时的快速识别和反应调整能力，在无人驾驶领域具有广泛的使用前景。
-
公开(公告)号：CN107651010B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710851601.7
申请日：2017-09-19
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： B62D6/00 , B62D137/00
摘要： 本发明涉及一种基于驾驶员模型的速差转向车辆转向控制器及控制方法。所述控制器包括基于经验驾驶员操纵杆聚类模型的Bang‑Bang控制器和基于强化学习优化的模糊PI控制器，将经验驾驶员操纵模型、Bang‑Bang控制和基于强化学习优化的模糊PI控制相结合对液压伺服驱动转向系统进行控制，同时保证系统响应速度的快速性和操纵杆到位精确性，可以满足无人车转向系统自主转向运动的需要。
-
公开(公告)号：CN107300917B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710368725.X
申请日：2017-05-23
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种基于分层架构的视觉SLAM后端优化方法，其特征在于，包括：建立底层优化层，对关键帧进行优化，得到当前关键帧的最佳位置；建立高层优化层，对关联帧单元内的关键帧进行优化，得到关联帧单元的最佳位置。本发明通过将SLAM运行过程中产生的关键帧进行逐层分块优化的方法来减小误差，减少了由于多帧误差积累等原因造成的SLAM地图和定位结果漂移的现象，提高了SLAM定位结果和地图的准确性和稳定性，通过将本发明方法和目前效果最好的SLAM方法得到的定位结果进行比较，证明了本发明的有效性。
-
公开(公告)号：CN107284442B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710338593.6
申请日：2017-05-15
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种用于自动驾驶车辆的弯道行驶纵向控制方法，包括步骤：根据车辆状态和行驶路径信息，判断车辆在弯道中的所处阶段；根据车辆在弯道中的所处阶段，对车辆的行驶速度进行在线实时控制，将控制结果传递给加速度控制模块。当判断为弯内行驶阶段，计算当前车速与当前曲率下驾驶员舒适车速的差值，作为期望加速度传递给下层加速度跟踪模块进行实时控制；当判断为入弯阶段或出弯阶段，则根据训练得到的驾驶员模型，实时输出期望加速度，并传递给下层加速度跟踪模块进行实时控制。本发明充分考虑了单个驾驶员的驾驶特性，实时控制所表现出的控制特性可有效模拟驾驶员弯道行驶的驾驶特性，提高驾驶员对自动驾驶技术的接受度。
-
公开(公告)号：CN109050535A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810826902.9
申请日：2018-07-25
申请人： 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC分类号： B60W40/06 , B60W40/076 , B60W40/107
摘要： 本发明涉及一种基于车辆姿态的快速地形工况辨识方法，包括：获取车辆实时姿态信息；将所述姿态信息输入地形分类SVM模型对车辆所处的地形工况进行坡道工况、颠簸路面工况和加减速工况分类；使用与分类结果对应的地形参量估计算法，对分类地形参量分别进行估计。本发明充分考虑了在越野环境行驶工况下引起车辆姿态变化的各种工况，建立快速入地形分类SVM模型；可以以80％以上的准确率识别出不同地形工况，识别速度快；并且不依赖于车辆纵向动力学模型，在不同平台间通用性好，提升智能车辆在行驶工况突变时的快速识别和反应调整能力，在无人驾驶领域具有广泛的使用前景。
-
公开(公告)号：CN107651010A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710851601.7
申请日：2017-09-19
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： B62D6/00 , B62D137/00
CPC分类号： B62D6/001
摘要： 本发明涉及一种基于驾驶员模型的速差转向车辆转向控制器及控制方法。所述控制器包括基于经验驾驶员操纵杆聚类模型的Bang-Bang控制器和基于强化学习优化的模糊PI控制器，将经验驾驶员操纵模型、Bang-Bang控制和基于强化学习优化的模糊PI控制相结合对液压伺服驱动转向系统进行控制，同时保证系统响应速度的快速性和操纵杆到位精确性，可以满足无人车转向系统自主转向运动的需要。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
63 条记录 (耗时 0.066 秒)