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公开(公告)号：CN118623881A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410721989.9
申请日：2024-06-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶车辆定位领域，尤其涉及一种车辆组合定位方法及系统，用于解决当车轮发生滑动时，编码器的量测信息无法考虑由于车轮滑动产生的误差，传统轮式里程计算法将产生无法预估的误差。本方案将车轮滑动因子添加为状态量，将轮式里程计的观测误差进行度量考虑，以提升车辆滑动状态下组合定位精度与鲁棒性。
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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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公开(公告)号：CN118584803A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410605333.0
申请日：2024-05-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种智能车辆轨迹跟踪控制方法，用于解决现有技术中采用深度强化学习进行轨迹跟踪控制时对未训练的工况存在泛化性能有限的问题。本案在利用深度强化学习模型TD3获得控制量uTD3(k)后，将其与模型预测控制求解得到最优控制增量序列ΔU(k)的第一个元素Δu*(k)进行叠加更新，获得智能车辆前轮转角实际控制量u(k)，并将前轮转角实际控制量u(k)作用于车辆进行轨迹跟踪控制。本方案不仅克服了深度强化学习在进行轨迹跟踪控制时泛化性能差的问题，而且具有良好的跟踪控制精度和鲁棒性。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116805139A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310791461.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学 , 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/08 , G06F111/20
Abstract: 一种考虑多维环境特征的高铁测试场景库的构建方法，属于高速列车自动驾驶技术领域，包括步骤一、根据高铁运行环境构建场景分类体系，根据各体系的测试需求，建立场景表征元素；步骤二、根据所述步骤一场景表征元素的类别确定测试场景表征元素的概率分布，建立场景自动生成方案自动生成测试场景。本发明解决现有技术中ATO测试场景丰富性差，条件不足的问题，建立多元化ATO测试场景库。
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公开(公告)号：CN116399351A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310440555.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆位置估计方法，用于解决由于自动驾驶车辆运行环境复杂多变引起的导航定位传感器的精度波动而引起定位不准确的问题，提高车辆定位的精度与鲁棒性。本发明的技术方案如下：确定在车辆定位中使用的传感器集合，对传感器集合中的每个传感器，确定要估计的状态集合；对状态集合中每个状态，计算每个状态估计产生的损失，并对损失进行修正；利用每个状态修正后的损失进行定位准确率计算，进而建立全局定位准确率函数，获取使全局定位准确率函数取得最大值的系统状态作为最优估计值，将最优估计值作为车辆最优位置信息。
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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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