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公开(公告)号：CN111081065A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911280420.9
申请日：2019-12-13
IPC分类号： G08G1/16
摘要： 本发明公开了一种路段混行条件下的智能车辆协同换道模型基于模糊逻辑方法建立车辆换道交互关系判定模型，以解析混行条件下的车-车交互行为；通过建立有人与无人驾驶车辆的协同换道博弈模型；引入可变合作系数建立有人与无人驾驶车辆的协同换道博弈模型，采用Lemke-Howson算法对博弈模型进行纳什均衡求解，得到车辆换道与否的最优策略组合。本发明通过建立有人与无人驾驶车辆的协同换道博弈模型，不仅可以有效提高交通流运行效率，还可以大大改善乘客的驾乘体验，并对交通安全起到积极的作用。
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公开(公告)号：CN110992695B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201911280040.5
申请日：2019-12-13
摘要： 本发明公开了一种基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优化模型，以交叉口目标车辆的穿越意愿高低及冲突车辆的的驾驶类型，应用模糊逻辑方法建立车辆穿越交互关系判定模型，基于此进行交叉口冲突消解的决策模型建立，以加速度作为决策变量控制车辆，将交叉口冲突消解问题转化为一个带约束的多目标优化问题，通过引入可变合作系数，完成交叉口不同交互方式下的无人驾驶车辆动作生成结果的优化；采用改进型非劣遗传算法NSGA‑II求解Pareto最优解集，然后采用熵权TOPSIS对Pareto最优解集进行多属性决策分析，根据决策者的偏好挑选出最优解。将冲突车辆的行驶时间、行驶速度得到优化，提高行为决策水平。
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公开(公告)号：CN111081065B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201911280420.9
申请日：2019-12-13
IPC分类号： G08G1/16
摘要： 本发明公开了一种路段混行条件下的智能车辆协同换道模型基于模糊逻辑方法建立车辆换道交互关系判定模型，以解析混行条件下的车‑车交互行为；通过建立有人与无人驾驶车辆的协同换道博弈模型；引入可变合作系数建立有人与无人驾驶车辆的协同换道博弈模型，采用Lemke‑Howson算法对博弈模型进行纳什均衡求解，得到车辆换道与否的最优策略组合。本发明通过建立有人与无人驾驶车辆的协同换道博弈模型，不仅可以有效提高交通流运行效率，还可以大大改善乘客的驾乘体验，并对交通安全起到积极的作用。
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公开(公告)号：CN110992695A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911280040.5
申请日：2019-12-13
摘要： 本发明公开了一种基于冲突消解的智能车辆城市交叉口通行决策多目标优化模型，以交叉口目标车辆的穿越意愿高低及冲突车辆的的驾驶类型，应用模糊逻辑方法建立车辆穿越交互关系判定模型，基于此进行交叉口冲突消解的决策模型建立，以加速度作为决策变量控制车辆，将交叉口冲突消解问题转化为一个带约束的多目标优化问题，通过引入可变合作系数，完成交叉口不同交互方式下的无人驾驶车辆动作生成结果的优化；采用改进型非劣遗传算法NSGA-II求解Pareto最优解集，然后采用熵权TOPSIS对Pareto最优解集进行多属性决策分析，根据决策者的偏好挑选出最优解。将冲突车辆的行驶时间、行驶速度得到优化，提高行为决策水平。
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公开(公告)号：CN118343164B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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公开(公告)号：CN114719850A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210226742.0
申请日：2022-03-09
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于多层感知和容积卡尔曼滤波的姿态估计多频数据融合方法，基于局部加权线性回归(LWLR)、多层感知(MLP)和容积卡尔曼滤波器。本发明建立视觉和惯性数据的滤波方程，采用CKF利用一组立方点来近似非线性函数的概率分布；采用LWLR线性回归方法，利用高斯核函数对内存中测量点附近的点赋予较高的权值，求解最小均方差的无偏估计；将视觉差异作为MLP的输入，并通过隐层的激活函数，将这种差异视作和的权重，用来补偿惯性数据，解决多频融合固有的散度。本发明在姿态估计精度和发散能力方面具有较好的性能表现。
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公开(公告)号：CN118343164A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410772477.5
申请日：2024-06-17
申请人： 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学 , 山东汇创信息技术有限公司 , 山东伟创信息技术有限公司
摘要： 本发明涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行为决策方法、系统、设备及存储介质。该方法包括，对自车状态量和环境车辆状态量进行编码，得到嵌入状态；对环境车辆交互表征量，进行编码，得到特征向量；对嵌入状态、特征向量和上一时刻动作，进行编码，得到嵌入状态动作；基于嵌入状态和特征向量，采用策略网络，得到价值最大的动作，将该动作映射到车辆的油门踏板和控制踏板开度，生成自车下一时刻动作；基于策略网络输出的动作、自车状态量、环境车辆状态量、嵌入状态、特征向量和嵌入状态动作，采用Critic网络，引入价值函数，通过策略梯度方式，更新策略网络参数。
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