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公开(公告)号：CN116992697B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311246086.1
申请日：2023-09-26
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 宜春同驭汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/11 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种智能电动汽车行驶状态信息估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建车辆质量估计动力学模型，然后构建基于遗忘因子的递归最小二乘法来估计整车质量，再搭建容积卡尔曼滤波器，最后对搭建的容积卡尔曼滤波器引入广义高阶容积准则，并采用奇异值分解方法代替Cholesky分解，构建奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器，并采用哈里斯鹰优化算法对奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器进行优化，从而能够对智能电动汽车的行驶状态进行有效的实时估计。
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公开(公告)号：CN116992697A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311246086.1
申请日：2023-09-26
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 宜春同驭汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/11 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种智能电动汽车行驶状态信息估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建车辆质量估计动力学模型，然后构建基于遗忘因子的递归最小二乘法来估计整车质量，再搭建容积卡尔曼滤波器，最后对搭建的容积卡尔曼滤波器引入广义高阶容积准则，并采用奇异值分解方法代替Cholesky分解，构建奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器，并采用哈里斯鹰优化算法对奇异值分解广义高阶容积卡尔曼滤波器进行优化，从而能够对智能电动汽车的行驶状态进行有效的实时估计。
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公开(公告)号：CN116968700A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311228102.4
申请日：2023-09-22
申请人： 华东交通大学 , 宜春同驭汽车科技有限公司 , 江西交通职业技术学院
IPC分类号： B60T8/171 , B60T8/172 , B60T8/1761 , B60T8/1763 , B60T8/1764
摘要： 一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，包括：通过传感器获取车辆状态信息，利用汽车动力学方程和力矩平衡方程进行滑移率和利用附着系数估算；基于估算得到的滑移率和利用附着系数，并结合Burckhardt轮胎模型，设计基于修正因子的路面识别算法，对当前行驶路面的类型进行识别，得到当前行驶路面的类型对应的最优滑移率；根据当前行驶路面的类型对应的最优滑移率，建立带有约束条件的目标函数，采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数计算得到当前路面下不同制动强度下最优的制动力分配系数，再根据总制动力以及最优的制动力分配系数计算得到前轴制动力和后轴制动力。本发明能够保证车辆制动安全，提高制动效率。
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公开(公告)号：CN117272525A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311568294.3
申请日：2023-11-23
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 宜春同驭汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F30/15 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F111/10
摘要： 本发明提供一种智能电动汽车路面附着系数估计方法，该方法先构建纵向、横向、横摆非线性三自由度车辆动力学模型，并构建Dugoff轮胎模型，通过Dugoff轮胎模型计算出轮胎力，并对Dugoff轮胎模型计算的轮胎力进行归一化处理，然后搭建广义高阶容积卡尔曼滤波器，最后引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，搭建最大相关熵广义高阶容积卡尔曼滤波器，通过最大相关熵广义高阶容积卡尔曼滤波器对路面附着系数进行实时估计，能够实现路面附着系数的有效实时估计。
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公开(公告)号：CN115675099A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211436587.1
申请日：2022-11-16
申请人： 华东交通大学 , 宜春同驭汽车科技有限公司 , 上海同驭汽车科技有限公司
IPC分类号： B60L7/10
摘要： 本发明公开了一种基于驾驶员风格识别的纯电动汽车制动能量回收方法，属于无人驾驶汽车领域。该方法包括步骤如下：S101：通过对NGSIM数据集预处理及驾驶员风格特征参数提取和优化对驾驶员风格进行分类；S102：采用卷积神经网络对样本数据进行训练，建立驾驶员风格识别模型；S103：通过驾驶员风格类型解析驾驶员的制动意图，根据提出的能量回收策略分配制动力，控制电机进行能量回收。本发明能够识别驾驶员不同的驾驶风格，并根据其驾驶风格匹配最佳的制动能量回收模式，增加纯电动车辆行驶里程，提升驾驶员的体验感觉，实现纯电动车辆能耗经济性。
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公开(公告)号：CN118331286B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410764358.5
申请日：2024-06-14
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 江西软件职业技术大学
摘要： 一种基于横纵向协同规划的智能汽车自主避障方法，包括：对本车车辆的行驶环境建模，得到车辆行驶环境模型；在车辆行驶环境模型中，获取本车车辆的起始点位置、终点位置以及障碍车辆位置和速度；根据本车车辆的起始点位置、终点位置以及障碍车辆位置和速度，采用改进动态窗口法，进行横向避障路径规划，得到初步避障路径，所述改进动态窗口法是在动态窗口法的基础上，对动态窗口的评价函数进行改进、加入自适应步长机制、以及在规划过程中加入车辆约束；根据初步避障路径，计算障碍车辆是否会与初步避障路径发生碰撞；若会发生碰撞，则采用改进斑马算法以及二次规划进行纵向避障，完成避障。本发明能够提高车辆行驶的安全性和行驶效率。
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公开(公告)号：CN118331286A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410764358.5
申请日：2024-06-14
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院 , 江西软件职业技术大学
摘要： 一种基于横纵向协同规划的智能汽车自主避障方法，包括：对本车车辆的行驶环境建模，得到车辆行驶环境模型；在车辆行驶环境模型中，获取本车车辆的起始点位置、终点位置以及障碍车辆位置和速度；根据本车车辆的起始点位置、终点位置以及障碍车辆位置和速度，采用改进动态窗口法，进行横向避障路径规划，得到初步避障路径，所述改进动态窗口法是在动态窗口法的基础上，对动态窗口的评价函数进行改进、加入自适应步长机制、以及在规划过程中加入车辆约束；根据初步避障路径，计算障碍车辆是否会与初步避障路径发生碰撞；若会发生碰撞，则采用改进斑马算法以及二次规划进行纵向避障，完成避障。本发明能够提高车辆行驶的安全性和行驶效率。
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公开(公告)号：CN116923428B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311146668.2
申请日：2023-09-07
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院
摘要： 本发明公开了一种电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力联合估计方法，包括：步骤1，根据电动汽车的运动特性，构建纵向、横向、横摆的非线性三自由度车辆动力学模型，并搭建轮胎力估计动力学模型；步骤2，构建自适应滑膜观测器来估计轮胎侧向力，得到实时轮胎侧向力；步骤3，搭建无迹卡尔曼滤波器，并将实时轮胎侧向力输入无迹卡尔曼滤波器中；步骤4，引入最大相关熵准则，构造最大相关熵无迹卡尔曼滤波器，引入原子搜索优化算法对最大相关熵无迹卡尔曼滤波器进行非高斯噪声寻优处理，得到搭建完成的最终滤波器，通过搭建完成的滤波器对车辆质心侧偏角的实时估计。本发明能够实现电动汽车的质心侧偏与轮胎侧向有效实时估计。
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公开(公告)号：CN118478909B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410940520.4
申请日：2024-07-15
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院
摘要： 本发明公开了一种融合多样化驾驶习惯的智能汽车自主避障方法，包括：步骤1，获取不同驾驶员的自然驾驶数据集；步骤2，从所述自然驾驶数据集中提取目标参数数据；步骤3，通过改进的K均值聚类算法对多样化驾驶习惯进行分类，得到不同分类驾驶习惯的目标参数数据；步骤4，根据不同分类驾驶习惯的目标参数数据，构建避障路径评价函数；步骤5，根据不同分类驾驶习惯的目标参数数据和避障路径评价函数构建不同驾驶习惯的避障路径规划模型；步骤6，通过构建的不同驾驶习惯的避障路径规划模型，生成匹配不同驾驶习惯的避障路径，完成自主避障。本发明能够提高智能汽车在复杂道路环境中的自适应能力和安全性，同时提升驾驶者的驾驶体验。
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公开(公告)号：CN118478909A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410940520.4
申请日：2024-07-15
申请人： 华东交通大学 , 江西交通职业技术学院
摘要： 本发明公开了一种融合多样化驾驶习惯的智能汽车自主避障方法，包括：步骤1，获取不同驾驶员的自然驾驶数据集；步骤2，从所述自然驾驶数据集中提取目标参数数据；步骤3，通过改进的K均值聚类算法对多样化驾驶习惯进行分类，得到不同分类驾驶习惯的目标参数数据；步骤4，根据不同分类驾驶习惯的目标参数数据，构建避障路径评价函数；步骤5，根据不同分类驾驶习惯的目标参数数据和避障路径评价函数构建不同驾驶习惯的避障路径规划模型；步骤6，通过构建的不同驾驶习惯的避障路径规划模型，生成匹配不同驾驶习惯的避障路径，完成自主避障。本发明能够提高智能汽车在复杂道路环境中的自适应能力和安全性，同时提升驾驶者的驾驶体验。
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