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公开(公告)号：CN116956577A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310879499.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F111/08
Abstract: 一种基于滚动时域估计的交互式多模型估计方法，属于车辆控制技术领域。本发明的目的是引入时域参与多模型估计，充分利用了估计对象的历史时刻信息，既提升了估计精度，又增强了抗干扰能力基于滚动时域估计的交互式多模型估计方法。本发明步骤是：计算时域起始时刻的混合估计值及其混合协方差矩阵，通过滚动时域估计算法并行计算每个模型的估计值，利用残差和协方差矩阵计算当前时刻每个模型的似然函数和模型概率，将各模型求得的估计值和协方差矩阵依据模型概率融合获得估计值和协方差矩阵。本发明具有更高的估计精度，实现快速收敛，具有较强的抗干扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114312848A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210047188.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于双层MPC的智能驾驶汽车轨迹规划与跟踪控制方法，属于自动化控制技术领域。本发明的目的是针对智能驾驶汽车驾驶在可能存在局部积雪的偶发性混合路况，设计不仅考虑乘车的舒适性和安全性，又能够处理局部积雪的偶发性问题，扩大规划方法对驾驶场景覆盖的MPC轨迹规划层的基于双层MPC的智能驾驶汽车轨迹规划与跟踪控制方法。本发明首先根据对轨迹规划的需求，建立全局坐标系下的车辆运动学模型；然后，引入轨迹规划问题的代价函数和约束，包括了构建具有防止碰撞功能代价函数、状态偏差跟踪代价函数以及保证驾驶舒适性、安全性约束的避撞换道轨迹规划层。本发明控制性能、安全性和稳定性都得到了提升，更加适合混合路况场景的避撞换道研究。
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公开(公告)号：CN116142209A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310259531.1
申请日：2023-03-17
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/105 , B60W50/00 , G06F17/10
Abstract: 一种四轮驱动车辆纵向速度估计方法，属于车辆安全控制技术领域。本发明的目的是通过自适应卡尔曼滤波和积分法的有效切换，准确估计出四轮驱动车辆任意行驶状态下纵向速度的四轮驱动车辆纵向速度估计方法。本发明针对车辆四轮非全部打滑的情况，设计了一种实时更新测量噪声与过程噪声的自适应卡尔曼滤波方法；针对车辆四轮全部打滑的情况，以四轮非全部打滑时自适应卡尔曼滤波的最后一个准确纵向速度估计值作为初值，对车辆的纵向加速度进行积分。本发明提出的估计方法不依赖路面附着系数，测量输入信号容易获取，具有更强的实用性。同时不涉及复杂的车辆动力学模型和轮胎模型，具有更小的计算压力和更好的实时性。
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公开(公告)号：CN114312848B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210047188.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于双层MPC的智能驾驶汽车轨迹规划与跟踪控制方法，属于自动化控制技术领域。本发明的目的是针对智能驾驶汽车驾驶在可能存在局部积雪的偶发性混合路况，设计不仅考虑乘车的舒适性和安全性，又能够处理局部积雪的偶发性问题，扩大规划方法对驾驶场景覆盖的MPC轨迹规划层的基于双层MPC的智能驾驶汽车轨迹规划与跟踪控制方法。本发明首先根据对轨迹规划的需求，建立全局坐标系下的车辆运动学模型；然后，引入轨迹规划问题的代价函数和约束，包括了构建具有防止碰撞功能代价函数、状态偏差跟踪代价函数以及保证驾驶舒适性、安全性约束的避撞换道轨迹规划层。本发明控制性能、安全性和稳定性都得到了提升，更加适合混合路况场景的避撞换道研究。
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公开(公告)号：CN116933133A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310879495.9
申请日：2023-07-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于滚动时域估计的变结构交互式多模型估计方法，属于车辆控制技术领域。本发明的目的是利用残差信息设计了一种新的分类方法，降低了对模型概率准确率依赖的基于滚动时域估计的变结构交互式多模型估计方法。本发明步骤是：确定系统模型集，在每次迭代周期中，对于模型集中的所有模型，给定一个固定时域，如果存在某一时域长度的模型只有一个，则直接输出作为交互值，从模型集到模型集的基于滚动时域估计的交互式多模型估计，定义为所有与主要模型相毗邻的模型组成的模型集。本发明降低了对模型概率准确度的依赖性，更能保证模型分类的准确性，具有更高的估计精度，解决了因各模型对应时域的起始时刻不同而导致无法交互的问题。
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公开(公告)号：CN115618712A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211099505.9
申请日：2022-09-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种复杂环境下周围车辆状态估计方法，属于车辆安全控制技术领域。本发明的目的是依据意图运动模型，将一阶伪贝叶斯算法和滚动时域估计有效结合，充分利用车辆的多个历史时刻状态信息，准确地估计出复杂环境中自动驾驶车辆周围车辆状态信息和驾驶意图的复杂环境下周围车辆状态估计方法。本发明步骤是利用仿真软件SCANeR studio得到车辆模型和行人模型，基于意图的运动模型设计，估计器设计。本发明提出的GPB1‑MHE估计方法因为用滚动时域估计代替了卡尔曼滤波，所以充分地利用了车辆多个历史时刻的状态信息，不仅实现了估计精度的提高，而且还具有更好的收敛性和抗扰性。
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