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公开(公告)号：CN118560530A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411055513.2
申请日：2024-08-02
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： B60W60/00 , G06N3/006 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N5/04 , B60W40/08 , B60W40/09
摘要： 本发明涉及智能驾驶的技术领域，公开了一种基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法，包括：步骤1、构建表征驾驶员行为的专家数据集；步骤2、构建双层级驾驶员模型中的下层车辆动力学模型和基于模型的横纵向控制器；步骤3、构建双层级驾驶员模型中的上层驾驶员特性数据生成器模型，需要改进马尔可夫决策过程和改进生成对抗模仿学习；步骤4、将单个智能体所学到的策略参数共享到多个智能体，并通过设置课程学习和奖励增强的方式来加快收敛。本发明利用生成对抗模仿学习的方法模拟多辆车的交通流环境，从真实世界的驾驶历史演示数据中学习驾驶行为，从而提高交通安全和交通效率。
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公开(公告)号：CN117207966A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311166218.X
申请日：2023-09-11
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： B60W30/14 , G06F17/10 , B60W50/00 , B60W40/105 , B60W40/107
摘要： 本发明公开了一种电动车队编队控制及其速度优化方法，该方法首先由车辆自身的参数建立车辆的运动学模型。其次利用运动学模型，设计巡航控制器和跟随控制器。然后当车队行驶在不同坡度的道路上时，巡航控制器通过实时优化车队得出车队的最佳巡航速度，并改变领头车的巡航速度，跟随车通过车联车通信，获得前车以及领头车的信息。最后利用前车以及领头车的信息，跟随控制器得出期望加速度，配合一阶加速度滤波器得出真实加速度，进而控制车辆跟车并实现车队稳定行驶目标。本发明更接近真实情况，能够很好地应对道路坡度以及车队规模的动态变化，有着更好的优化效果。
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公开(公告)号：CN117111473A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311179384.3
申请日：2023-09-13
申请人： 杭州电子科技大学
发明人： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于离群消除的电动车队离散域分层节能控制方法，首先构建异步延迟补偿卡尔曼滤波器来补偿与预期通信延迟严重不同的信号中的通信延迟和拒绝离散值；之后建立电动汽车的三阶动力学模型和功率模型并设计分布式自适应滑模控制器；确定控制目标；最后构建基于上下层分层控制的车队参考轨迹优化问题，实现分层节能控制。本发明补偿了通信延迟并消除了离散值，运用了分层控制方法，提高电动汽车的电池使用寿命且保证了车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN116434532A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211615053.5
申请日：2022-12-14
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于策略意图的交叉口轨迹预测方法，包括以下步骤：步骤1、在交叉路口架设路端设备，并且对包括车辆在内的交通参与者历史轨迹信息以及道路环境进行采集，获取该区域高精地图，得到原始数据；步骤2、对场景进行矢量化，得到全局交互特征；步骤3、按照划分的区域构建输入矩阵；步骤4、通过解码器解码得到多条可能轨迹，并选出最符合驾驶意图的轨迹作为最终预测轨迹；步骤5、以道路交叉口收集的数据为样本进行训练；步骤6、在路端设备上进行轨迹预测。本发明无需进行驾驶意图估计，而是利用确定的交叉口处驾驶意图选择符合驾驶人预期的预测轨迹，规避了个体差异带来的不确定性，很大程度上提高轨迹预测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN116424317A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310388327.X
申请日：2023-04-12
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多步DDQN的电动汽车经济自适应巡航控制方法，包括如下步骤：步骤1、构建模型，获取纵向动力学模型的状态变量；步骤2、将状态变量X(t)输入BP神经网络得到电机需求扭矩；步骤3、将状态变量以及需求扭矩与实际扭矩差值输入到DDQN网络中得到Q值，并根据多步树回溯策略获得最佳动作；步骤4、执行动作得到下一时刻的状态变量；步骤5、对DDQN网络的网络权值进行更新；步骤6、判断DDQN网络是否满足最大迭代次数或容差是否满足自适应迭代值；步骤7、迭代终止后，获得控制输入，并应用于主车车辆上。该方法利用了车辆之间的通信设施，使得主车能够获取前车加速度等信息以及实现跟车效果，在跟车过程中实现降低耗电量的目标。
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公开(公告)号：CN118560528B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411049753.1
申请日：2024-08-01
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明涉及汽车自动驾驶系统技术领域，公开了一种提升驾驶权切换流畅性的驾驶员意图预测方法，包括以下步骤：步骤1、在车辆自适应巡航期间，将检测到的输入信息从电路信号转换为数字信号；步骤2、将转换之后的数字信号传入各自对应的LSTM神经网络模块中；步骤3、把该时间步的数据输入训练好的LSTM神经网络模型中，预测下一个时间步的输入数据；步骤4、驾驶系统会将处理后预测数据放入构建的记忆存储池中，并根据处理后数据的分成三类区域；步骤5、当车辆处于自适应巡航状态下，判定驾驶员是否接管驾驶权，并执行驾驶员意图操作。该技术方案能够更好地适应不同驾驶场景和驾驶员需求，提高驾驶系统的智能化水平。
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公开(公告)号：CN117681901A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311366490.2
申请日：2023-10-19
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本申请属于智能驾驶技术领域，具体涉及一种基于分层深度强化学习的多目标人车共享控制方法，包括步骤1：获取驾驶仿真模拟环境中的各环境观测状态；步骤2：基于各环境观测状态建立整体环境状态空间，基于驾驶权分配策略建立驾驶权分配系数动作空间；步骤3：基于步骤2划分为第一层车道保持模型训练目标，第二层左右换道模型训练目标；步骤4：建立基本奖励函数，将完全自动驾驶系统驾驶、完全驾驶人模型和人机共驾融合得到车道保持模型和左右换道模型的融合奖励函数；步骤5：对融合奖励函数分层训练，直至得到最优人机共享驾驶系统驾驶权分配策略并输出分配权重。本申请将人机共享驾驶系统对驾驶控制权分配过程简化，提升训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116859946A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310973928.7
申请日：2023-08-04
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于扰动观测器的车辆队列免通信连续二阶滑模控制方法的具体步骤如下：S1、根据车辆自身参数建立领头车辆以及跟随车辆的纵向动力学模型，S2、确定控制目标，所述控制目标的确定条件包括确保个体稳定性和弦稳定性；S3、针对选择的目标，搭建出相应的误差模型，并给出基于扰动观测器的分布式连续二阶滑模控制策略；S4、基于扰动观测器的分布式连续二阶滑模控制策略输出所需控制信号控制车辆队列。与传统的滑模控制方法相比，本发明所提出的二阶滑模控制方法大大提升了收敛速度和抖振缓解。
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公开(公告)号：CN110090892A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910285051.6
申请日：2019-04-10
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： B21D33/00
摘要： 本发明涉及板料成形及模具领域，尤其是涉及一种钛合金箔材微型件超声振动橡皮成形装置及成形方法。一种钛合金箔材微型件超声振动橡皮成形装置，包括凹模、凸模、顶板和压边圈，凹模上设置有第一连接孔，压边圈的外边缘上设置有连接板，连接板上设置有与第一连接孔相配合的第三连接孔，顶板上设置有第二连接孔，连接板上设置有与第二连接孔相配合的第四连接孔，凹模上设置有用于放置橡皮的型腔，顶板上设置有凸模连接杆，凸模连接杆的底部连接有凸模，压边圈上设置有与凸模相配合的通孔，凸模连接杆上设置有超声变幅杆。本发明能够提高箔板的成形质量，箔板成形阻力小，回弹降低，不易开裂，成形质量高。
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公开(公告)号：CN108956344A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810366710.4
申请日：2018-04-23
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G01N3/38
摘要： 本发明公开了一种橡皮成形钣金件疲劳测验装置及测验方法，包括方形夹具、可伸缩夹具、加载螺栓及箱体。启动电动机，带动偏心轮旋转，偏心轮进行往复运动，将周期交变应力作用于方形夹具上，方形夹具将周期交变应力施加于待测钣金件上，当待测钣金件发生疲劳断裂后，关闭电动机，读出圈数计数器显示的圈数，即为待测钣金件的疲劳寿命。可通过调整偏心轮的大小或者调整弹簧的劲度系数，从而调整加载力。同时可根据待测钣金件的大小对可伸缩夹具和方形夹具在位置上进行调整。
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