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公开(公告)号:CN118295239A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202311164596.4
申请日:2023-09-11
申请人: 湖南大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC分类号: G05B13/04
摘要: 本发明属于自动驾驶路径跟踪领域,公开了一种预设性能自适应反演滑模路径跟踪控制方法,包括以下步骤:首先建立车辆二自由度模型,通过车辆当前位置与参考路径的偏差,航向角偏差建立误差状态方程;其次确定自动驾驶车辆路径跟踪系统的控制目标和控制量,利用预设性能自适应反演滑模控制方法,设计车辆位置偏差和航向角偏差控制率;最后通过前轮转向使位置偏差和航向角偏差趋近零,实现对自动驾驶车辆路径跟踪精确控制。本发明通过预设性能函数与误差转换将不等式约束变为无约束控制,并且自适应方法和李亚普诺夫稳定性定理可以减少抖振,还可以保证系统在有限时间内收敛,准确跟踪路径。
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公开(公告)号:CN117421700B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311743890.0
申请日:2023-12-19
申请人: 湖南仕博测试技术有限公司 , 湖南大学
摘要: 本发明公开了一种用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法及装置,涉及自动驾驶技术领域。该用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法及装置,包括以下步骤:S1,对各传感器的原始数据预处理;S2,评估各传感器的调用优先级,判断是否属于应急风险,若是进入S3,若否进入S4;S3,根据应急风险评估处理,调整自动驾驶车辆行驶,若停车再启动时对启动风险评估处理;S4,根据各传感器的调用优先级做行驶优先级评估处理,调整自动驾驶车辆行驶。本发明通过为自动驾驶传感器数据分类简化分优先级快速处理,进而保证了自动驾驶中数据处理的实时性,解决了现有技术中,因为协调多个传感器而使得响应效率太低,驾驶风险大大增加的问题。
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公开(公告)号:CN117150794A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311151848.X
申请日:2023-09-07
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14 , G06F111/10
摘要: 一种虚拟轨道列车动力学网络化建模方法,包括:1、分析待建模型的虚拟轨道列车,根据不同的模型目标,将虚拟轨道列车的待建模型分解为子系统模型、连接模型、约束模型;2、建立虚拟轨道列车的子系统模型、连接模型、约束模型;3、将虚拟轨道列车子系统模型、连接模型、约束模型耦合,获得整车网络动力学模型;4、对虚拟轨道列车网络动力学模型进行数值模拟仿真,获取列车动力学响应;5、根据仿真结果判断,如果符合精度要求,则参数设置合理,完成建模;如果误差较大,则返回步骤2,调整模型。本发明对虚拟轨道列车进行网络化建模,解决虚拟轨道列车多编组、多子系统的建模难题,提高建模效率,减少试验与设计成本。
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公开(公告)号:CN113239471B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202110713521.1
申请日:2021-06-25
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了一种三轴车辆悬架系统运动模态位移和力计算方法,针对含有垂向/俯仰耦合以及侧倾/翘曲耦合的三轴车辆悬架系统,首先,将三轴前后悬架系统,按照力和力矩平衡在质心前后部进行等效,形成虚拟等效前后悬架系统;原悬架系统运动特性,由虚拟悬架主运动和原前后悬架相对虚拟前后悬架的从运动共同表达。其次,根据悬架系统同向跳动、俯仰运动、侧倾运动和翘曲运动定义,结合原悬架上下连接点位移,计算虚拟悬架系统的主运动模态位移,以及原前后悬架相对虚拟前后悬架的从运动模态位移,获得连接点位移向主从模态运动表达的模态位移变换矩阵。最后,由模态位移变换矩阵获得模态力变换矩阵,并由此计算出悬架系统的主从模态力。
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公开(公告)号:CN113239471A
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202110713521.1
申请日:2021-06-25
申请人: 湖南大学
IPC分类号: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了一种三轴车辆悬架系统运动模态位移和力计算方法,针对含有垂向/俯仰耦合以及侧倾/翘曲耦合的三轴车辆悬架系统,首先,将三轴前后悬架系统,按照力和力矩平衡在质心前后部进行等效,形成虚拟等效前后悬架系统;原悬架系统运动特性,由虚拟悬架主运动和原前后悬架相对虚拟前后悬架的从运动共同表达。其次,根据悬架系统同向跳动、俯仰运动、侧倾运动和翘曲运动定义,结合原悬架上下连接点位移,计算虚拟悬架系统的主运动模态位移,以及原前后悬架相对虚拟前后悬架的从运动模态位移,获得连接点位移向主从模态运动表达的模态位移变换矩阵。最后,由模态位移变换矩阵获得模态力变换矩阵,并由此计算出悬架系统的主从模态力。
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公开(公告)号:CN118836879A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410794720.3
申请日:2024-06-19
申请人: 湖南大学
摘要: 本发明涉及一种自动驾驶车辆轨迹规划可行驶区域生成方法,包括步骤1,提取路况并膨胀障碍物和道路边界;步骤2,基于膨胀障碍物和道路边界进行德劳内三角形划分算法输出三角形连接关系列表和德劳内三角形网格;步骤3,基于三角形连接关系列表和德劳内三角形网格生成粗略的三角形边路径;步骤4,基于粗略的三角形边路径整合三角形边形成可行驶区域。与现有技术相比,本发明具有提高轨迹规划系统的性能、算法结构简单、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号:CN117268424B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311551888.3
申请日:2023-11-21
申请人: 湖南仕博测试技术有限公司 , 湖南大学
摘要: 本发明公开了一种多传感器融合的自动驾驶寻线方法及装置。该多传感器融合的自动驾驶寻线方法,包括以下步骤:采集传感器的实时基本参数和定位信息,划分近景车道线和远景车道线,分析近景车道线与虚拟车辙线位置对应的契合指数,分析远景车道线与定位点附近车道线对应的契合指数,评定自动驾驶车辆的寻线准确度,对近景车道线、远景车道线和异常信息进行提示。本发明通过实时采集传感器数据和定位信息,分析近景和远景车道线,综合分析契合指数以评估车辆与车道线的匹配程度,从而及时适应复杂道路环境和标记变化,达到了提高自动驾驶车辆的寻线准确性和适应性的效果,解决了现有技术中存在车辆无法准确跟踪最新的车道线信息的问题。(56)对比文件安吉尧 等.用于车辆自主导航的多传感器数据融合方法.汽车工程.2009,第31卷(第07期),第640-645页.
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公开(公告)号:CN117294738B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311589556.4
申请日:2023-11-27
申请人: 湖南仕博测试技术有限公司 , 湖南大学
IPC分类号: H04L67/12 , H04L41/142 , G06F17/10
摘要: 本发明涉及传感器部署感知的技术领域,揭露了一种自动驾驶传感器优化部署与感知方法,所述方法包括:以传感器的空间覆盖范围以及覆盖范围内的空间位置点权重计算得到传感器对自动驾驶车辆的空间覆盖度,构建以最大化传感器空间覆盖度为目标的目标函数并优化求解得到传感器部署位置;利用传感器进行数据感知,根据数据样本的局部密度指导传感器进行数据感知。本发明通过设置不同空间位置点的权重并构建传感器空间覆盖度的目标函数,在实现更大车外周围环境感知范围的基础上,对车内驾驶员的状态进行感知,提高自动驾驶的安全性,指导数据样本感知内容重复度较高的相邻传感器在数据感知过程中周期性交替运行,提高传感器的运行总时长。
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公开(公告)号:CN117421700A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202311743890.0
申请日:2023-12-19
申请人: 湖南仕博测试技术有限公司 , 湖南大学
摘要: 本发明公开了一种用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法及装置,涉及自动驾驶技术领域。该用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法及装置,包括以下步骤:S1,对各传感器的原始数据预处理;S2,评估各传感器的调用优先级,判断是否属于应急风险,若是进入S3,若否进入S4;S3,根据应急风险评估处理,调整自动驾驶车辆行驶,若停车再启动时对启动风险评估处理;S4,根据各传感器的调用优先级做行驶优先级评估处理,调整自动驾驶车辆行驶。本发明通过为自动驾驶传感器数据分类简化分优先级快速处理,进而保证了自动驾驶中数据处理的实时性,解决了现有技术中,因为协调多个传感器而使得响应效率太低,驾驶风险大大增加的问题。
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公开(公告)号:CN117268424A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311551888.3
申请日:2023-11-21
申请人: 湖南仕博测试技术有限公司 , 湖南大学
摘要: 本发明公开了一种多传感器融合的自动驾驶寻线方法及装置。该多传感器融合的自动驾驶寻线方法,包括以下步骤:采集传感器的实时基本参数和定位信息,划分近景车道线和远景车道线,分析近景车道线与虚拟车辙线位置对应的契合指数,分析远景车道线与定位点附近车道线对应的契合指数,评定自动驾驶车辆的寻线准确度,对近景车道线、远景车道线和异常信息进行提示。本发明通过实时采集传感器数据和定位信息,分析近景和远景车道线,综合分析契合指数以评估车辆与车道线的匹配程度,从而及时适应复杂道路环境和标记变化,达到了提高自动驾驶车辆的寻线准确性和适应性的效果,解决了现有技术中存在车辆无法准确跟踪最新的车道线信息的问题。
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