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公开(公告)号：CN109866772A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910079765.1
申请日：2019-01-28
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： B60W30/182 , B60W40/00 , B60W40/105
摘要： 本发明请求保护一种智能车辆人-机协同驾驶的变结构控制方法，用于实现半自动驾驶车辆的驾驶权在驾驶员和自动驾驶控制器之间的切换。包括以下步骤：1.协同驾驶系统建模：首先选择并确定车辆及交通场景参数，再构造出由驾驶员控制模型、车辆自动驾驶控制器自动驾驶模型以及交通模型构成的协同驾驶系统模型。2.稳定范围计算：根据协同驾驶系统模型及参数，分别计算驾驶员控制模型与自动驾驶模型各自的稳定区域。3.控制器设计：根据驾驶员控制模型与自动驾驶模型对应控制量，设计切换函数完成驾驶权在人-机之间的切换转移。本发明通过人-机协同驾驶情况下人-机控制系统的平滑切换来提高半自动驾驶智能车辆驾驶的安全性与稳定性。
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公开(公告)号：CN109866772B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910079765.1
申请日：2019-01-28
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06F17/11 , B60W30/182 , B60W40/00 , B60W40/105 , G06F30/15
摘要： 本发明请求保护一种智能车辆人‑机协同驾驶的变结构控制方法，用于实现半自动驾驶车辆的驾驶权在驾驶员和自动驾驶控制器之间的切换。包括以下步骤：1.协同驾驶系统建模：首先选择并确定车辆及交通场景参数，再构造出由驾驶员控制模型、车辆自动驾驶控制器自动驾驶模型以及交通模型构成的协同驾驶系统模型。2.稳定范围计算：根据协同驾驶系统模型及参数，分别计算驾驶员控制模型与自动驾驶模型各自的稳定区域。3.控制器设计：根据驾驶员控制模型与自动驾驶模型对应控制量，设计切换函数完成驾驶权在人‑机之间的切换转移。本发明通过人‑机协同驾驶情况下人‑机控制系统的平滑切换来提高半自动驾驶智能车辆驾驶的安全性与稳定性。
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公开(公告)号：CN108469806A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810253686.3
申请日：2018-03-26
申请人： 重庆邮电大学
CPC分类号： G05B23/024 , G06F17/16
摘要： 本发明涉及一种交替式人机共驾中驾驶权转移方法，属于智能交通领域。包括对当前驾驶环境、车辆和驾驶员的状态等多因素进行降维，提取出影响当前驾驶的关键因子；利用提取出的因子进行态势估计，判断是否需要转移驾驶权；同步评估自动驾驶系统和驾驶员的驾驶能力，判定是否能够进行驾驶权转移。为交替式人机协同驾驶的安全性提供保障，为提高智能交通系统的性能奠定基础。本发明在减轻了驾驶员驾驶负担的同时，提高了驾驶的安全性，减少了事故的发生，全面提高了智能交通系统的性能。
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公开(公告)号：CN108682148B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810449966.1
申请日：2018-05-11
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明涉及混合交通状态下基于机器学习的非网联车状态估计方法，属于智能交通领域。在不同的时刻下，当两个网联车之间存在不同数量的非网联车时，相对驾驶行为会相应变化，并存在一定的关联关系；qt为t时刻下非网联车的数量，ot为t时刻下两辆相邻网联车的相对驾驶行为；明确这两者之间存在的关联关系，通过机器学习的方法隐马尔可夫模型，利用这个关联关系在已知两辆网联车的相对驾驶行为的情况下估计非网联车的数量。本发明将极大提高网联车的感知能力，进一步高效可靠地实现基于网联车的安全应用，也将增强交通状态的估计能力，有利于交通管理和优化，提高交通运行效率。
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公开(公告)号：CN108682148A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810449966.1
申请日：2018-05-11
申请人： 重庆邮电大学
CPC分类号： G08G1/0112 , G06F17/16 , G08G1/065
摘要： 本发明涉及混合交通状态下基于机器学习的非网联车状态估计方法，属于智能交通领域。在不同的时刻下，当两个网联车之间存在不同数量的非网联车时，相对驾驶行为会相应变化，并存在一定的关联关系；qt为t时刻下非网联车的数量，ot为t时刻下两辆相邻网联车的相对驾驶行为；明确这两者之间存在的关联关系，通过机器学习的方法隐马尔可夫模型，利用这个关联关系在已知两辆网联车的相对驾驶行为的情况下估计非网联车的数量。本发明将极大提高网联车的感知能力，进一步高效可靠地实现基于网联车的安全应用，也将增强交通状态的估计能力，有利于交通管理和优化，提高交通运行效率。
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公开(公告)号：CN108469806B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810253686.3
申请日：2018-03-26
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明涉及一种交替式人机共驾中驾驶权转移方法，属于智能交通领域。包括对当前驾驶环境、车辆和驾驶员的状态等多因素进行降维，提取出影响当前驾驶的关键因子；利用提取出的因子进行态势估计，判断是否需要转移驾驶权；同步评估自动驾驶系统和驾驶员的驾驶能力，判定是否能够进行驾驶权转移。为交替式人机协同驾驶的安全性提供保障，为提高智能交通系统的性能奠定基础。本发明在减轻了驾驶员驾驶负担的同时，提高了驾驶的安全性，减少了事故的发生，全面提高了智能交通系统的性能。
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