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公开(公告)号：CN108820036A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810540998.2
申请日：2018-05-30
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: B62D5/0463 , B60L15/2036 , B60L2220/44
Abstract: 一种轮毂电机驱动汽车电动助力转向控制方法，涉及新能源汽车转向控制领域。设计车载信息的提取方法，建立轮毂电机驱动汽车电动助力转向动力学模型；以电动助力转向控制能量消耗最小为目标，采用基于遗传优化的自适应模糊控制技术设计轮毂电机驱动汽车电动助力转向最优目标电流规划模块。提出最优目标电流的神经网络PID下层控制方法，实现最优目标电流的跟踪控制。采用蚁群算法优化助力转向模糊控制规则和隶属度参数，可有效提升轮毂电机驱动汽车助力转向系统综合性能。克服轮毂电机驱动汽车强非线性特性、时变和不确定性等因素引起的干扰，明显改善了电动助力转向控制系统综合性能，提高了电动助力转向控制系统的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN108437991A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810318561.4
申请日：2018-04-11
Applicant: 厦门大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/105 , B60W40/02 , B60W10/04 , B60W10/18
Abstract: 一种智能电动汽车自适应巡航控制系统及其方法，涉及汽车安全驾驶辅助控制。所述系统包括信息获取模块、工作模式选择模块、控制作用切换模块、期望力矩计算模块、转换器模块和执行器模块。提出安全距离控制策略、驱动/制动切换策略，采用基于神经模糊的反演滑模自适应巡航跟踪模式控制方法，可以解决电动汽车自适应巡航系统速度控制的非线性问题及系统状态的强耦合性，保证车辆自适应巡航行驶时跟踪前车的能力，提高交通道路利用率及车辆行驶的安全性、舒适性。
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公开(公告)号：CN112201069B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202011026453.3
申请日：2020-09-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行为模型构建方法，属于汽车智能安全与自动驾驶领域。基于中国实际道路工况，采集符合中国道路特征的驾驶员驾驶车辆行驶过程中的车辆状态信息和周围环境信息，统计分析采集的数据，给出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。确定表征驾驶员在某个时刻所采取动作的基准信息，建立描述驾驶员跟车行为状态迭代关系的数学模型。设计基于竞争Q网络构架的驾驶员纵向跟车行为模型的神经网络结构。设计基于竞争Q网络构架的神经网络的驾驶员纵向跟车行为学习流程。设计基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行为模型的训练方法。可准确地描述不同工况下驾驶员的跟车行为特性，实现对驾驶员跟车行为的复现能力。
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公开(公告)号：CN110979302B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201911310129.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 自动驾驶分布式驱动电动汽车横向与侧倾综合控制方法，属于汽车智能安全与自动驾驶技术领域。通过车载传感系统采集自动驾驶分布式驱动电动汽车的行驶状态信息和参考路径信息，考虑侧倾效应和执行器故障，建立具有参数不确定和时变特性的Takagi‑Sugeno模糊横向控制模型，设计一种自动驾驶分布式驱动电动汽车鲁棒横向和侧倾综合控制方法，同时针对自动驾驶分布式驱动电动汽车行驶过程中侧倾角和侧倾角速度的不可测性，提出基于Takagi‑Sugeno模型的观测器。克服了侧倾效应和执行器故障对自动驾驶分布式驱动电动汽车横向运动控制的影响，提高了自动驾驶分布式驱动电动汽车的自主行驶性能。
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公开(公告)号：CN108733955B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201810542072.7
申请日：2018-05-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种智能电动汽车纵向运动控制系统及方法，涉及汽车自动驾驶。控制系统设有速度传感器、第1滤波器、期望加速度规划模块、模糊神经模型参考自适应加速度跟踪控制模块、智能电动汽车、加速度传感器和第2滤波器。控制方法：设计表征智能电动汽车纵向行为特征的参考模型，使参考模型与对象具有相同阶；设计基于粒子群优化的智能电动汽车纵向运动模糊最优反馈控制器，其任务是根据期望加速度按照模糊最优反馈控制策略确定出电机的期望控制转矩；设计智能电动汽车纵向运动的BP神经网络辨识器，从而可以动态输出预测的加速度。充分考虑了智能电动汽车纵向动力学系统的非线性、时变及不确定性等特性，有效增强了纵向运动控制系统的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112158200A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011023668.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 厦门大学
IPC: B60W30/16
Abstract: 基于驾驶员特性的智能电动汽车跟车控制系统及方法，属于汽车智能驾驶领域。系统包括自组织神经网络驾驶员模型、上层控制模块和下层控制模块，首先建立描述驾驶员跟车行为特征的自组织神经网络驾驶员跟车模型，其次基于模型预测控制理论设计上层控制模块，并结合自组织神经网络驾驶员模型输出的参考加速度，以跟车安全性、符合驾驶员特性和经济性为目标求解优化期望加速度；下层控制模块用于实现对期望加速度的跟踪。为提高智能电动汽车制动时的能量效率，在下层控制模块中设计了再生制动控制器协调分配各执行器的制动力矩以最大化制动能量的回收。明显提高了智能电动汽车跟车控制系统性能。
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公开(公告)号：CN109291925B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811098268.8
申请日：2018-09-20
Applicant: 厦门大学
IPC: B60W30/165 , B60W20/15
Abstract: 一种节能型智能网联混合动力汽车跟车控制方法，涉及智能网联汽车及能量管理。控制系统包括信息获取模块、协调控制模块、信号转换模块、执行器和车轮。控制方法：信息获取模块实时采集本车行驶状态信息及周围环境信息，判断跟车行驶条件并选取跟踪目标车辆；根据车联网系统采集的信息，建立节能导向的混合动力汽车跟车系统预测控制模型；设计混合动力汽车跟车行驶的期望状态模型预测调节控制方法，得出跟车行驶达到期望状态各动力总成耗能最小时对应的运转状态；信号转换模块将求解的每个控制量最优控制序列的第一个元素转化为混合动力汽车各相应执行器控制信号作用于执行器，完成对执行器的控制。
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公开(公告)号：CN108437991B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810318561.4
申请日：2018-04-11
Applicant: 厦门大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/105 , B60W40/02 , B60W10/04 , B60W10/18
Abstract: 一种智能电动汽车自适应巡航控制系统及其方法，涉及汽车安全驾驶辅助控制。所述系统包括信息获取模块、工作模式选择模块、控制作用切换模块、期望力矩计算模块、转换器模块和执行器模块。提出安全距离控制策略、驱动/制动切换策略，采用基于神经模糊的反演滑模自适应巡航跟踪模式控制方法，可以解决电动汽车自适应巡航系统速度控制的非线性问题及系统状态的强耦合性，保证车辆自适应巡航行驶时跟踪前车的能力，提高交通道路利用率及车辆行驶的安全性、舒适性。
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公开(公告)号：CN111723778A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010647265.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于MobileNet-SSD的车辆测距系统及方法，涉及智能汽车。系统包括标定模块、图像采集模块、检测模块、判断模块、预估模块、跟踪模块、立体匹配模块和测距模块。方法：构建双目视觉系统，并对双目视觉进行标定；双目摄像头同步采集左、右目图像；进行目标车辆检测，判断是否检测出首帧车辆；进一步确定车辆区域的坐标；对左、右目图像车辆区域点进行SGBM立体匹配；计算区域点视差，求出目标物与当前车辆的区域平均距离。检测过程包括HSV车辆阴影检测和MobileNet-SSD车辆检测算法，并结合车辆跟踪算法，提高目标车辆区域获取的速度和准确度，简化图像识别过程，而且提高了检测效果，实现实时高效的测距方法。
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公开(公告)号：CN109131312B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810865991.8
申请日：2018-08-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种智能电动汽车ACC/ESC集成控制系统及其方法，设有信息获取模块、监测器、决策控制器和协调执行器；信息获取模块包括车‑车通信模块、雷达和车载传感器模块；监测器包括状态参数估计模块、预测模块和行驶状态判断模块；车‑车通信模块、雷达和车载传感器模块连接到状态参数估计模块、预测模块和行驶状态判断模块，状态参数估计模块输出端与预测模块输入端连接；决策控制器包括控制模式选择模块和ACC/ESC集成控制器；控制模式选择模块输入端与预测模块和行驶状态判断模块输出端连接，控制模式选择模块输出端和ACC/ESC集成控制器输入端连接；协调执行器包括驱动系统和主动制动系统。
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