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公开(公告)号：CN117270394A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311300029.7
申请日：2023-10-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04 , G06N3/04 , G06N3/092 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的车辆智能行驶方法，首先建立状态空间与动作空间，构建初始场景和交互训练模型，然后建立双延迟深度确定性策略梯度算法和对应的超参数；基于智能驾驶员模型对双延迟深度确定性策略梯度算法进行改进；最后将获取的初始状态信息输入改进后算法的神经网络中进行深度强化学习训练，确定出最优车辆行驶策略。本发明通过专家经验类模型对双延迟深度确定性策略梯度算法进行强化；使得强化学习算法能够快速训练至一个较好的基础策略，避免传统强化学习前期多次无用的随机探索。然后再在此基础上再次进行网络学习更新，提高车辆行驶策略质量，同时本发明通过强化学习提高了模型的泛化能力与应对能力。
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公开(公告)号：CN116834715A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310891870.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于车辆线控制动技术领域，提供了一种用于智能汽车的混合线控制动系统，包括制动踏板、储液壶和中央控制单元，所述制动踏板通过踏板感觉模拟器与双腔主缸连接，且所述制动踏板与踏板感觉模拟器之间还设置有位移传感器，且所述中央控制单元与位移传感器连接，所述中央控制单元连接有两套电子机械制动模块，所述储液壶连接有一套电子液压制动模块，且所述电子液压制动模块也与双腔主缸连接。该系统前轴部分采用电子液压制动，后轴部分采用电子机械制动，充分利用了电子机械制动响应快、质量轻的特点，以及电子液压制动可靠性高、易于实现备份制动的优势，一定程度上有利于减少液压制动响应时间，提高汽车制动整体性能。
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公开(公告)号：CN116442691A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310430935.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 吉林大学
IPC: B60D1/26 , H04W4/46 , B60W30/165
Abstract: 本发明适用于汽车智能技术领域，提供了一种车队中车车相连的方法、系统和推出连接装置，一种车队中车车相连的方法，所述方法包括以下步骤：向待连接车辆发送信号连接请求；判定所述信号连接请求是否被待连接车辆响应；当所述信号连接请求被响应时，建立与待连接车辆的信号连接状态，以执行与待连接车辆的推出连接装置的对接。本发明利用车车连接技术可以使多辆汽车连接组成队列，能够大量减少风阻，节约能源，同时可以减轻非头车的驾驶员驾驶压力，实现轻松驾驶。
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公开(公告)号：CN115546763A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211263112.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉测距的交通信号灯识别网络训练方法，包括以下步骤：步骤1、对采集的图像进行标注，制作交通信号灯数据集；步骤2、利用步骤1建立的数据集对信号灯识别网络模型进行训练；步骤3、利用损失函数采用梯度下降法对模型参数进行优化，用trainval子数据集对训练好的网络模型进行网络模型超参数调整，用test子数据集对最终的网络模型进行评价；当训练过程中loss趋于平缓且连续3个训练周期网络性能无提升时，选取最后的训练模型为最优模型，完成训练。本发明还提供了一种基于视觉测距的交通信号灯识别网络测试方法。本发明解决了现有技术中存在的信号灯识别准确率低，计算量大，实时性差等问题。
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公开(公告)号：CN113525357B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110984262.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种自动泊车决策模型优化系统及方法，所述方法包括：步骤1，采集车辆周围的泊车环境信息，识别可用停车位，选择是否泊车，若是则执行下一步骤；步骤2，基于环境信息和停车位识别结果计算模型决策信息；步骤3，当选择自动泊车时，使用模型决策信息指导车辆进行自动泊车，当选择手动泊车时，执行下一步骤；步骤4，基于用户决策信息进行手动泊车操作，并模拟基于模型决策信息的自动泊车，若模拟结果不满足泊车终止条件，执行下一步骤；步骤5，对用户决策信息和环境信息进行关联，根据关联信息对自动泊车决策模型进行重复训练，利用更新的自动泊车决策模型进行自动泊车；本发明能够在各种环境下进行自动泊车，自适应能力强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115214584A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211023475.3
申请日：2022-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种用于无人驾驶汽车的制动系统，属于车辆工程技术领域，包括制动机构，用于制动；主动驱动机构，与所述制动机构相连，用于系统正常制动；备份驱动机构，与所述制动机构相连，用于主动驱动机构无法完成制动任务时对系统进行备份制动。本发明在整个制动系统工作时，能采集到制动主缸活塞推杆等结构的位移信号，利用传感器将采集模块的信号传至控制系统，从而对电机转动进行调控，产生实际需要的制动效果；在危险工况下，电控单元ECU可控制主动制动电机转动，快速通过顶杆推动双腔主缸活塞，迅速对制动系统建压，实现主动制动，从而避免危险事故发生。
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公开(公告)号：CN114937309A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210516263.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06T3/00 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了基于可见光图像与红外图像融合的行人检测方法、模型、电子设备和计算机可读介质，方法包括：对同步获取的包含有行人的红外图像与可见光图像进行标定、配准、构成公共标签文件；对公共标签文件中的图像分别进行特征提取，并获取红外图像的ROI信息；将红外图像的ROI信息映射到对应的可见光图像的特征图上，得到融合后的特征图；对于融合后的特征图，经分类、调整位置，提取出目标类别和识别框，从而实现行人检测。本发明融合红外和光学特征，并将红外图像生成ROI信息映射到可见光图像提取的特征图中，结合了可见光图像纹理清晰、红外图像行人特征显著的优势，有效地克服了光照条件对行人检测的影响。
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公开(公告)号：CN112477537B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011446919.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及飞行汽车机翼技术领域，具体是一种用于飞行汽车的可伸缩旋转的伸缩机翼，包括：导向件，所述导向件设有与车身固定连接的固定部和与固定部滑动配合的活动部，所述固定部和活动部的侧部分别安装有翼板；以及旋转件和滑块结构，所述旋转件的部分安装在滑块结构上，另一部分安装在导向件的固定部；所述滑块结构滑动安装在导向件的活动部，且所述滑块结构远离固定部的一端安装有另一翼板；在滑块结构带动其上的翼板伸出前，滑块结构上旋转件部分绕固定部上旋转件旋转至脱离接触，脱离接触后的滑块结构能带动翼板、导向件的活动部伸出；本发明的有益效果是：通过滑块结构带动各翼板伸缩，结构简单，减少了整体结构的重量。
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公开(公告)号：CN114565191A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210356398.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于长短记忆网络的双向交互车辆的轨迹预测方法，包括：S1、确定被预测车辆与其周围车辆的历史轨迹信息；S2、将被预测车辆与其周围车辆的历史轨迹信息分别送入以长短记忆网络为基本单位的多个编码器中，经过编码得到各车辆的上下文向量；S3、给上下文向量做位置编码，得到含有位置信息的向量；S4、把S3得到的向量送入自注意力网络中得到S5、把作为自注意力子网络的输入，得到被预测车辆与周围车辆之间的交互权重，然后加权得到被预测车辆最终的编码向量；S6、将最终的编码向量解码得到被预测车辆未来轨迹的预测值。本发明解决了现有的方法没能考虑真实的交通场景，准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN109242752B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201810954305.4
申请日：2018-08-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种模拟采集获取移动图像的方法及应用，包括如下步骤：工控机中内置三维建模软件，进行目标场景的三维建模；安装ISET软件，获取三维建模中的目标场景的虚拟图片；基于实验装置，启动显示屏幕，开启照明射灯，调节亮度；运行ISET软件，生成并显示目标场景的虚拟图片训练集；采集相机实时采集显示屏幕上显示的目标场景的训练集虚拟图片；对图像训练集进行ELM自适应拟合优化；基于优化后的训练集，完成深度学习算法的训练；基于测试集，对训练后的深度学习算法进行测试，以此验证试训练集以及ELM自适应拟合优化算法，通过对比可以看到，消除传感数据偏差后，验证错误得到显著的降低。
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