公开(公告)号：CN112550314B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202011487360.0

申请日：2020-12-16

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 张羽翔 ,  王玉海 ,  丛岩峰 ,  高炳钊 ,  陈虹

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了适用于无人驾驶的嵌入优化式控制方法及其驾驶控制模块和自动驾驶控制系统，所述学习方法包括驾驶决策问题建立及驾驶策略的表征；神经网络经验模型建立；连续驾驶决策变量求解；离散驾驶决策变量学习；其基于以上实际问题的需求，对于应用场景多变且难以事先获得的包含连续控制的控制问题，可使用基于模型的方法对于强化学习中的动作空间进行有效搜索，并使驾驶策略快速迭代。

公开(公告)号：CN112644516B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202011482837.6

申请日：2020-12-16

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 张羽翔 ,  李鑫 ,  丛岩峰 ,  王玉海 ,  高炳钊

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了适用于环岛场景的无人驾驶控制系统和控制方法，所述控制系统的感知认知模块，用于获得当前车辆以及环境车辆行驶状态信息，并进行信号处理；所述驾驶控制模块，用于学习合适的决策参数值；所述轨迹控制模块，用于得到优化规划后的可行轨迹；其属于自动驾驶技术领域，其涉及的是基于强化学习方法进行驾驶决策方法进行设计，对强化学习的状态和动作依据驾驶决策特性进行特殊的设计，优化了强化学习Actor‑Critic框架的Actor的网络框架，使得该决策方法可更好适用于环岛无人驾驶场景驾驶决策。

公开(公告)号：CN112644516A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011482837.6

申请日：2020-12-16

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 张羽翔 ,  李鑫 ,  丛岩峰 ,  王玉海 ,  高炳钊

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了适用于环岛场景的无人驾驶控制系统和控制方法，所述控制系统的感知认知模块，用于获得当前车辆以及环境车辆行驶状态信息，并进行信号处理；所述驾驶控制模块，用于学习合适的决策参数值；所述轨迹控制模块，用于得到优化规划后的可行轨迹；其属于自动驾驶技术领域，其涉及的是基于强化学习方法进行驾驶决策方法进行设计，对强化学习的状态和动作依据驾驶决策特性进行特殊的设计，优化了强化学习Actor‑Critic框架的Actor的网络框架，使得该决策方法可更好适用于环岛无人驾驶场景驾驶决策。

公开(公告)号：CN112578672A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011482824.9

申请日：2020-12-16

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 王锦坤 ,  吕吉冬 ,  张羽翔 ,  王玉海 ,  丛岩峰 ,  高炳钊

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了基于底盘非线性的无人驾驶汽车轨迹控制系统及其轨迹控制方法，所述轨迹控制系统包括：感知信号收集模块，用于获得当前车辆以及环境车辆行驶状态信息，并进行信号处理；驾驶决策模块，用于学习合适的决策参数值；轨迹规划模块，用于得到优化规划后的可行轨迹；其包含基于自行车模型设计的非线性车辆模型，适配于该模型的经由魔术公式改进后的多项式模型，以及为了减少计算时间，使用模型的不同离散时间步长和控制变量的控制时间步长来减少求解变量的数量；其适用于高级别自动驾驶车辆，目标是通过优化模型有效提高车辆系统在不同行驶工况下的自适应能力，进而使系统获得更优驾驶性能的条件下亦保证安全。

公开(公告)号：CN112550314A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011487360.0

申请日：2020-12-16

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 张羽翔 ,  王玉海 ,  丛岩峰 ,  高炳钊 ,  陈虹

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了适用于无人驾驶的嵌入优化式控制方法及其驾驶控制模块和自动驾驶控制系统，所述学习方法包括驾驶决策问题建立及驾驶策略的表征；神经网络经验模型建立；连续驾驶决策变量求解；离散驾驶决策变量学习；其基于以上实际问题的需求，对于应用场景多变且难以事先获得的包含连续控制的控制问题，可使用基于模型的方法对于强化学习中的动作空间进行有效搜索，并使驾驶策略快速迭代。

公开(公告)号：CN112578672B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202011482824.9

申请日：2020-12-16

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 王锦坤 ,  吕吉冬 ,  张羽翔 ,  王玉海 ,  丛岩峰 ,  高炳钊

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了基于底盘非线性的无人驾驶汽车轨迹控制系统及其轨迹控制方法，所述轨迹控制系统包括：感知信号收集模块，用于获得当前车辆以及环境车辆行驶状态信息，并进行信号处理；驾驶决策模块，用于学习合适的决策参数值；轨迹规划模块，用于得到优化规划后的可行轨迹；其包含基于自行车模型设计的非线性车辆模型，适配于该模型的经由魔术公式改进后的多项式模型，以及为了减少计算时间，使用模型的不同离散时间步长和控制变量的控制时间步长来减少求解变量的数量；其适用于高级别自动驾驶车辆，目标是通过优化模型有效提高车辆系统在不同行驶工况下的自适应能力，进而使系统获得更优驾驶性能的条件下亦保证安全。