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[发明专利]基于动态窗口法与近端策略的无人车自适应路径规划方法-CN202310792088.4在审
发明人：张卫波;王单坤;黄赐坤;林景胜;丘英浩;陈虎 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态窗口法与近端策略的无人车自适应路径规划方法。首先构建面向无人车的智能体‑环境交互模型、建立基于演员‑评论家框架的近端策略优化学习(PPO)模型、根据动态窗口法算法（DWA）原理以及主要评价要素进行定义奖励函数，确定输入层、输出层大小，隐藏层层数以及神经元个数等内的模型参数，构建DWA‑PPO深度强化学习模型；然后使用建立好的DWA‑PPO深度强化学习模型，不断迭代训练，最终收敛出能够表征周围环境信息与评价函数权重参数潜在关系的网络模型，完成自适应PPO‑ADWA算法的构建。最后通过仿真对比实验验证基于PPO‑ADWA无人车自适应路径规划策略的可行性与有效性。
基于动态窗口策略无人自适应路径规划方法

[发明专利]基于梯度的前向蚁群算法无人车路径规划方法-CN202310222602.0在审
发明人：张卫波;封士宇;温珍林;黄晓军;罗星;黄赐坤 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于梯度的前向蚁群算法无人车路径规划方法，包括以下步骤：步骤S1：初始化无人车状态参数，生成栅格地图，并设置起始点和目标点信息；步骤S2：以八个领域扩展的方式向周为扩展节点，获取可行的扩展节点；步骤S3：结合动态规划与Dijkstra算法分别计算可行的扩展节点的总代价值,并生成动态规划地图；步骤S4：采用前向蚁群算法节点选择策略，获取最优路径；步骤S5：判断新扩展的节点是否为目标点，若不是，则返回步骤S2；步骤S6：对最优路径进行二次优化，得到关键节点；步骤S7：对相邻的关键节点进行等距离插值；步骤S8：构建目标函数，并采用梯度下降法进行求解；步骤S9：对路径三次样条插值，获取最终的最优路径。
基于梯度算法无人路径规划方法

[发明专利]基于粒子群算法的障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法-CN202111146883.3有效
发明人：张卫波;温珍林;封士宇;黄晓军;黄赐坤 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提出一种基于粒子群算法的障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法，引入粒子群算法，并结合智能车在转弯过程中存在最小转弯半径的转弯约束，即在优化过程中加入最大转向角的约束，对初步规划的路线进行曲线优化，并建立相应适应度函数，进一步采用粒子群算法限制寻优范围并找到符合智能车转向特性的航向角，通过粒子不断迭代得到最优的航向角度，从而建立粒子群障碍物自我保护人工势场法避开障碍物，找到符合智能车转向约束的最优路径。
基于粒子算法障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法

[发明专利]基于动态障碍物碰撞评估窗口缩减的动态窗口法-CN202211136113.5在审
发明人：张卫波;黄赐坤;黄晓军;温珍林;封士宇 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态障碍物碰撞评估窗口缩减的动态窗口法，具体为一种针对阿克曼智能车利用动态窗口法(DWA)进行局部路径规划时，面对动态障碍物通过性差的解决方法。针对阿克曼转向模型，首先将最小转弯半径约束条件融合至DWA算法的速度‑角速度约束中；之后基于速度障碍法，当智能车与动态障碍物之间距离小于危险距离，进行危险状态的评定。若智能车被判定处于危险状态，进行基于模拟轨迹、智能车与障碍物的速度信息的未来碰撞预测评估，该过程会剔除碰撞风险较大的速度‑角速度组合，缩小原DWA算法所确定的速度角速度窗口，使得智能车最快脱离危险状态，从而达到安全躲避动态障碍物目的。
基于动态障碍物碰撞评估窗口缩减

[发明专利]基于深度强化学习的自适应动态窗口法-CN202211163167.0在审
发明人：张卫波;黄赐坤;黄晓军;温珍林;封士宇 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的自适应动态窗口法，首先构建面向DWA算法的深度强化学习模型，具体包括智能体、环境、动作与状态空间、奖励函数、网络架构等要素；之后根据DWA算法原理，模拟智能车在随机生成的障碍物地图中运动，以获得用于神经网络梯度下降的训练集；随后根据近端策略优化(PPO)算法思想进行梯度下降以最大化强化学习奖励；训练最终结果得到一个收敛的神经网络，将该神经网络与DWA算法评价函数融合，完成自适应DWA算法的构建。
基于深度强化学习自适应动态窗口

[发明专利]基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法-CN202211170487.9在审
发明人：张卫波;黄晓军;封士宇;温珍林;黄赐坤 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提出一种基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法，先对地图内的障碍物进行处理，包括安全距离设定和障碍物填充，然后利用快速扩展随机树算法对已处理的地图进行初步规划，其中，提出模仿植物生长的趋光性的仿生设计。以无障碍物最远的规则取得局部目标点，进一步采用动态窗口法以局部目标点为指引向其运行，当智能车到达局部目标点一定范围内时，转而向下一个目标点运行，循环上述步骤，直到到达最终的全局目标点。应用本技术方案可实现将无人车的运动学约束融入到路径规划过程中，使算法规划出的路径符合无人车的行驶要求。
基于快速扩展随机动态窗口双层路径规划方法

[发明专利]基于拓展卡尔曼滤波的多传感器融合SLAM方法-CN202211163166.6在审
发明人：张卫波;温珍林;黄晓军;黄赐坤;封士宇 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拓展卡尔曼滤波的多传感器融合SLAM方法，针对走廊相似场景下，激光SLAM算法由于观测数据的相似性，算法性能将严重劣化，甚至完全失效的问题，本发明将里程计和IMU的数据进行预处理，通过拓展卡尔曼滤波将两者的位姿信息融合，作为激光雷达扫描匹配更精确的迭代初始位姿；为验证本算法的性能，在Melodic版本的ROS(Robot Operating System)搭建了Gazebo仿真实验环境，通过仿真实验对比，验证了算法的鲁棒性和有效性。
基于拓展卡尔滤波传感器融合 slam 方法

[实用新型]一种利用可再生清洁能源的空气取水装置-CN202122159093.0有效
发明人：曲万军;黄赐坤;龙云飞;林敏榆;洪茄祥 -专利权人：东莞理工学院
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： E03B3/28 文献下载
摘要：本实用新型涉及空气制水的技术领域，更具体地，涉及一种利用可再生清洁能源的空气取水装置，其包括取水箱，取水箱上设有若干用于将取水箱内部与外界相连通的通口；取水箱上装设有利用可再生清洁能源输出电能的发电组件及若干制冷装置，发电组件与制冷装置电连接；制冷装置包括散热部与制冷部，制冷部设于取水箱内部，散热部位于取水箱外部；取水箱上还设有利用可再生清洁能源产生的机械能对散热部进行散热的散热组件。本实用新型中的散热组件能够对制冷装置的散热部进行辅助散热，提升制冷设备的散热效果，从而使得制冷设备保持在良好的性能下作业，防止制冷设备的制冷效果在使用时下降。
一种利用再生清洁能源空气取水装置

[发明专利]动态环境下碰撞系数人工势场法局部路径规划方法-CN202111141815.8在审
发明人：张卫波;温珍林;黄晓军;黄赐坤;封士宇 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提出一种动态环境下碰撞系数人工势场法局部路径规划方法，针对动态障碍物，设计了根据碰撞角判断障碍物类型的避障策略，建立速度势场函数模型，根据车辆自身速度、制动减速度与障碍物的相对速度建立动态速度势场影响范围，计算动态障碍物与速度势场影响范围相交面积得到碰撞系数，进而建立不同的斥力函数模型，使智能车行驶更加安全，并且在动态规划中加入车辆动力学约束，使规划出来的轨迹更加符合车辆特性。并在MATLAB中对无人驾驶在有道路边界和动态障碍物的环境下行驶进行仿真，仿真结果验证了速度势场函数人工势场法的有效性。
动态环境碰撞系数人工势场法局部路径规划方法

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