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[发明专利]一种用于换道场景的协同自适应巡航控制方法-CN202011369769.2有效
发明人：田彦涛;聂光明;谢波;洪伟;曹轩豪;卢辉遒 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： B60W30/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种具有换道辅助功能的协同自适应巡航控制方法，其主要包含以下步骤：步骤一：领航车辆根据车辆换道前后状态以及临界碰撞条件建立具有避障能力的换道轨迹函数；步骤二：领航车辆根据自车和前车车速、车身几何参数以及道路参数等在临界碰撞条件下计算车辆最优换道轨迹；步骤三：车队依据本发明给出的方法跟踪该最优轨迹。本发明主要有以下三个创新点：(1)结合多项式法和最优化方法给出一种具有避撞功能的最优换道轨迹计算方法；(2)针对车队非匀质车辆建立非线性队列模型，相比以往方法将车队简化为线性模型更为贴近实际；(3)所设计的方法能够同时保证车队换道时的横纵向队列稳定性。
一种用于道场协同自适应巡航控制方法

[发明专利]一种图神经网络的增量社交事件检测方法-CN202110118277.4有效
发明人：彭浩;纪一鹏;张教福;黄子航;曹轩豪;李绍宁 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开一种图神经网络的增量社交事件检测方法，面对流式传入的社交网络数据，提取文本中的信息进行异构信息网络建模；获取同构网络；得到同构社交消息图；采用图注意力模型对同构消息图进行学习，以获取基于知识保留增量的消息编码；同时，对消息编码进行采样进行对比学习计算损失，并且根据返回的损失调整图注意力模型的参数，训练图注意力模型；对图注意力模型进行检测得到的编码，进行聚类，得到社交事件。本发明将丰富的语义和结构信息充分融入到社交消息中，通过图神经网络保留从社交消息中获取的知识，采用对比学习技术，并且定期维护消息图，能够在不耗费过多资源的条件下提升事件检测的准确率。
一种神经网络增量社交事件检测方法

[发明专利]考虑制动执行器故障的自动驾驶车辆容错控制策略设计方法-CN202110242649.4有效
发明人：田彦涛;曹轩豪;季学武;卢辉遒;谢波 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑制动执行器故障的自动驾驶车辆容错控制策略设计方法。针对电子液压制动系统，通过轮缸压力传感器采集轮缸真实压力与期望压力做为输入建立广义的制动系统故障模型。基于该模型，提出针对EHB系统典型的综合故障模型。同时通过该模型，计算出用于控制器设计的综合故障因子。在此基础上，结合鲁棒LPV/H∞控制理论，将故障因子作为时变调度参数设计实现上层鲁棒容错控制器的设计。最后，综合考虑各个制动执行器的故障程度，设计下层制动力矩分配算法，实现下层四个轮的制动力分配。本发明通过对EHB系统进行故障建模，将其中的故障因子作为调度参数，结合鲁棒理论设计控制器，实现容错控制，保证了自动驾驶车辆行驶过程中的稳定安全。
考虑制动执行故障自动驾驶车辆容错控制策略设计方法

[发明专利]基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略-CN201910743104.4在审
发明人：田彦涛;曹轩豪;季学武 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略，针对智能车自动驾驶任务，根据深度确定性策略梯度(DDPG)算法中的“动作‑评论家”结构，采用“双动作”网络分别输出方向盘转角命令和车速命令，并设计“主评论家”网络用以指导“双动作”网络的更新过程，具体包括：将自动驾驶任务描述为马尔可夫决策过程:＜s_t,a_t,R_t,s_t+1＞；采用行为克隆算法对改进DDPG算法中的“双动作”网络进行初始化；对深度强化学习DDPG算法中的“评论家”网络进行预训练；设计包含多种驾驶场景的训练道路进行强化学习在线训练；设置新的道路对训练好的深度强化学习(DRL)模型进行测试。本发明通过模仿人学车过程设计控制策略，实现了智能车在简单道路环境下的自动驾驶。
强化学习自动驾驶智能车算法控制策略轨迹跟踪网络马尔可夫决策过程方向盘转角车速命令道路环境更新过程过程设计任务描述在线训练初始化确定性克隆模仿测试场景驾驶输出改进