[发明专利]一种人机耦合的纵向避撞控制方法有效
| 申请号： | 201910078962.1 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109733347B | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 殷国栋;汪*;张宁;张廓然;董昊轩;刘赢;王法安 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | B60T7/22 | 分类号： | B60T7/22;B60W50/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐尔东 |
| 地址： | 210096 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种人机耦合的纵向避撞控制方法，包括线控制动模块、主动感知模块和拟人控制模块，前述的拟人控制模块包括驾驶员模型和深度神经网络拟人决策控制器，其中主动感知模块获得实时交通状况输入给驾驶员模型输出期望的制动减速度，根据主动感知模块与驾驶员的基础实验数据，深度神经网络拟人决策控制器利用生成对抗网络技术生成大量实验数据输入给深度神经网络，经过训练生成制动避撞控制器，将其输出信息传输给线控制动模块完成制动避撞；本发明有效解决车辆已有避撞控制器适用范围窄、控制生硬等问题，提高了制动避撞系统的自适应性和驾乘人员的舒适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人机 耦合 纵向 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种人机耦合的纵向避撞控制方法，其特征在于：包括线控制动模块、主动感知模块和拟人控制模块，前述的拟人控制模块包括驾驶员模型和深度神经网络拟人决策控制器，其中主动感知模块获得实时交通状况输入给驾驶员模型输出期望的制动减速度，根据主动感知模块与驾驶员的基础实验数据，深度神经网络拟人决策控制器利用生成对抗网络技术生成大量实验数据输入给深度神经网络，经过训练生成制动避撞控制器，将其输出信息传输给线控制动模块完成制动避撞。
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