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[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的驾驶负荷分级评估方法-CN202310869798.2在审
发明人：王武宏;司仪豪;蒋晓蓓;张浩东;谭海秋;孙栋先;张杰;石健;谢丽君 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于隐马尔可夫模型的驾驶负荷分级评估方法，属于人机协同驾驶领域。本发明实现方法为：采用便携式生理记录仪，采集驾驶人在预定驾驶负荷等级场景下的心电信号，通过对心电信号序列样本数据集分割，获取各驾驶负荷等级下的样本数据集，并从时域、频域、非线性域角度对心电信号进行特征提取及标准化处理，基于隐马尔可夫模型(HMM)及网格寻优方法对模型进行参数寻优及训练，实现对驾驶人驾驶负荷分级评估监测，以提醒驾驶人保持适度的工作负荷水平。本发明能够应用于人机协同驾驶领域，有助于驾驶人适应人机协同任务情境演变的多样性，辅助驾驶人进行安全高效的车辆接管与操控，确保人机交互有效性。
一种基于隐马尔可夫模型驾驶负荷分级评估方法

[发明专利]一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法-CN202310660575.5在审
发明人：郭宏伟;孙栋先;韩克贤;王武宏;蒋晓蓓;杨静超;高其航 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法，主车首先通过网联环境获取设定场景范围内车辆的历史运动状态数据并进行预处理，然后基于空间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为空间图，基于时间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为时间图，接下来通过图卷积神经网络提取空间图中的空间交互特征和时间图中的时间交互特征，融合两者获得设定场景范围内车辆的时空交互特征，最后基于卷积神经网络解码输出设定场景内所有车辆在未来一段时间的运动轨迹。本发明通过提出空间交互系数和时间交互系数，解决了现有研究中存在的时间交互建模不充分的问题，提高了车辆轨迹预测的预测精度。
一种环境基于图卷神经网络车辆轨迹预测方法

[发明专利]一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法-CN201910283871.1有效
发明人：金立生;司法;孙栋先;闫福刚;石健;华强;郭柏苍;朱菲婷;夏海鹏;王禹涵;郑义;高铭;陈梅 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B60W30/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法，控制装置由GPS数据采集模块、车辆速度采集模块、数据预处理模块、计算模块和线控执行系统组成。控制方法，包括实时采集和获取车辆的GPS位置和姿态信息，采集跟踪轨迹路径上点的GPS坐标；将轨迹信息进行预处理，使用高斯滤波的方法将跟踪轨迹平滑化；确定跟踪路径参考点的预瞄窗口，预瞄间隔，预瞄点，计算当前车辆坐标点与选定好的若干预瞄点的航向角偏差和位置偏差，依据位置偏差和航向角偏差，计算出每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，根据道路状况信息和车辆状态信息确定每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角，各前轮转角按照等权重进行加和输出，达到路径跟踪的目的。
一种基于多点跟踪无人驾驶汽车路径控制装置方法

[发明专利]基于摩擦纳米发电机的驾驶人非驾驶行为的实时监测方法-CN202310663279.0在审
发明人：王武宏;谭海秋;张浩东;张杰;孙栋先;司仪豪;石健 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H02N1/04 文献下载
摘要：本发明公开的基于摩擦纳米发电机的驾驶人非驾驶行为的实时监测方法，属于条件自动驾驶下驾驶人行为监测领域。本发明实现方法为：摩擦纳米发电机传感器的制备传感器包括指骨传感器、指节传感器和用于导线；摩擦纳米发电机传感器的安装布置；摩擦纳米发电机传感器的电学特性测试；条件自动驾驶场景的搭建和驾驶人非驾驶行为进行数据采集；对采集数据数据预处理；构建深度学习模型网络结构，找出最优超参数组合，监测条件自动驾驶下驾驶人非驾驶行为。本发明采用摩擦纳米发电机采集驾驶人非驾驶行为，根据摩擦纳米发电机传感器灵敏度高，制造成本低的特点，通过采集驾驶人非驾驶行为产生的电信号数据，实现对非驾驶行为的实时的监测，并且节省成本。
基于摩擦纳米发电机驾驶人驾驶行为实时监测方法

[发明专利]一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制系统及控制方法-CN201910370185.8有效
发明人：金立生;司法;孙栋先;闫福刚;石健;华强;郭柏苍;朱菲婷;夏海鹏;王禹涵;郑义;高铭;陈梅 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-05-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： B60W40/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制方法，包括以下步骤：数据采集单元实时采集车速信息；数据处理单元对前一步采集的信息进行预处理；向逻辑运算单元手动输入驾驶员类型并自动读取系统目标车速；判断车辆是否需要加速或者减速；根据前一步的判断结果进入相应的加速控制模块或者减速控制模块；根据前一步的计算结果作为输出信号输出到相应的线控系统。本发明的方法能够为不同特性驾驶员提供接受度极高的智能车纵向速度跟踪控制策略，提高汽车行驶安全以及改善乘坐体验，同时，设计中的加速和制动切换策略避免了纵向动力学系统在不必要时刻的频繁动作，提升了车辆纵向控制时的安全性且降低了能量消耗。
一种自适应驾驶员类型智能纵向速度跟踪控制系统控制方法

[发明专利]一种毫米波雷达与深度学习视觉融合的前方多车辆跟踪方法-CN201811219589.9有效
发明人：金立生;闫福刚;司法;石健;夏海鹏;朱菲婷;冯成浩;孙栋先;王禹涵 -专利权人：吉林大学
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种毫米波雷达与深度学习视觉融合的前方多车辆跟踪方法，利用毫米波雷达获得前方数据信息，根据其回波反射强度以及宽度信息，剔除掉无效信息，只保留下前方的车辆信息。根据毫米波雷达与摄像机相融合的方法，通过对雷达信息的滤波以及在线跟踪模型生成运动轨迹并进行轨迹关联。对已经进行了轨迹关联的前方车辆进行记录并编号。对已经生成轨迹并编号的前方车辆，只需要对下一周期的数据进行上述步骤的重复处理，并进行一致性检验，将其添加到已编号的轨迹中去。对于新出现的车辆，按照最开始的步骤进行轨迹生成、轨迹关联与编号。本发明结合了毫米波雷达和视觉深度学习的优势，能有效提高对于前方多车辆目标跟踪的准确度与鲁棒性。
一种毫米波雷达深度学习视觉融合前方车辆跟踪方法

[发明专利]一种驾驶任务识别方法-CN201910119821.X有效
发明人：金立生;郭柏苍;孙栋先;王芳荣;高铭;石健;陈梅;王岩;华强;闫福刚;夏海鹏;朱菲婷;冯成浩;王禹涵;徐鹏志;贾素华 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及一种驾驶任务识别方法，包括步骤：利用驾驶规范性评价指标建立驾驶规范等级评价模型，评选高规范等级驾驶人作为试验对象；设计试验对象执行几种常见的驾驶任务的实车试验，并为每种驾驶任务分配驾驶任务数字识别序列；利用驾驶任务识别指标与驾驶任务数字识别序列，建立基于深度神经网络的驾驶任务特征模型；采集测试驾驶人的驾驶任务识别指标并分别输入各个驾驶任务特征模型中，使用拟合优度衡量测试驾驶任务与各特征模型的显著性差异，拟合优度最高的驾驶任务特征模型映射测试驾驶人的驾驶任务，达到识别驾驶任务的效果。本发明可以在汽车高级驾驶辅助系统、道路驾驶技能考试等需要监测驾驶人行为的领域有较好的普遍适用性。
一种驾驶任务识别方法

[发明专利]一种基于显著性检测的分层多目标跟踪方法-CN201911314479.5有效
发明人：金立生;高铭;郭柏苍;华强;闫福刚;司法;石健;孙栋先;王禹涵;贾素华;张舜然;迟浩天;郑义 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于显著性检测的分层多目标跟踪方法，包括以下步骤：构建基于已有标准数据集与人工标注混合的混合数据集；构建道路交通场景显著性区域检测子网络生成显著性区域与非显著性区域；利用目标检测算法检测每一帧目标；构建卷积网络、长短时记忆与图卷积网络相结合的多目标跟踪网络模型，并跟踪显著性区域目标；构建并行KCF池对非显著性区域内目标进行单目标跟踪；将显著性区域与非显著性区域轨迹结合并后处理生成整体轨迹。本发明通过增加快速显著性检测方法，生成显著性区域包围框，对以输入检测和跟踪目标；能够加快检测速度同时，保持检测精度；可为真实情景下自动驾驶多目标跟踪降低计算复杂度，加速跟踪。
一种基于显著检测分层多目标跟踪方法

[发明专利]一种智能网联汽车风险评估方法及个性化决策方法-CN202210754129.6在审
发明人： 孙栋先;郭宏伟;王武宏;蒋晓蓓;石健;谭海秋;张浩东 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： B60W30/095 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能网联汽车风险评估方法及个性化决策方法，包括：根据主车数据和周围车辆数据，利用行车安全场模型分别计算各周围车辆对主车产生的驾驶风险；根据各周围车辆对主车产生的驾驶风险，分别加权计算主车所受跟驰风险和换道风险；选定驾驶风格，分别将主车所受驾驶风险与驾驶风格对应的驾驶风险阈值进行对比，从而确定主车的驾驶状态；本发明驾驶风险评估准确，风险考虑维度全面且能够满足不同类型驾驶人或乘客舒适性需求。
一种智能汽车风险评估方法个性化决策

[发明专利]一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法-CN202210149745.9在审
发明人：王武宏;张浩东;成前;李成刚;张杰;谭海秋;蒋晓蓓;侯单懿;石健;于雯麟;胡耀光;孙栋先;冯睽睽;张云贺;张发平;孙春文;陆逍 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种用于智能网联操控极微风险识别的无干扰监测方法，属于驾驶行为监测领域。本发明实现方法为：制备可伸缩的聚丙烯酰胺PAAM‑licl基摩擦纳米发电机PL‑TENG和具有铝AI‑Kapton摩擦层结构的摩擦纳米发电机AK‑TENG。搭建智能网联模拟驾驶场景用于获取自然驾驶数据。PL‑TENG布置于驾驶人的眼部、嘴部、脖颈等部位，将驾驶人面部和头部的极微动作转化为电信号，并从采集得到的电信号中获取用于表征疲劳和分心的特征指标；将AK‑TENG布置于转向盘和踏板，将驾驶人在完成转向、加速和制动操作时的极微动作转换为电信号，并利用电压数据完成风险驾驶操作辨识模型的搭建。结合两种摩擦纳米发电机实现对驾驶人驾驶状态和驾驶操作行为的无干扰实时监测。
一种用于智能操控极微风险识别干扰监测方法

[发明专利]一种混行交通环境下的驾驶人分心状态检测识别方法-CN202010578266.X有效
发明人：金立生;华强;郭柏苍;迟浩天;孙栋先;张舜然;高铭;石健 -专利权人：吉林大学;燕山大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及一种混行交通环境下的驾驶人分心状态检测识别方法，包括：搭建混行场景、采集驾驶人眼动参数数据及驾驶绩效数据、处理数据和择优筛选、搭建基于融合注意力机制的Bi‑LSTM驾驶人分心识别模型、对驾驶人分心状态进行辨识等步骤，本发明采用融合注意力机制的Bi‑LSTM算法进行分心驾驶的识别建模，提高分心识别的准确度与鲁棒性，填补了在混行交通环境下对驾驶人分心识别的空白，解决驾驶人在混行交通环境下驾驶过程中出现的分心驾驶而引发道路交通事故的技术问题，提高驾驶人的车辆驾驶安全性。
一种交通环境驾驶人分心状态检测识别方法

[发明专利]一种考虑乘员舒适度的智能车制动停车能力测试方法-CN202011201977.1有效
发明人：金立生;张舜然;郭柏苍;华强;孙栋先;王禹涵;迟浩天;贾素华 -专利权人：吉林大学;燕山大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑乘员舒适度的智能车制动停车能力测试方法，兼顾安全与体验两个维度，采用离散数据的曲线拟合方法，将试验采集的乘员主观舒适度与客观行车数据结合，反复在敏感人群进行测试验证，最终得到“制动减速度最优曲线”，旨在考虑乘员舒适度的情况下为评估自动驾驶车辆制动时乘员舒适度提供评价量化标准，将涉及自动驾驶停车类的相关测试项目提升到安全和舒适并重的高度，为自动驾驶车辆制动停车性能的多维度评价提供了理论依据和技术支撑。
一种考虑乘员舒适智能制动停车能力测试方法

[发明专利]一种基于快速模型预测的汽车轨迹跟踪控制方法-CN202010263890.0有效
发明人：金立生;王禹涵;孙栋先;华强;郭柏苍;司法;石健;闫福刚;郑义;高铭;张舜然;贾素华;迟浩天 -专利权人：吉林大学;燕山大学
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于快速模型预测的汽车轨迹跟踪控制方法，目的是优化模型预测控制的计算，提高模型预测控制的求解速度，包括建立车辆动力学模型、建立基于快速模型预测的汽车轨迹跟踪控制系统、基于系统输出与给定输出构建优化问题、基于Move‑Blocking策略对模型预测控制进行优化计算等步骤，本发明在模型预测控制的基础上，引入Move‑blocking策略将模型预测控制进行优化，减小优化过程的计算复杂度，使其能快速求解，提高汽车控制的实时性，能够在满足约束条件下保证系统输出紧密跟踪期望值，使跟踪精确度更高。
一种基于快速模型预测汽车轨迹跟踪控制方法

[发明专利]一种自动驾驶测试场景的构建方法及其难度系数计算方法-CN201910589116.6有效
发明人：金立生;郭柏苍;孙栋先;石健;郑义;高铭;华强;司法;闫福刚;王禹涵;贾素华 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动驾驶测试场景的构建方法及其难度系数计算方法，首先依次建立测试场景递阶层次结构框架，所述的结构框架至少包括四层：目标层、维度层、类别层和要素层，目标层下包括至少四个维度，每个维度下包括数个类别，每个类别下包括数个要素，根据目标层确定所要构建的目标场景，依次在各维度下确定类别，在类别中选取所需的具体要素，最终构建成目标测试场景。对各个维度内的不同层级元素赋予权重，对拟构建的场景进行要素匹配并完成对该场景测试难度系数的计算。本发明填补当下自动驾驶测试场景构建方法领域内的空缺，提出对所构建场景的测试难度等级评价方法，以及制定各功能测试项目进行测试方案。
一种自动驾驶测试场景构建方法及其难度系数计算方法

[发明专利]一种自动驾驶汽车虚拟场景库构建方法-CN201911392624.1在审
发明人：金立生;孙栋先;郭柏苍;王禹涵;石健;闫福刚;司法;高铭;华强;郑义;张舜然;贾素华;迟浩天 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动驾驶汽车虚拟场景库构建方法，包括数据采集、数据提取、数据清洗、标注场景要素、形成数据集、确定最佳k值、确定聚类初始中心、获得逻辑场景、构建虚拟场景库等步骤，本发明为自动驾驶虚拟场景库的构建提供了理论依据和技术支持，该方法操作简便，可提供大量不同要求的测试目标场景环境，用于测试自动驾驶系统在虚拟场景下的安全性，代替实车在实际环境中的测试，节约大量成本，而且测试效率更高，可重复性更强，并且可以模拟各种不同要求的场景，能够加快自动驾驶汽车的研发，从而促进自动驾驶汽车快速、安全上路。
一种自动驾驶汽车虚拟场景构建方法

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