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[发明专利]一种采用混合势场蚁群算法的车辆路径规划方法-CN201910643608.9有效
发明人：袁朝春;魏悦;何友国;孙晓强;张厚忠 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用混合势场—蚁群算法的车辆路径规划方法，步骤1：获取车辆自身与环境信息；步骤2：通过分析车辆自身与环境信息，得到车辆当前所受虚拟势场力，建立改进后的车辆虚拟势场力模型；步骤3：初始化蚁群算法的相关参数；步骤4：路径规划初期，在蚁群算法中引入改进后的虚拟势场合力作为启发信息函数；引入权重系数；改进蚁群算法的转移概率函数；步骤5：随着避障路径规划的深入，信息素浓度和距离启发共同发挥作用；逐渐降低改进势场合力的作用，使用改进的蚁群算法进行路径规划；步骤6：按照步骤4和5所规划的路径由电子控制单元控制车速以及转向盘转角。本发明有效避免路径搜索过程的停滞，提高路径搜索效率。
一种采用混合势场蚁群算法车辆路径规划方法

[发明专利]一种考虑轮胎纵滑力学特性的汽车纵向速度跟踪控制系统的控制方法-CN202110700828.8有效
发明人： 孙晓强;胡伟伟;吴鹏程;蔡英凤;陈龙 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G05D13/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑轮胎纵滑力学特性的汽车纵向速度跟踪控制系统的控制方法，包括以下步骤：1、准确获取轮胎非线性纵滑力学特性试验数据，完成轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识；2、构建包括前述轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识模型在内的汽车纵向动力学系统正向数学模型；3、设计汽车纵向速度分层式跟踪控制策略，上位控制器输出为汽车期望纵向加速度，下位控制器输出为实际控制加速度；4、将设计好的系统控制律刷写至车载控制单元，所述车载控制单元根据传感器输入信号计算出实际控制的发动机节气门开度和制动系统制动压力。本发明能够在充分考虑轮胎非线性纵滑力学特性的基础上，对汽车纵向速度进行有效的跟踪控制，控制精度高、实时性好。
一种考虑轮胎力学特性汽车纵向速度跟踪控制系统控制方法

[发明专利]一种基于分段仿射系统最优控制的智能汽车路径跟踪控制方法-CN202110701690.3有效
发明人： 孙晓强;胡伟伟;王玉麟;蔡英凤;陈龙 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于分段仿射最优控制的智能汽车路径跟踪控制方法，包括以下步骤：1、完成轮胎侧偏力学特性的分段仿射辨识；2、基于所述轮胎辨识模型，构建智能汽车横向动力学系统分段仿射数学模型；3、设计基于预瞄时间自适应的智能汽车路径跟踪控制目标横摆角速度决策单元；4、结合智能汽车横向动力学系统分段仿射模型及线性二次型最优控制算法，设计智能汽车路径跟踪控制器；5、将所述设计好的系统控制律刷写至智能汽车路径跟踪车载控制单元，最终计算出当前车辆所需实现的目标前轮转角。本发明能够在充分考虑轮胎非线性侧偏力学特性和预瞄时间自适应的基础上，实现智能汽车在特殊行驶工况下的路径跟踪控制，控制精度高、实时性好。
一种基于分段系统最优控制智能汽车路径跟踪方法

[实用新型]洗地车盘刷压力调节装置-CN202123328558.7有效
发明人：辛立刚;曲仕民;孙晓强;曲燕燕 -专利权人：烟台海德专用汽车有限公司;山东浩睿智能科技有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： E01H1/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了洗地车盘刷压力调节装置，包括底座和盘刷；所述底座和盘刷之间设有调节装置；所述调节装置包括联动轴；所述联动轴设于底座的下方；所述联动轴的一端固定连接有驱动臂；所述驱动臂的下端与盘刷相连接；所述联动轴的另一端套设有固定套；所述固定套上设有连接耳板和夹持板；所述连接耳板和底座之间设有推缸；所述联动轴上固定连接有联动板；所述联动板和夹持板之间设有拉簧。与现有技术相比本实用新型的有益效果是：能根据实际情况增加改变盘刷与地面的施加压力，提高清扫效果，同时降低盘刷在凹凸环境下受到的冲击。
车盘压力调节装置

[发明专利]基于深度拉格朗日神经网络的自动驾驶车辆控制系统及方法-CN202210870639.X在审
发明人：蔡英凤;杨伟;廉玉波;陈龙;钟益林;刘卫国;周俊杰;孙晓强;袁朝春 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： B60W50/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度拉格朗日神经网络的自动驾驶车辆控制系统及方法，包括：车辆动力学模型部分，坐标转换部分，控制环部分，深度拉格朗日神经网络部分；利用深度拉格朗日神经网络学习拉格朗日方程中的惯量矩阵，计算出广义力，有效的学习自动驾驶车辆的动力学方程，本发明结合了深度学习和物理模型的优点，实现了良好的自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制能力，同时基于拉格朗日方程的神经网络由于其良好的物理可解释性，因此有良好的问题诊断能力和泛化能力，在学习速度上优于其他方法，表现出更稳健的新轨迹推断和实时在线学习能力，降低了离线训练的计算成本和时间成本，具有良好的适应性，通过极少的参数调整即可将该控制系统应用于其他车辆上。
基于深度拉格朗日神经网络自动驾驶车辆控制系统方法

[发明专利]一种永磁同步电机旋变零位初始角自标定方法-CN202011485686.X有效
发明人：曾俊;孙晓强;肖叶勇;黄锐;姜加龙;曹艺 -专利权人：丽水方德智驱应用技术研究院有限公司;浙江方正电机股份有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G01R35/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种永磁同步电机旋变零位初始角自标定方法，步骤如下：利用电流给定指令及角度给定指令，使电机转子被拉到近似的零位处，记录此时的旋变度数θ1，使用预标定获取的旋变零位补偿角度θ1；然后获取动态标定的旋变零位补偿角度θ2，使用获取的旋变零位补偿角度θ1和获得的动态标定的旋变零位补偿角度θ2之和作为最终旋变补偿角度θ3，即θ3＝θ1+θ2，对标定结果进行验证，如验证通过，将旋变补偿角度θ3写入电机控制器的芯片非易失性存储区。本发明的方法创新之处在于没有使用外部拖动装置(电机台架)的前提下，仅使用单个电机，单个电机控制器实现了电机旋变零位的自动标定。
一种永磁同步电机零位初始标定方法

[发明专利]一种自动驾驶商用车载荷与道路自适应控制系统及方法-CN202210866622.7在审
发明人：蔡英凤;杨伟;廉玉波;陈龙;钟益林;白军明;孙晓强 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： B60W30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动驾驶商用车载荷与道路自适应控制系统及方法，包括车辆动力学模型部分，支持向量回归整车质量辨识部分，非线性模型预测控制部分，径向基函数神经网络部分和道路分类器部分共5部分。通过基于支持向量回归的商用车质量辨识方法和轮胎侧偏刚度在线修正方法，有效辨识出不同载荷下的车辆质量以及修正轮胎侧偏刚度，提高了车辆轨迹跟踪的能力；还提出基于径向基函数神经网络补偿横向控制，针对外界扰动和动力学模型的参数误差进行补偿，进一步降低轨迹跟踪误差；同时提出的道路分类器，可针对不同道路附着特性在线调整模型预测控制器中的控制量约束和控制增量约束，有效提升了商用车的道路适应性和安全性。
一种自动驾驶商用车载道路自适应控制系统方法

[实用新型]洗地车转向轮驱动结构-CN202123328555.3有效
发明人：宋浩民;辛立刚;曲燕燕;孙晓强;曲仕民 -专利权人：烟台海德专用汽车有限公司;山东浩睿智能科技有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： B62D3/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了洗地车转向轮驱动结构，包括底座和连接板，连接板的下方设有转向轮，所述底座和连接板之间通过支撑组件相连接；所述支撑组件包括上连接板和下连接板；所述上连接板和下连接板之间设有轴承，且上连接板和下连接板之间通过螺栓固定连接；所述轴承的内圈卡嵌于上连接板和下连接板之间；所述轴承的外圈通过固定座固定在底座上；所述下连接板与连接板固定连接。与现有技术相比本实用新型的有益效果是：结构简单，安装方便，便于后期的维护保养，同时转向灵活性强，可靠性高。
转向驱动结构

[发明专利]一种基于生成对抗网络和模仿学习的智能驾驶汽车路径规划系统及方法-CN202111119055.0在审
发明人：蔡英凤;杨绍卿;滕成龙;王海;刘擎超;孙晓强;李祎承 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和模仿学习的智能驾驶汽车路径规划系统及方法，包括轨迹点生成对抗网络和生成对应的轨迹两部分。轨迹点生成对抗网络以场景特征和随机噪声为输入，以经验驾驶员驾驶轨迹为对应样本，模仿生成经验轨迹末状态的横纵向轨迹点状态；轨迹生成部分利用生成的轨迹横纵向末状态和车辆当前横纵向末状态，拟合横纵向轨迹的五次多项式，并进行横纵向轨迹合并。本发明解决了因驾驶员们驾驶风格多变导致的单个样本可能对应多个数据标签，模仿学习难以训练的问题；另外，通过五次多项式分开拟合横纵向轨迹，减小了模仿学习学习整条驾驶轨迹的难度，保证了生成轨迹的光滑程度。同时，采用轨迹评估避免了生成轨迹的潜在风险。
一种基于生成对抗网络模仿学习智能驾驶汽车路径规划系统方法

[发明专利]一种结合深度强化学习和RSS策略的商用车队列路径规划方法、控制器、存储装置-CN202210748792.5在审
发明人：朱子轩;蔡英凤;陈龙;孙晓强;何友国;袁朝春;方啸;陆文杰 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合深度强化学习和RSS策略的商用车队列路径规划方法、控制器、存储装置，引入A3C框架，利用多线程方法，让车队中的车辆同时在多个线程里面分别和环境进行交互学习，每个线程都把学习的成果汇总起来，整理保存在Global_net。并且，定期从Global_net把车队中不同车辆的学习成果拿回来，指导自己和环境后面的学习交互。同时，使用Lattice算法，取ST图进行速度规划，能够有效地提高车队行驶的稳定性和舒适性，保证商用车行驶轨迹的平顺性。最后，本发明结合一种安全约束RSS策略，基于数学公式的自动驾驶汽车安全策略为隐性规则提供了一个框架，从而实现了与道路上其他参与者的有机融合，可以有效地解决队列行驶遇到其他车辆汇入时的安全问题。
一种结合深度强化学习 rss 策略商用车队路径规划方法控制器存储装置

[发明专利]基于模型动态重构的智能汽车解耦预测控制器及其控制方法-CN201910897708.4有效
发明人：蔡英凤;滕成龙;陈龙;孙晓强;邹凯;孙晓东;王海 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于模型动态重构的智能汽车解耦预测控制器及其控制方法，在智能感知车辆外部环境和自身参数的基础上，首先建立智能汽车三自由度耦合非线性原模型，再构造智能汽车的两个右逆模型，两个右逆模型交替学习进化，将其中一个不执行学习进化功能的右逆模型放置于原模型的左侧，对智能汽车模型进行动态重构，实现模型动态解耦和简化控制，然后根据重新构造得到的新模型中各个子模型及控制要求特征，分别设计模型预测控制器，实现基于模型动态重构的智能汽车解耦预测控制，提高智能汽车的控制性能和智能化水平。本发明结合使用动态逆模型和模型预测控制方法，使用重构的规范化新模型合理设计模型预测控制器，提高智能汽车的控制性能。
基于模型动态智能汽车预测控制器及其控制方法

[实用新型]一种基于空气悬架的客车侧翻预警系统-CN202122265016.3有效
发明人：吴子强;温静彬;马贵千;徐兴;孙晓强 -专利权人：扬州市奥特瑞汽车电子科技有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： B60W30/04 文献下载
摘要：一种基于空气悬架的客车侧翻预警系统，属于车辆辅助驾驶技术领域，所述系统主要是由车辆四角处四个空气悬架系统、四角处空气弹簧内部气压传感器、车速传感器、前轮转角传感器、预警控制单元、显示单元以及语音提示单元等部分所组成，所述系统能够根据四角处空气弹簧内部气压，车辆行驶速度以及前轮转角等信号，判断此时车辆行驶过程中所处的侧翻危险态势，进而根据不同危险态势程度，向驾驶员发出不同程度的预警信息，提醒驾驶员及时调整车辆行驶状态，防止车辆侧翻事故的发生。本实用新型结构简单，可靠性高，能够实现客车侧翻风险的及时预警和提醒，对于提高客车行驶安全具有较好的研究意义和工程应用价值。
一种基于空气悬架客车预警系统

[发明专利]基于神经网络动力学的自动驾驶车辆道路自适应漂移控制系统与方法-CN202210535066.5在审
发明人：蔡英凤;杨伟;廉玉波;陈龙;王海;孙晓强;李祎承;何友国;钟益林;袁朝春 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络动力学的自动驾驶车辆道路自适应漂移控制系统与方法，本发明所提出的控制系统包括车辆动力学模型部分，前馈神经网络模型部分，模型预测控制部分，路径跟随控制部分和道路分类器共5部分，设计的神经网络代替传统车辆动力学物理模型，有效克服传统物理模型在轮胎非线性区域精度不足的问题，显著提高了自动驾驶车辆在漂移等极限工况下的轨迹跟踪能力；设计的道路分类器，通过自动驾驶车辆制动时识别不同道路的附着特性，有效提高了自动驾驶车辆的道路自适应性，提升了自动驾驶车辆在不同路面的附着特性辨识能力。
基于神经网络动力学自动驾驶车辆道路自适应漂移控制系统方法

[发明专利]一种基于神经网络动力学模型的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制方法、系统及车载控制设备-CN202210627864.0在审
发明人：蔡英凤;曹秀辰;李祎承;廉玉波;钟益林;孙晓强;陈龙;何友国 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络动力学模型的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制方法、系统及车载控制设备，在基于神经网络的动力学模型中，使用全连接前馈神经网络设计了神经网络模型，模型有两层隐藏层，每层有64个神经元，使用ReLU激活函数，模型的输入为当前时刻的车辆状态与控制指令，输出为下一时刻的车辆状态，该神经网络通过最小化预测的输出状态和观测的输出状态之间的均方误差来学习动态方程。基于神经网络动力学模型设计的ILQR控制器内包含迭代线性二次型调节器的控制算法，通过最小化成本函数求得最优控制指令，实现对参考轨迹的跟踪。本发明相比于端到端的控制，所提出的方案可解释性更强，在保证轨迹跟踪精度的同时，兼顾了横向和纵向稳定性。
一种基于神经网络动力学模型无人驾驶车辆轨迹跟踪控制方法系统车载设备

[实用新型]顶管施工中继间泥浆管自动伸缩装置-CN202220413340.7有效
发明人：崔旭辉;郑平;肖凌志;王林涛;张延河;卢海军;陈春林;王超;岳兴新;孙晓强;杨雷;陈枫;刘涛;付仁东;高春凯 -专利权人：中交第二航务工程局有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： F16L1/036 文献下载
摘要：本实用新型提供一种顶管施工中继间泥浆管自动伸缩装置，第一管节与第二管节之间设有中继间千斤顶，第一管节和第二管节过中继间的泥浆管通过自动伸缩装置连接，自动伸缩装置包括连接在第一泥浆管端部的内侧管体和连接在第二泥浆管端部的外侧管体，内侧管体套设在外侧管体内部，且外侧管体端部设有密封法兰，密封法兰抵靠在内侧管体外部形成密封。将过中继间泥浆管自动伸缩装置通过卡箍与前后管节泥浆管相连接，从而解决了过中继间软管整体性差可能爆管的问题，极大地提高了顶管施工的安全性，同时使过中继间泥浆管的连接更加简洁方便，是顶管施工更为高效。
施工中继泥浆自动伸缩装置