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一种基于行驶风险预测的无人车行驶路径跟踪控制方法
摘要文本
本申请公开了一种基于行驶风险预测的无人车行驶路径跟踪控制方法，涉及无人驾驶技术领域，包括：构建无人车的三自由度动力学模型；采集无人车的当前状态数据；利用三自由度动力学模型和当前状态数据，采用高阶马尔科夫模型获得未来多步长内的轨迹偏离预测值；利用三自由度动力学模型和当前状态数据，预测横摆角速度和侧向速度，获得横摆失稳预测值；基于残差法获得轨迹偏离预测值和横摆失稳预测值的权重系数；将三自由度动力学模型、轨迹偏离预测值、横摆失稳预测值和权重系数，构建多目标成本函数，生成转向控制指令和横向力控制指令。针对现有技术中的车辆稳定性控制差的问题，本申请提高了复杂环境下车辆的稳定控制性。。
申请人信息
- 申请人:理工雷科智途(北京)科技有限公司
- 申请人地址:100080 北京市海淀区中关村南大街5号二区683栋3层20室
- 发明人: 理工雷科智途(北京)科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于行驶风险预测的无人车行驶路径跟踪控制方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311460719.9 |
| 申请日 | 2023/11/5 |
| 公告号 | CN117389276A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G05D1/43 |
| 权利人 | 理工雷科智途(北京)科技有限公司 |
| 发明人 | 黄琰; 刘聪; 田瑞丰 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南大街5号二区683栋3层20室 |
专利主权项内容
1.一种基于行驶风险预测的无人车行驶路径跟踪控制方法，包括：构建无人车的三自由度动力学模型；采集无人车的当前状态数据；利用三自由度动力学模型和当前状态数据，构建长时域轨迹偏离预测模型，采用高阶马尔科夫模型获得未来多步长内的轨迹偏离预测值；利用三自由度动力学模型和当前状态数据，构建瞬时横摆失稳预测模型，预测横摆角速度和侧向速度，获得横摆失稳预测值；基于残差法获得轨迹偏离预测值和横摆失稳预测值的权重系数；将三自由度动力学模型、轨迹偏离预测值、横摆失稳预测值和权重系数，构建多目标成本函数，生成转向控制指令和横向力控制指令。