Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 长春工业大学李绍松获国家专利权

长春工业大学李绍松获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种考虑人机互信度的协同转向控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121386428B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511953233.8,技术领域涉及:G05B13/04;该发明授权一种考虑人机互信度的协同转向控制方法是由李绍松;麦高逢;田丽媛;裴晓雷;谢慧宇;卢晓晖;崔高健;施宏达设计研发完成,并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

一种考虑人机互信度的协同转向控制方法在说明书摘要公布了:一种考虑人机互信度的协同转向控制方法,旨在解决现有人机共驾系统中的人机冲突问题。本发明涉及智能驾驶领域。具体包括期望路径模块、人机转向冲突评估模块、驾驶员经验评估模块、权重分配模块、非合作博弈模块和人机共驾车辆。期望路径模块生成驾驶员与控制器期望路径;人机转向冲突评估模块基于驾驶员转向动作、车辆状态、驾驶员与控制器期望路径,输出驾驶员对控制器信任度;驾驶员经验评估模块基于车辆状态,输出控制器对驾驶员信任度;权重分配模块用于输出驾驶员控制权重;非合作博弈模块结合驾驶员与控制器期望路径、驾驶员控制权重,输出最优转角,控制人机共驾车辆完成协同转向动作。

本发明授权一种考虑人机互信度的协同转向控制方法在权利要求书中公布了:1.一种考虑人机互信度的协同转向控制方法,其特征在于:该方法通过期望路径模块、人机转向冲突评估模块、驾驶员经验评估模块、权重分配模块、非合作博弈模块和人机共驾车辆构成闭环控制系统,实现对人机共驾车辆的协同转向控制;其中,期望路径模块用于生成驾驶员与控制器期望路径;人机转向冲突评估模块接收驾驶员转向动作、车辆状态、驾驶员与控制器期望路径,输出驾驶员对控制器信任度;驾驶员经验评估模块接收车辆状态,输出控制器对驾驶员信任度;权重分配模块结合驾驶员对控制器信任度和控制器对驾驶员信任度,基于模糊规则输出驾驶员控制权重;非合作博弈模块根据驾驶员与控制器期望路径、驾驶员控制权重和车辆状态,通过预测模型建立、目标函数设计和纳什均衡求解得到最优转角,实现对人机共驾车辆的协同转向控制; 所述人机转向冲突评估模块中的LSTM-Transformer驾驶员转角预测模型,接收驾驶员 转向动作,车辆状态,驾驶员期望路径,输出驾 驶员预测转角;所述人机转向冲突评估模块中的基于MPC控制器转角预测模型,接收 车辆状态,控制器期望路径,输出控制器预测转角;最终根据驾驶员预测转角和控制器预测转角,确定驾驶员对控制器信任 度;其中,为驾驶员转角,为驾驶员转角变化率,和分别为车辆纵向速度和车 辆横向速度,和分别为横向跟踪误差和横摆角误差,为车辆横摆角速度,为道路 曲率,为车辆纵向加速度,和分别为驾驶员期望路径的纵向坐标和横向坐标,为 驾驶员期望路径的横摆角,和分别为控制器期望路径的纵向坐标和横向坐标,为控 制器期望路径的横摆角,为当前时刻; 所述的驾驶员对控制器信任度设计如下所示: , 其中,为调节人机转角冲突敏感度因子,为人机转角冲突因子,为可接受冲突程 度值;所述的人机转角冲突因子基于驾驶员转角与控制器转角差值的绝对值进行设计,具 体公式如下所示: , 其中,和分别为驾驶员和控制器在预测时域内第步预测转角,为 当前时刻,为人机转角预测时域; 所述驾驶员经验评估模块中的基于逆强化学习驾驶员经验评估模型,接收车辆状态,输出驾驶员经验奖励值;最终基于驾驶员经验奖励值评估控制 器对驾驶员信任度;其中,为横向跟踪误差,为车辆纵向速度,为自车与前车 的碰撞时间,为车辆前轮转角; 所述的控制器对驾驶员信任度设计如下所示: , 其中,为调节驾驶员经验奖励值敏感度因子,为驾驶员经验奖励值,为驾驶经 验丰富的专家数据集中位数奖励值; 所述的驾驶员经验奖励函数基于安全性、跟踪精度、纵向平顺性和横向稳定性进行设计;其中,安全性考虑自车与前车的碰撞时间,跟踪精度考虑横向跟踪误差,纵向平顺性考虑纵向车速变化率,横向稳定性考虑车辆前轮转角变化率,具体如下公式所示: , , , , , 其中,为安全性奖励函数,为跟踪精度奖励函数,为纵向平顺性的奖励函数, 为横向稳定性奖励函数,和分别为第帧的自车与前车的碰撞时间和安全碰 撞时间阈值,为第帧的横向跟踪误差,为第帧的纵向车速变化率,为第 帧的车辆前轮转角变化率,为当前帧数,为各项奖励函数的权重,为各奖励函数的标 准差,其中,,为驾驶员经验评估总采样帧数; 所述的权重分配模块基于模糊规则进行权重分配,该模块以驾驶员对控制器信任度和控制器对驾驶员信任度来动态分配控制权重,输出驾驶员控制权重,作为非 合作博弈模块的驾驶员路径跟踪权重; 最后,非合作博弈模块结合驾驶员与控制器期望路径、驾驶员控制权重和车辆状态,通过预测模型建立、目标函数设计、纳什均衡求解得到最优转角,实现对人机共驾车辆的协同转向控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人长春工业大学,其通讯地址为:130012 吉林省长春市朝阳区延安大街2055号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。