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专利号: 2025101365326
申请人: 飞音软件(南京)有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-05-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:包括,

采集工程车的实时数据,并利用深度学习算法构建工程车运行特征模型;

将所述实时数据输入所述工程车运行特征模型,输出动态行为指标,并对工程车行驶路径进行分段处理;

基于分段处理结果,通过多传感器数据融合计算工程车的姿态角度和路面状况,建立工程车轨迹预测模型;

根据所述工程车轨迹预测模型对工程车行驶轨迹进行预测和规划,并通过车载控制器对工程车系统进行协同控制,完成自动跟踪控制。

2.如权利要求1所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:所述工程车系统包括工程车转向系统、制动系统和动力系统;根据所述工程车轨迹预测模型对工程车行驶轨迹进行预测和规划,并通过车载控制器对工程车系统进行协同控制,完成自动跟踪控制,包括:根据工程车轨迹预测模型输出的预测轨迹数据,并采用递归最小二乘算法计算工程车的最优行驶轨迹;

根据所述最优行驶轨迹生成转向角指令、加速度指令和制动指令;

将所述转向角指令通过车载控制器发送至电动转向系统执行转向调节,同时将所述加速度指令和制动指令分别发送至动力系统和制动系统进行动力输出调节和制动力调节;

同时采集执行所述工程车系统的实时响应数据,并将所述实时响应数据和所述最优行驶轨迹进行偏差分析;

当偏差小于等于第二预设阈值时,则保持当前控制指令不变,继续执行自动跟踪控制;

当偏差大于第二预设阈值时,则根据偏差重新生成转向角指令、加速度指令和制动指令,直至完成对工程车的自动跟踪控制。

3.如权利要求2所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:所述最优行驶轨迹的具体公式如下:其中,Topt为最优行驶轨迹值,xi为当前位置坐标,xp(i)为预测轨迹坐标,n为预测时域长度,λ为遗忘因子,v为当前车速,μ为平滑因子,δ为轨迹曲率,σ为曲率标准差阈值。

4.如权利要求2所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:所述工程车轨迹预测模型的构建方法为,基于分段处理的结果,采用卡尔曼滤波算法对实时数据进行融合运算,得到工程车的三维姿态角度数据;

同时将摄像头阵列获取的路面图像数据输入预训练的语义分割网络,提取路面纹理特征、坡度特征和湿滑程度特征,形成路面状况数据;

将所述三维姿态角度数据和路面状况数据输入长短时记忆网络,建立工程车轨迹预测模型。

5.如权利要求4所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:所述分段处理的方法为,将实时数据输入工程车运行特征模型,其中所述工程车运行特征模型包括距离预测模块、姿态评估模块和环境感知模块;所述距离预测模块用于计算工程车和周边环境障碍物的安全距离参数;所述姿态评估模块用于分析工程车的俯仰角度参数和横滚角度参数;所述环境感知模块用于识别路面类型参数和路况复杂度;

将安全距离参数、俯仰角度参数、横滚角度参数、路面类型参数以及路况复杂度组合形成动态行为指标;

根据所述动态行为指标对工程车行驶路径划分,当路况复杂度大于第一预设阈值,则将对应路段划分为复杂路段,并动态调整跟踪控制参数,启动多传感器数据融合计算以获取姿态角度数据和路面状况数据;当路况复杂度小于等于第一预设阈值,则将对应路段划分为标准路段,并采用预设的跟踪控制参数进行常规跟踪控制。

6.如权利要求5所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:所述动态行为指标的具体公式如下:其中,DBI为动态行为指标输出值,ds为安全距离参数,dmax为预设最大安全距离阈值,θp为俯仰角度参数,θr为横滚角度参数,θth为角度阈值,R为路面类型参数,C为路况复杂度,S为环境状态特征值,α、β和γ为调节系数。

7.如权利要求5所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:所述实时数据包括行驶轨迹数据、车辆状态数据和周边环境图像数据;所述工程车运行特征模型的建立方法为,采集工程车搭载的摄像头阵列、GPS定位模块、轮速传感器以及惯性测量单元IMU所获取的实时数据;

将所述实时数据进行预处理,并将预处理后的实时数据输入预先训练的深度卷积神经网络,提取工程车运行过程中的运行特征信息;

根据所运行特征信息构建工程车运行特征模型,其中所述工程车运行特征模型包括采用图神经网络GNN结构表示工程车运行状态和环境交互关系,并通过对比学习方法优化模型参数。

8.一种工程车用自动跟踪控制系统,基于权利要求1~7任一所述的工程车用自动跟踪控制方法,其特征在于:包括,采集模块,用于采集工程车的实时数据,并利用深度学习算法构建工程车运行特征模型;

分段处理模块,用于将所述实时数据输入所述工程车运行特征模型,输出动态行为指标,并对工程车行驶路径进行分段处理;

建立模块,基于分段处理结果,通过多传感器数据融合计算工程车的姿态角度和路面状况,建立工程车轨迹预测模型;

协同控制模块,用于根据所述工程车轨迹预测模型对工程车行驶轨迹进行预测和规划,并通过车载控制器对工程车系统进行协同控制,完成自动跟踪控制。

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于:所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~7任一所述的工程车用自动跟踪控制方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的工程车用自动跟踪控制方法的步骤。