一种综合考虑前后障碍物的重型营运车辆防碰撞预警方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011512720.8
IPC分类号：B60W30/08;B60W40/06;B60W40/10;B60W40/09
申请日期：
2020-12-20
申请人：
东南大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种综合考虑前后障碍物的重型营运车辆防碰撞预警方法
申请号	CN202011512720.8	申请日期	2020-12-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-09	公开/公告号	CN112622886A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	B60W30/08 ? IPC结构图谱： B 作业；运输 B6 交通运输 B60 一般车辆 B60W 不同类型或不同功能的车辆子系统的联合控制；专门适用于混合动力车辆的控制系统；不与某一特定子系统的控制相关联的道路车辆驾驶控制系统 B60W30/00 不与某一特定子系统的控制（例如，使用车辆子系统联合控制的系统的控制）相关联的道路车辆驾驶控制系统的使用〔8〕 B60W30/08 预测或避免可能的或即将到来的碰撞的〔8，2012.01〕	IPC分类号	B;6;0;W;3;0;/;0;8;;;B;6;0;W;4;0;/;0;6;;;B;6;0;W;4;0;/;1;0;;;B;6;0;W;4;0;/;0;9查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市玄武区四牌楼2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	李旭;胡玮明;胡锦超;常彬
代理机构	南京众联专利代理有限公司	代理人	许小莉

摘要

本发明公开了一种综合考虑前后障碍物的重型营运车辆防碰撞预警方法。首先，针对中国的道路行驶环境，搭建驾驶模拟仿真平台，采集多种行驶工况下优秀驾驶员的典型驾驶行为。其次，引入基于最大熵的逆向强化学习算法，学习人类优秀驾驶员的驾驶行为。最后，将防碰撞预警策略问题描述为马尔科夫决策过程，建立基于正向强化学习的防碰撞驾驶决策模型，得到准确、可靠、具有适应性的防碰撞预警策略。本发明提出的方法，综合考虑前向、后向障碍物对车辆碰撞的影响，为驾驶员提供节气门开度、方向盘转角控制量等精确量化的驾驶建议，且能够适应不同的行驶工况和驾驶员操作，克服了现有的重型营运车辆防碰撞预警方法缺乏准确性、适应性的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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