CN106950964A - 无人电动大学生方程式赛车及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
无人电动大学生方程式赛车及其控制方法，同时安装转向舵机及其减速器于车辆转向机构处，制动舵机以及其减速器于车辆上，对于车辆感知元件，加装转角传感传器、轮速传感器、摄像头、激光雷达以及Gps相关设备。通过感知元件识别道路环境信息，确定道路，规避障碍，从而计算出车辆可运行路线，使车辆在道路中自主行驶，实现局部路径规划。除此之外，也可以人为输入指定路径，试车辆沿指定路径行驶，实现全局路径规划。同时也可以跟随行人，这辆车可以跟在人后面行驶。当人突然停下时，车也可以自动刹停，简称单兵跟踪技术。最终实现大学生方程式赛车实现无人化，使方程式赛车感知道路规划车辆行驶线路，实现四级自动无人驾驶。
Description
技术领域
本发明涉及无人电动大学生方程式赛车，属于车辆控制以及感知技术。
背景技术
自动驾驶的真实测试大都在较低车速的环境下实现，这主要是由于感知方面的技术还有待进一步发展突破，同时人员安全问题也是主要的限制因素。但在低速状况下，无人汽车的动力学研究无法较好的进行，无法体现出车辆无人驾驶状态下，车辆可能遇到的动力学问题。
发明内容
本发明解决的技术问题为：克服现有技术不足，提出一种无人电动大学生方程式赛车及其控制方法，实现了车辆在机械硬件上的无人控制与驾驶，提高了车辆定位精度
本发明解决的技术方案为：无人电动大学生方程式赛车，其特征在于包括：前桥、后桥、车架、驱动轮、转向轮、双电机、电机减速器、半轴、电机控制器、动力电池组、电池管理***、转向舵机、转向舵机减速器、转角传感器、制动舵机、制动舵机减速器、轮速传感器、摄像头、工控机、整车控制器ECU、GPS移动端、GPS天线、激光雷达、电台移动端；
车架包括：主环、前环；
动力电池组，包括：高压电池、DC/DC、低压电池、逆变器；
无人电动大学生方程式赛车外部还设有电台终端和GPS基准站；
双电机安装于后桥中部，电机减速器安装于双电机外侧；半轴连接电机减速器和驱动轮，电机控制器安装于主环后下方且位于双电机前方；
动力电池组、电池管理***安装于车架上；转向舵机与转向舵机减速器相连，转角传感器安装于转向舵机减速器上，转向舵机、转向舵机减速器、转角传感器均安装在车辆的转向齿条上方；
制动舵机、制动舵机减速器均安装在车架上，制动舵机连接制动舵机减速器，制动舵机减速器连接制动主缸；
轮速传感器，分别安装在驱动轮、转向轮中；摄像头安装于车头顶部中间位置，朝向车头前方；电台移动端、工控机、整车控制器ECU、GPS移动端均安装于车架上；GPS天线安装在车的前部和后部；车的前部和后部的GPS天线之间的连线与车辆中轴线平行；激光雷达安装于车顶，且位于主环前端；
高压电池与电机控制器相连，高压电池向电机控制器输出两相直流电，电机控制器将两相直流电转换成三相交流电，为双电机提供电能；同时高压电池通过DC/DC向低压电池供电；低压电池与逆变器相连，低压电池通过逆变器向工控机供电；同时，低压电池向摄像头、激光雷达、GPS移动端、电台移动端、制动舵机、转向舵机、cancom信号转换器供电；
转向舵机输出的扭矩通过转向舵机减速器输出到转向齿条上，从而控制转向轮转向；
双电机产生的扭矩通过电机减速器减速增扭后送至半轴，由半轴输出到驱动轮上，使车辆产生动力；
制动舵机输出的扭矩通过制动舵机减速器输出到制动主缸上，从而通过制动液压管路使制动卡钳抱住刹车片，使车辆制动；
摄像头能够将采集到的车辆前方的图像传送至工控机，同时，激光雷达将采集到的车辆前方障碍物的距离信息传送至工控机，GPS天线接收卫星信号送至GPS移动端；GPS基准站将GPS基准站的位置通过电台终端实时发送至车辆上装载的电台移动端，电台移动端将GPS基准站的位置传送至GPS移动端；
GPS移动端根据卫星信号得到车辆的GPS坐标，并根据GPS基准站的位置校正根据卫星信号得到车辆的GPS坐标，将校正后的GPS坐标送至工控机；工控机根据摄像头采集到的车辆前方的图像、激光雷达采集到的车辆前方障碍物的距离信息和车辆的GPS坐标，确定车辆的目标方向和目标速度，传送到整车控制器ECU；整车控制器ECU同时接收转角传感器实时采集的转向轮转角信号与轮速传感器采集的车轮转速信号；根据采集的转向轮转角信号和车轮转速信号，确定车辆实时方向与速度；整车控制器ECU将车辆的目标方向和目标速度分别与车辆实时方向与速度对比，通过向制动舵机与转向舵机发送指令，从而使车辆实时方向与速度向车辆的目标方向和目标速度靠近，最终达到车辆的目标方向和目标速度车辆的目标方向和目标速度，从而控制车辆方向与速度。
还包括cancom信号转换器，安装于车架上；整车控制器ECU向制动舵机与转向舵机发送的指令通过cancom信号转换器将can信号转换为485信号。
在赛车前方和后方各安装了GPS天线，赛车行驶的赛道周围布置GPS基准站，GPS基准站的精确位置已知，根据GPS基准站的精确位置能够得出GPS基准站到卫星的改正数，即修正参数，GPS基准站能够将该修正参数通过电台实时发送给赛车，赛车能够同时接收卫星信号和GPS基准站信号，利用差分原理就能够得到高精度的定位。
无人电动大学生方程式赛车的控制方法，步骤如下：
(1)根据激光雷达和摄像头，确定道路环境信息；
(2)根据道路环境信息，确定计算出车辆可行进路线，从而实现车辆的自主驾驶。
无人电动大学生方程式赛车的控制方法，步骤如下：
(1)根据摄像头对车辆前方的行人进行识别，实时确定车辆前方需要跟踪的行人位置信息；
(2)根据实时行人位置信息，确定车辆的行进方向和行进速度。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明通过制动舵机及相关机械传动机构以及转向舵机及相关机械传动机构的方案，代替了传统车辆的制动和转向机构，实现了车辆在机械硬件上的无人控制与驾驶。
(2)本发明通过摄像头模块与激光雷达模块相结合的方案，提高了对路况环境识别的准确度以及稳定性，提高了车辆在无人驾驶模式下的稳定性，车辆避障的准确性。
(3)本发明通过车辆上GPS移动端与地面GPS终端的结合配合使用的方案，利用差分原理，大大提高了车辆定位精度。
(4)本发明通过车辆上的摄像头以及行人识别技术的方案，实现了车辆对行人的跟踪行驶模式。
(5)本发明使大学生方程式赛车实现无人化，使方程式赛车感知道路规划车辆行驶线路，实现四级自动无人驾驶。
附图说明
图1本发明的整车元器件布置图；
图2本发明的整车侧视图；
图3本发明的整车电路信号图；
图4本发明的cnn卷积神经网络结构图；
图5本发明的单兵跟踪结果输出图。
具体实施方式
本发明的基本思路为：提出一种无人电动大学生方程式赛车及其控制方法，将传统车辆的方向盘、转向柱、油门踏板、刹车踏板等机构去除，同时安装转向舵机及其减速器于车辆转向机构处，制动舵机以及其减速器于车辆上，来代替原有手动操纵机构以实现无人操作***；对于车辆感知元件，加装转角传感传器、轮速传感器、摄像头、激光雷达以及GPS相关设备。通过感知元件识别道路环境信息，确定道路，规避障碍，从而计算出车辆可运行路线，使车辆在道路中自主行驶，实现局部路径规划。除此之外，也可以人为输入指定路径，使车辆沿指定路径行驶，实现全局路径规划。同时也可以跟随行人，这辆车可以跟在人后面行驶。当人突然停下时，车也可以自动刹停，简称单兵跟踪技术。最终实现大学生方程式赛车实现无人化，使方程式赛车感知道路规划车辆行驶线路，实现四级自动无人驾驶。
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细描述。
无人电动大学生方程式赛车，其特征在于包括：前桥、后桥、车架、驱动轮、转向轮、双电机17、电机减速器16、半轴、电机控制器14、动力电池组3、电池管理***2、转向舵机10、转向舵机减速器28、转角传感器9、制动舵机7、制动舵机减速器8、轮速传感器1、摄像头5、工控机12、整车控制器ECU13、GPS移动端11、GPS天线6、激光雷达15、电台移动端4；
车架，包括：主环18、前环19；
动力电池组3，包括：高压电池25、DC/DC26、低压电池27、逆变器21；
无人电动大学生方程式赛车外部还设有电台终端23和GPS基准站24；
本发明整车的元件布置可见图1整车元器件布置图和图2整车侧视图。定义车尾指向车头的方向为前方，车头指向车尾的方向为后方。如图：整车元件布置图双电机17安装于后桥中部，电机减速器16安装于双电机17外侧；半轴连接电机减速器16和驱动轮，电机控制器14安装于主环18后下方且位于双电机17前方；动力电池组3、电池管理***2安装于车架上，动力电池组3为4个，位于驾驶舱两侧，每侧两个；转向舵机10与转向舵机减速器28相连，转角传感器9安装于转向舵机减速器28上，转向舵机10、转向舵机减速器28、转角传感器9均安装在车辆的转向齿条上方，转向齿条位于两转向轮之间车架上，并满足车辆阿柯曼转向几何；制动舵机7、制动舵机减速器8均安装在车头车架顶部上，制动舵机7连接制动舵机减速器8，制动舵机减速器8连接制动主缸；轮速传感器1，共4个，分别安装在2个驱动轮、2个转向轮中；摄像头5安装于车头顶部中间位置，朝向车头前方；电台移动端4、工控机12、整车控制器ECU13、GPS移动端11均安装于车架上；GPS天线6共2个，安装在车的前部和后部；车的前部和后部的GPS天线6之间的连线与车辆中轴线平行车辆中轴线是指车头正中和车尾正中之间的连线；激光雷达15安装于车顶，且位于主环前端；
对于本发明的电路信号连接见图3。高压电池25与电机控制器14相连，高压电池25向电机控制器14输出两相直流电，电机控制器14将两相直流电转换成三相交流电，为双电机17提供电能；同时高压电池25通过DC/DC26向低压电池27供电；低压电池27与逆变器21相连，低压电池27通过逆变器21向工控机12供电；同时，低压电池27向摄像头5、激光雷达15、GPS移动端11、电台移动端4、制动舵机7、转向舵机10、cancom信号转换器22供电；
对于车辆的无人操纵***，车辆转向舵机10输出的扭矩通过转向舵机减速器28输出到转向齿条上，从而控制转向轮转向；制动舵机7输出的扭矩通过制动舵机减速器8输出到制动主缸上，制动主缸工作，使制动液压管路内的油液压力升高，从而使制动卡钳工作从而通过制动液压管路使制动卡钳抱住刹车片，使车辆制动；两个电机17产生的扭矩通过电机两侧两个电机减速器16减速增扭后送至半轴，由半轴输出到驱动轮上，使车辆产生动力；
双电机17产生的扭矩通过电机减速器16减速增扭后送至半轴，由半轴输出到驱动轮上，使车辆产生动力；
制动舵机7输出的扭矩通过制动舵机减速器8输出到制动主缸上，从而通过制动液压管路使制动卡钳抱住刹车片，使车辆制动；
摄像头5能够将采集到的车辆前方的图像传送至工控机12，并以整张图片为变量进行输入。工控机12对图片进行分析计算。针对于赛道路况，由于赛道是由桩桶所摆出，工控机12提取出图片中桩桶位置，以道路一侧桩桶为基准，给该侧桩桶分别匹配与之相对应的道路另一侧桩桶，首先提取出每对桩桶的上顶点像素点，随后计算提取出每对桩桶上顶点像素点连线的中点像素点，根据提取的中点像素点，计算出一条过中点的平滑曲线，该曲线便为车辆的目标路径。针对于一般道路，工控机12通过提取图片中黄色及白色车道线来确定出前方位置环境中道路范围，同时在所确定的道路范围中识别出障碍物，将障碍物所在区域刨除，其余部分即为可行驶区域。确定可行驶区域后，测算可行驶区域宽度并与车身宽度进行比较，如障碍物将道路分割为多段，则选取最宽的可行驶区域与车身进行对比，如可行驶区域宽度较车身大，则根据车辆确定的车辆可行驶区域选取可行驶区域中线为目标行驶路线。若可行驶区域小于车身宽度，则车辆停止行驶。对于目标路线点用GPS点来表示方便车辆进行跟踪。对于桩桶与障碍物的的识别是通过上传数万张桩桶的照片、数万张行人照片等其他障碍物照片，利用CNN卷积神经网络所学习来识别。网络有八层,从L1到18。第一层是一个卷积层,而所有其他层全连通。网络的输入有两个9×9灰度图像补丁。第一个卷积层有32个内核大小5×5×1。L2和L3层全有200个神经元。然后从L5到L8个,每层有300个神经。L8有能力通过softmax函数输入的两个实数，产生一个分布在两个类(良好的匹配和坏的匹配)和C部分的架构描述如图4所示。
同时，激光雷达15将采集到的车辆前方障碍物的距离信息传送至工控机12，激光雷达在采集距离信息时激光雷达在30度夹角内发射与水平线平行的16条激光脉冲线束扫描前方180度的路况环境。光接收器接收返射的激光脉冲并将其转化为电信号传导至工控机12进行信息处理及计算。从而得到车辆前方环境的三维立体点云图。随后对点云图进行分析提取。点云图中空白处即为车辆可通行无障碍道路。
激光雷达15与摄像头5同时工作，以摄像头5为主激光雷达15为辅，从而提高道路感知的正确性及可靠性。
识别出道路的中心线坐标信息传导给车辆工12控机，行驶路线的坐标既可以为GPS坐标。通过工控机12计算将数据传给ECU13，ECU13再将数据以can信号传给电机控制器14，从而使车辆沿识别路线行驶。实现全自主行驶。
除此之外，行驶路线的坐标还可以通过提前输入GPS坐标到赛车里，使车辆按照路线行驶。这主要依靠高精度定位。全局路线规划依靠GPS***，在车前方和后方安装了各安装了GPS天线6，GPS天线6接收卫星信号送至GPS移动端11。赛道周围布置GPS基准站24，其精确位置已知，之后会得出基准站到卫星的改正数，基准站24会把这个数据通过电台23实时发送给车辆上装载的电台移动端4，电台移动端4将GPS基准站的位置传送至GPS移动端11。车辆会同时接受卫星信号和基站信号，经过处理利用差分原理就会得到非常高精度的定位。与此同时前后天线连线也可以确定车身方向。
GPS天线6接收卫星信号送至GPS移动端11；GPS基准站24将GPS基准站的位置通过电台终端23实时发送至车辆上装载的电台移动端4，电台移动端4将GPS基准站的位置传送至GPS移动端11；
GPS移动端11根据卫星信号得到车辆的GPS坐标，并根据GPS基准站的位置校正根据卫星信号得到车辆的GPS坐标，将校正后的GPS坐标送至工控机12；
对于整车控制模块，分为纵向控制器和横向控制器。
纵向控制器即速度控制，车辆通过实时位置测量，对该位置进行判断得到该位置的目标车速，同时车辆通过轮速传感器1测算出车辆当前车速并与目标车速进行对比，当当前车速小于目标车速时，整车控制器13给电机控制器14传递信号从而给电机17信号提高当前速，当当前车速大于目标车速时，整车控制器13给制动舵机7信号从而降低车速。由于电台以及制动舵机和转向舵机信号传输为485信号，而整车控制器13信号接收及发送为can信号，所以中间用cancom做信号的转换，将485信号转换为can信号由电台4传送至整车控制器13，将残信号转化为485信号由整车控制器13传送至制动舵机或转向舵机。
横向控制器即轨迹控制。车辆通过实时测量车辆速度和车辆位置处曲率半径计算出车辆转向轮应该偏转的方向偏角以保证车辆方向与路径方向一直，但仅有该转角不能保证车辆沿行驶路线行驶。同时车辆实时测算车辆实际位置GPS点来计算车辆质心同目标行驶路径的偏差距离，通过偏差距离来计算车辆距离偏角，保证车辆沿目标路径行驶。
对于实现单兵跟踪的优选方法为，通过安装于车辆前部的双目摄像头5实时拍取车辆前方的路况，并将数据传送至工控机12，随后根据行人的轮廓来识别车辆前方的行人并进行提取，行人轮廓识别也是通过事先提前进行学习得到，利用cnn卷积神经网络，上传上万张行人图片，以此识别行人。如图5即为最终输出的环境人物识别图像，图片中会将识别出的人物用绿框标识出。在拍摄的每张实时图片中，工控机通过提取到的行人选取行人所在区域的中心像素点，并与照片中线进行对比，计算出误差X，此时转向轮转角通过将误差X按照一定比例系数K扩大从而计算得出，工控机将转向命令发送至整车控制器13，整车控制器13再将命令发送至转向舵机10控制转向轮按照计算转角转动，使误差X减小。下一时刻，工控机继续分析计算误差X及方向转角，不断向整车控制器13发送实时转向轮转角，从而不断缩小误差X实现方向跟踪。距离控制是根据双目摄像头从而测算出车头与行人间实时距离，该距离与预设值之间不断比较，通过PID算法，工控机12不断向整车控制器14发送加减速命令，保证实时距离在预设距离上下浮动。当实时距离大于预设距离时，工控机12向电机17控制器发送命令，控制电机17增加扭矩输出，从而提高车速，缩小当前车辆与行人距离。当车辆距离与行人距离小于预设距离时，工控机12向整车控制器14发送减速命令，整车控制器14控制制动舵机7，车辆制动从而减速使当前距离增大。如果车辆前方有较多行人，车辆选取距离最近的行人进行跟踪。
Claims (8)
1.无人电动大学生方程式赛车，其特征在于包括：前桥、后桥、车架、驱动轮、转向轮、双电机(17)、电机减速器(16)、半轴、电机控制器(14)、动力电池组(3)、电池管理***(2)、转向舵机(10)、转向舵机减速器(28)、转角传感器(9)、制动舵机(7)、制动舵机减速器(8)、轮速传感器(1)、摄像头(5)、工控机(12)、整车控制器ECU(13)、GPS移动端(11)、GPS天线(6)、激光雷达(15)、电台移动端(4)；
车架包括：主环(18)、前环(19)；
动力电池组(3)，包括：高压电池(25)、DC/DC(26)、低压电池(27)、逆变器(21)；
无人电动大学生方程式赛车外部还设有电台终端(23)和GPS基准站(24)；
双电机(17)安装于后桥中部，电机减速器(16)安装于双电机(17)外侧；半轴连接电机减速器(16)和驱动轮，电机控制器(14)安装于主环(18)后下方且位于双电机(17)前方；
动力电池组(3)、电池管理***(2)安装于车架上；转向舵机(10)与转向舵机减速器(28)相连，转角传感器(9)安装于转向舵机减速器(28)上，转向舵机(10)、转向舵机减速器(28)、转角传感器(9)均安装在车辆的转向齿条上方；
制动舵机(7)、制动舵机减速器(8)均安装在车架上，制动舵机(7)连接制动舵机减速器(8)，制动舵机减速器(8)连接制动主缸；
轮速传感器(1)，分别安装在驱动轮、转向轮中；摄像头(5)安装于车头顶部中间位置，朝向车头前方；电台移动端(4)、工控机(12)、整车控制器ECU(13)、GPS移动端(11)均安装于车架上；GPS天线(6)安装在车的前部和后部；车的前部和后部的GPS天线(6)之间的连线与车辆中轴线平行；激光雷达(15)安装于车顶，且位于主环前端；
高压电池(25)与电机控制器(14)相连，高压电池(25)向电机控制器(14)输出两相直流电，电机控制器(14)将两相直流电转换成三相交流电，为双电机(17)提供电能；同时高压电池(25)通过DC/DC(26)向低压电池(27)供电；低压电池(27)与逆变器(21)相连，低压电池(27)通过逆变器(21)向工控机(12)供电；同时，低压电池(27)向摄像头(5)、激光雷达(15)、GPS移动端(11)、电台移动端(4)、制动舵机(7)、转向舵机(10)、cancom信号转换器(22)供电；
转向舵机(10)输出的扭矩通过转向舵机减速器(28)输出到转向齿条上，从而控制转向轮转向；
双电机(17)产生的扭矩通过电机减速器(16)减速增扭后送至半轴，由半轴输出到驱动轮上，使车辆产生动力；
制动舵机(7)输出的扭矩通过制动舵机减速器(8)输出到制动主缸上，从而通过制动液压管路使制动卡钳抱住刹车片，使车辆制动；
摄像头(5)能够将采集到的车辆前方的图像传送至工控机(12)，同时，激光雷达(15)将采集到的车辆前方障碍物的距离信息传送至工控机(12)，GPS天线(6)接收卫星信号送至GPS移动端(11)；GPS基准站(24)将GPS基准站的位置通过电台终端(23)实时发送至车辆上装载的电台移动端(4)，电台移动端(4)将GPS基准站的位置传送至GPS移动端(11)；
GPS移动端(11)根据卫星信号得到车辆的GPS坐标，并根据GPS基准站的位置校正根据卫星信号得到车辆的GPS坐标，将校正后的GPS坐标送至工控机(12)；工控机(12)根据摄像头(5)采集到的车辆前方的图像、激光雷达(15)采集到的车辆前方障碍物的距离信息和车辆的GPS坐标，确定车辆的目标方向和目标速度，传送到整车控制器ECU(13)；整车控制器ECU(13)同时接收转角传感器(9)实时采集的转向轮转角信号与轮速传感器(1)采集的车轮转速信号；根据采集的转向轮转角信号和车轮转速信号，确定车辆实时方向与速度；整车控制器ECU(13)将车辆的目标方向和目标速度分别与车辆实时方向与速度对比，通过向制动舵机(7)与转向舵机(10)发送指令，从而使车辆实时方向与速度向车辆的目标方向和目标速度靠近，最终达到车辆的目标方向和目标速度车辆的目标方向和目标速度，从而控制车辆方向与速度。
2.根据权利要求1所述的无人电动大学生方程式赛车，其特征在于：还包括cancom信号转换器(22)，安装于车架上；整车控制器ECU(13)向制动舵机(7)与转向舵机(10)发送的指令通过cancom信号转换器(22)将can信号转换为485信号。
3.根据权利要求1所述的无人电动大学生方程式赛车，其特征在于：在赛车前方和后方各安装了GPS天线(6)，赛车行驶的赛道周围布置GPS基准站(24)，GPS基准站(24)的精确位置已知，根据GPS基准站(24)的精确位置能够得出GPS基准站到卫星的改正数，即修正参数，GPS基准站(24)能够将该修正参数通过电台(23)实时发送给赛车，赛车能够同时接收卫星信号和GPS基准站信号，利用差分原理就能够得到高精度的定位。
4.根据权利要求1所述的无人电动大学生方程式赛车，其特征在于：激光雷达(15)与摄像头(5)同时工作，以摄像头(5)为主激光雷达(15) 为辅，从而提高道路感知的可靠性。
5.根据权利要求1所述的无人电动大学生方程式赛车，其特征在于：赛车对于桩桶与障碍物的的识别是通过上传数万张桩桶的照片、数万张行人照片和其他障碍物照片，利用CNN卷积神经网络所学习来识别。
6.根据权利要求1所述的无人电动大学生方程式赛车，其特征在于：能够给赛车输入指定路径，使车辆沿指定路径行驶，实现全局路径规划。同时也能够跟随行人，赛车能够跟在人后面行驶；当人突然停下时，车也能够自动刹停。
7.无人电动大学生方程式赛车的控制方法，其特征在于步骤如下：
(1)根据激光雷达和摄像头，确定道路环境信息；
(2)根据道路环境信息，确定计算出车辆可行进路线，从而实现车辆的自主驾驶。
8.无人电动大学生方程式赛车的控制方法，其特征在于步骤如下：
(1)根据摄像头对车辆前方的行人进行识别，实时确定车辆前方需要跟踪的行人位置信息；
(2)根据实时行人位置信息，确定车辆的行进方向和行进速度。
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Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107515607A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-26 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于无人车的控制方法和装置 |
| CN108268046A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-07-10 | 刘国秀 | 可追踪、跟随用户的高尔夫球车控制方法及控制*** |
| CN110134136A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-16 | 清华大学 | 无人驾驶摩托车视觉导航*** |
| CN110141845A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-08-20 | 湖南大狗科技有限公司 | 一种基于无人机的赛车轨道安全管理监测*** |
| CN110155231A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-23 | 清华大学 | 无人驾驶电动摩托车 |
| CN110221548A (zh) * | 2018-03-01 | 2019-09-10 | 弘允新能源（上海）有限公司 | 一种小型赛车通用整车控制器 |
| CN110427024A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-08 | 沈阳航空航天大学 | 一种无人驾驶的人员物资运输车 |
| CN111094096A (zh) * | 2017-09-29 | 2020-05-01 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制装置、车辆控制方法及程序 |
| CN111399636A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-07-10 | 上海交通大学 | 基于肢体动作指令的无人驾驶车辆引导方法、***及装置 |
| CN111487658A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-08-04 | 西安沣华电子科技有限责任公司 | 一种用于无人汽车高可靠性gps巡线***及其工作方法 |
| CN112101128A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-18 | 东南大学 | 一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法 |
| CN112731925A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-30 | 浙江科技学院 | 用于无人驾驶方程式赛车锥桶识别和路径规划及控制方法 |
| CN113910916A (zh) * | 2020-07-07 | 2022-01-11 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种赛道模式控制方法、装置、车辆及设备 |
| CN113928443A (zh) * | 2020-06-25 | 2022-01-14 | 东北林业大学 | 基于视觉导航的农用agv运输车 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2700161Y (zh) * | 2003-12-03 | 2005-05-18 | 云南昆船设计研究院 | 自动导引车目标跟踪装置 |
| US20120038185A1 (en) * | 2009-02-23 | 2012-02-16 | Leonardo Fioravanti | Motor-car, in particular a racing car |
| CN102880127A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-01-16 | 北京理工大学 | 一种地面无人移动平台底层控制*** |
| CN104914863A (zh) * | 2015-05-13 | 2015-09-16 | 北京理工大学 | 一种一体式无人运动平台环境理解***及其工作方法 |
-
2017
- 2017-04-26 CN CN201710283205.9A patent/CN106950964B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN2700161Y (zh) * | 2003-12-03 | 2005-05-18 | 云南昆船设计研究院 | 自动导引车目标跟踪装置 |
| US20120038185A1 (en) * | 2009-02-23 | 2012-02-16 | Leonardo Fioravanti | Motor-car, in particular a racing car |
| CN102880127A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-01-16 | 北京理工大学 | 一种地面无人移动平台底层控制*** |
| CN104914863A (zh) * | 2015-05-13 | 2015-09-16 | 北京理工大学 | 一种一体式无人运动平台环境理解***及其工作方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| HTTP://DDC.GREENWHEEL.COM.CN/DDQCJS/CAR-1242.HTML: ""电动汽车的高低压电气***组成"", 《新能源纯电动汽车网》 * |
| HTTP://WWW.GB688.CN/BZGK/GB/: ""电动汽车高压***电压等级"", 《国家标准全文公开***》 * |
| THOMAS DRAGE 等: ""Integration of Drive-by-Wire with Navigation Control for a Driverless Electric Race Car"", 《IEEE INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS MAGAZINE》 * |
| 杨国亮 等: ""纯电动汽车低压供电***的选型和分析"", 《汽车工程师》 * |
| 王赢 等: ""FSAE大学生电动方程式赛车设计"", 《2016中国汽车工程学会年会论文集》 * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107515607A (zh) * | 2017-09-05 | 2017-12-26 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于无人车的控制方法和装置 |
| CN111094096A (zh) * | 2017-09-29 | 2020-05-01 | 本田技研工业株式会社 | 车辆控制装置、车辆控制方法及程序 |
| CN108268046A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-07-10 | 刘国秀 | 可追踪、跟随用户的高尔夫球车控制方法及控制*** |
| CN110221548A (zh) * | 2018-03-01 | 2019-09-10 | 弘允新能源（上海）有限公司 | 一种小型赛车通用整车控制器 |
| CN110155231A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-23 | 清华大学 | 无人驾驶电动摩托车 |
| CN110134136A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-16 | 清华大学 | 无人驾驶摩托车视觉导航*** |
| CN110141845A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-08-20 | 湖南大狗科技有限公司 | 一种基于无人机的赛车轨道安全管理监测*** |
| CN110427024A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-08 | 沈阳航空航天大学 | 一种无人驾驶的人员物资运输车 |
| CN111399636A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-07-10 | 上海交通大学 | 基于肢体动作指令的无人驾驶车辆引导方法、***及装置 |
| CN111487658A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-08-04 | 西安沣华电子科技有限责任公司 | 一种用于无人汽车高可靠性gps巡线***及其工作方法 |
| CN113928443A (zh) * | 2020-06-25 | 2022-01-14 | 东北林业大学 | 基于视觉导航的农用agv运输车 |
| CN113910916A (zh) * | 2020-07-07 | 2022-01-11 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种赛道模式控制方法、装置、车辆及设备 |
| CN113910916B (zh) * | 2020-07-07 | 2023-07-21 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种赛道模式控制方法、装置、车辆及设备 |
| CN112101128A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-18 | 东南大学 | 一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法 |
| CN112731925A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-30 | 浙江科技学院 | 用于无人驾驶方程式赛车锥桶识别和路径规划及控制方法 |
| CN112731925B (zh) * | 2020-12-21 | 2024-03-15 | 浙江科技学院 | 用于无人驾驶方程式赛车锥桶识别和路径规划及控制方法 |
Also Published As
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