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公开(公告)号：CN108639059B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810432926.6
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，驾驶人操控行为量化方法包括：S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量SRisk；S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；S3，根据所述与时间同步的自车和交通环境信息，通过驾驶人操控机制定量描述模块中的SRisk，获取当前行车指导速度，使所述作用量SRisk的值最小，本发明利用最小作用量原理描述驾驶人驾驶车辆过程中关于风险和效率的权衡，能够定量描述任意驾驶人驾驶过程中趋利避害的驾驶特性。
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公开(公告)号：CN108897313A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810498215.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种分层式端到端车辆自动驾驶系统构建方法，该方法将自动驾驶系统分为四层管理架构：第一层采用神经网络模型以摄像头原始采集的数据为输入，输出为隐层结果，仅包含交通环境特征；第二层采用两个神经网络模型，以第一层的输出为输入，输出分别为仅包含道路特征和道路参与者特征的隐层结果；第三层采用两个增强学习模型，以第二层的两个输出为输入，输出分别为仅考虑道路特征的车辆控制命令和仅考虑道路参与者特征的控制命令；第四层采用增强学习模型以第三层的两个输出为并列输入，输出终级车辆控制命令。相比于目前主流的端到端车辆自动驾驶方法，本方法结合了规则信息，能够提高端到端自动驾驶的可靠性。
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公开(公告)号：CN106093951B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610390557.X
申请日：2016-06-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于超声波传感器阵列的物体跟踪方法，包括：步骤1、建立l阶的系统状态变量拟合目标物的系统状态；步骤2、根据目标物运动特点建立运动状态方程，根据传感器测距方法建立观测方程；步骤3、利用跟踪滤波算法对目标物进行跟踪，对于运动或观测方程存在非线性化部分的系统，可利用能够处理非线性系统的滤波器如扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、粒子滤波器等进行目标物跟踪。
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公开(公告)号：CN108622103A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810433365.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种行车风险辨识模型的标定方法和系统，标定方法包括：S1，通过在试验车上安装信息采集装置，建立车辆平台；S2，采集与时间同步的自车和环境相关的试验数据；S3，提取不同驾驶人在不同环境中踩下加速踏板、释放加速踏板、踩下制动踏板和释放制动踏板的各个相应时刻，以定义各所述时刻分别对应的风险等级值；S4，获得驾驶人在不同场景中的风险辨识曲线，该风险辨识曲线表示随时间的变化驾驶人对风险等级的判断；S5，利用风险辨识曲线标定行车风险辨识模型。本发明通过记录驾驶人对车辆平台的操作，辨识驾驶人在不同场景中对风险等级进行判断的风险辨识曲线，再利用风险辨识曲线图对行车风险辨识模型标定，因此标定出来的行车风险辨识模型能适应不同驾驶人的驾驶习惯，有利于提高行车风险辨识系统的接受度。
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公开(公告)号：CN105976567A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610390463.2
申请日：2016-06-06
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G08B21/06 , G07C5/0841
Abstract: 本发明提供一种基于车辆踏板和跟车行为的驾驶员疲劳检测方法，包括：采集车辆行驶过程中的参数；采用固定移动时间窗的方法，对数据进行切割以获得多个疲劳数据样本；从每一疲劳数据样本中提取疲劳特征；其中疲劳特征至少包括：跟车距离参数、与前车之间的相对速度参数、油门踏板参数、制动踏板参数；将疲劳特征作为疲劳判别指标集，基于事先进行的疲劳驾驶实验进行数据的样本切割与分类器训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105922856A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610228508.6
申请日：2016-04-13
Applicant: 清华大学
IPC: B60K6/365
CPC classification number: B60K6/365
Abstract: 本发明公开了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，涉及履带车辆传动技术领域。履带车辆传动系统包括三排行星齿轮机构以及六个系统构件，六个系统构件分别为发动机、第一电机、第二电机、第三电机以及用于分别控制两侧履带的第一输出轴和第二输出轴；六个系统构件分别与三排行星齿轮机构的九个节点中的六个节点连接，三排行星齿轮机构的自由度为三、约束为三，约束中包括至少两个耦合类约束，以使得各排行星齿轮机构间相互连接。通过上述方案，本发明实现了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，可以在履带车辆及其传动系统中发挥行星传动的优势。
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公开(公告)号：CN103754224A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410033746.2
申请日：2014-01-24
Applicant: 清华大学
CPC classification number: B60W40/10 , B60W30/143 , B60W2050/0001 , B60W2520/10 , B60W2550/308 , B60W2720/10 , B60W2750/308
Abstract: 本发明涉及一种车辆多目标协调换道辅助自适应巡航控制方法，包括以下步骤：1）根据两前车跟踪性、多车运动安全性和纵向驾驶舒适性需求，设定LCACC综合性能指标，LCACC综合性能指标包括代价函数和I/O约束；①LCACC代价函数的设定：a）利用自车与两辆前车的车距误差和车速误差的二范数线性组合建立跟踪性代价函数；b）利用约束纵向加速度建立舒适性代价函数；②LCACC？I/O约束的设定：a）在跟踪性能方面，利用驾驶员实验数据统计得到用于限制车速误差和车距误差的驾驶员容许的跟车误差约束；b）在安全性能方面，从跟车和避撞的角度出发，约束自车与周边多车辆之间安全距离；c）在舒适性能方面，约束期望纵向加速度取值范围；2）建立多目标协调优化控制问题，采用滚动时域优化算法求解，得到最优控制量，实现优化控制。
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公开(公告)号：CN101508288B
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN200910080657.2
申请日：2009-03-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种气压电控辅助制动装置，它包括一原车前制动回路、一原车后制动回路、一电控前制动回路和一电控后制动回路；电控前制动回路由前储气筒依次串接梭阀的一进气口、第一高速开关阀、第一单向阀、快放阀和前制动气室构成；电控前制动回路与原车前制动回路并联；电控后制动回路由后储气筒依次串接梭阀的另一进气口、第一高速开关阀、第二单向阀、继动阀和后制动气室构成；电控后制动回路与原车后制动回路并联；原车前制动回路中双腔制动阀的上腔与快放阀之间设置第一压力传感器；快放阀与前制动室之间设置第二压力传感器；继动阀与所述后制动气室之间设置第三压力传感器；原车前制动回路中双腔制动阀的上腔与快放阀之间设置第二高速开关阀；原车后制动回路中双腔制动阀的下腔与继动阀之间设置第三高速开关阀。本发明结构简单、成本低、安装方便，应用范围广。
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公开(公告)号：CN101425106A
公开(公告)日：2009-05-06
申请号：CN200810225585.1
申请日：2008-11-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种车辆多目标协调式自适应巡航控制性能的数学量化方法，其综合二范数型函数和线性不等式约束，建立车辆MTC ACC过程中燃油经济性、跟踪性能和驾驶员感受性能的数学量化指标：1)利用行车过程中燃油消耗率的二范数反映车辆燃油消耗总量，建立燃油经济性的范数型量化指标；2)利用行车过程中车速误差和车距误差的二范数描述跟踪性能，建立跟踪性能的范数型量化指标；同时，利用驾驶员试验数据统计得到驾驶员容许的跟踪误差标准，建立车距误差和车速误差的约束型指标；3)对驾驶员感受性能的量化包括稳态跟车距离指标、纵向乘坐舒适性指标和驾驶员动态跟车指标三个部分，分别为约束型、约束型和范数型指标。本发明能够为车辆为车辆MTC ACC的参数设计及其性能评价提供依据。
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公开(公告)号：CN101350137A
公开(公告)日：2009-01-21
申请号：CN200810119658.9
申请日：2008-09-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种货车弯道防侧翻动态检测方法及预警装置，本发明方法包括以下步骤：1)设置一货车弯道防侧翻动态检测预警装置，它包括方向盘转角测量装置、横摆角速度测量装置、倾角测量装置和包括有单片机的电子控制单元；所述单片机内的固化程序设置有质心高度动态检测算法模块和防侧翻预警算法模块；防侧翻预警算法模块中预置有侧翻报警范围；2)采集方向盘转角信号，货车沿垂向的横摆角速度信号，货车车厢的侧倾角度信号，货车后轴的侧倾角度信号，货车的纵向车速信号；3)通过质心高度动态检测算法模块，计算出货车侧向加速度和质心高度；4)根据质心高度，通过防侧翻预警算法模块，计算出侧翻加速度阈值；5)依据货车侧向加速度与侧翻加速度阈值的差值和预置的侧翻报警范围，发出相应的报警指令。
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