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公开(公告)号：CN110987463B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201911086483.0
申请日：2019-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G01M17/06 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种面向多场景的智能驾驶自主车道变换性能测试方法。本方法首先根据自主车道变换过程中的运动特点，建立了基于运动学自行车模型的车道变换动态模型。其次，利用改进的无迹卡尔曼滤波算法对车辆位置、速度、方位角等状态变量进行滤波估计。最后，基于准确递推的车辆关键性基础性能参数，构建变道性能评价指标体系，量化并输出自主车道变换性能的评价指标：目标间隙、距离碰撞时间和并线横摆稳定性，从而实现智能驾驶自主车道变换性能优劣的高精度、高频率测量和科学定量评价。
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公开(公告)号：CN109878509B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910179582.7
申请日：2019-03-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/15 , B60W30/04 , B60W50/14 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊逻辑的整体式罐车多源信息融合侧翻预警方法，首先明确三个侧翻表征参数和分别计算对应的预估侧翻发生的概率，然后建立基于模糊逻辑的概率计算模型，最后计算预估侧翻发生的最优概率并分级别进行预警。本发明所提出的侧翻预警方法无需考虑复杂的动力学方程和车身参数，只需冗余处理多个低成本传感器信息，再通过基于模糊逻辑的概率计算模型得到预估侧翻发生的最优概率。该方法分析数据全面，以概率形式将侧翻危险精确量化，能够在整体式罐车存在较小的侧翻危险时准确、及时预警，使驾驶员尽早采取预防措施，减少侧翻事故的发生。
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公开(公告)号：CN111695196A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010444567.3
申请日：2020-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于车体运动学信息的罐车侧倾状态预判方法，首先明确影响罐车侧倾状态的车体运动学信息，然后分别建立用于罐车车速和方向盘转角预测的AR模型，接着建立罐车典型侧翻场景集并开展车体运动学信息采集试验，进而设计用于罐车侧倾状态估计的神经网络，最后基于AR模型和神经网络实现罐车侧倾状态的提前预判。该方法使用的车体运动学信息通过CAN总线直接读取，无需外加传感器，操作方便成本低；通过神经网络建立车速、方向盘转角与侧倾状态的非线性映射关系，制作训练样本时考虑典型侧翻场景基元的影响，提高网络预估侧倾状态的准确性；利用AR模型对车速和方向盘转角进行短期预测，联合神经网络实现未来短期内罐车侧倾状态的精确预判。
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公开(公告)号：CN111238825A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010028039.X
申请日：2020-01-10
Applicant: 东南大学
IPC: G01M17/007 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向组合试验路面的智能驾驶自动紧急制动性能测试方法。首先，针对我国存在的缺乏多种路面附着条件下制动性能测评的问题，构建了面向组合试验路面的自动紧急制动性能测试场景。其次，为了准确、实时的辨识被测车辆行驶过程中的试验路面条件，建立了基于深度卷积神经网络的试验路面识别模型。最后，量化不同路面附着条件下的自动紧急制动性能指标，建立多维度的智能驾驶自动紧急制动性能指标体系。相比于现有的单一环境条件的制动性能测试，本发明提出的方法实现了湿滑路面、冰雪路面、搓板路面等多种极限试验条件下的自动紧急制动性能的科学定量测评。
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公开(公告)号：CN110532636A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910715846.6
申请日：2019-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种面向多场景的智能驾驶自主车道保持性能检测方法。本方法首先引入β样条曲线，建立了面向智能驾驶汽车测试场景的道路模型。其次，利用改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，建立了基于多源信息融合的车辆运动模型，从而准确推算出车辆运动的关键性基础性能参数。最后，基于道路路网和车辆运动信息，量化并输出自主车道保持性能的评价指标：横向偏差、横摆稳定性和路径跟踪精度。本发明公开的智能驾驶自主车道保持性能检测方法，克服了现有测试方法效率低、适应性差、测试工况相对单一的不足，实现了多种测试场景下智能驾驶汽车自主车道保持性能高精度、高频率的评测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110344985A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910489511.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向高效作业的重型车辆底盘系统无线操控装置和方法，该装置包含遥控器、信号接收装置以及指令解析装置。遥控器用于发送控制重型车辆发动机的请求指令，包含发动机启动、发动机停机、发动机高转速运行和低转速运行四个请求指令；信号接收装置安装于被控重型车辆，用于与遥控器进行匹配，接收遥控器发出的控制请求指令；指令解析装置安装于重型车辆并与车辆底盘系统的CAN总线相连，用于根据接收到的控制请求指令编写重型车辆底盘系统的控制代码，并发送给底盘系统的CAN总线，从而实现控制操作。本发明方法具有操作便捷、发动机转速控制高效的特点。本发明方法可有效提升重型车辆作业系统的操作效率。
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公开(公告)号：CN106744400B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201611077523.1
申请日：2016-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种救援清障车吊臂超载预警方法，结合救援清障车结构及工作特点，通过两个低成本加速度计测量救援清障车吊臂的俯仰角和绳索的倾斜角，通过长度传感器测量吊臂的长度，通过拉力传感器测量绳索对救援清障车的拉力，然后采用卡尔曼滤波算法实时估计绳索对救援清障车在水平方向和竖直方向上的拉力，最后通过力矩平衡原理分析救援清障车是否存在吊臂超载的危险，若有危险则提前预警。本发明具有精度高、适用范围广等特点，可以为救援清障车提供全面可靠的吊臂超载监控及预警。
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公开(公告)号：CN106156481A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510941194.X
申请日：2015-12-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无损卡尔曼滤波的救援清障车姿态角估计方法，本方法根据救援清障车的工作特点，基于车辆运动学模型对姿态角进行估计，并且舍弃了扩展卡尔曼滤波算法在解决非线性系统将其近似线性化的思路，而是通过无损变换使非线性系统适用于线性假设下的标准卡尔曼滤波体系，提高了滤波精度和效率，从而得到更为准确的姿态角估计值，为救援清障车提供姿态安全预警。
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公开(公告)号：CN104034332A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410279302.7
申请日：2014-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的救援清障车姿态角估计方法。本方法通过建立救援清障车的动力学模型，根据其工作特点，简化侧倾角和俯仰角的计算公式，并利用卡尔曼滤波算法获得救援清障车侧倾角与俯仰角的估计值。本发明方法使用较少的传感器，且可以用于在复杂救援环境下估计较大角度的侧倾角与俯仰角，具有精度高、成本低、实时性好、适用范围广等显著优点。可用于救援清障车姿态监控及危险姿态预警。
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公开(公告)号：CN102629109A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201110348850.7
申请日：2011-11-08
Applicant: 东南大学
IPC: G05B17/00
Abstract: 本发明提供了一种道路清障车的自动扶正控制方法，其步骤包括：建立道路清障车扶正模型；输入事故车辆特征参数，并获取控制规律；以道路清障车扶正系统液压元件为依据，合理设置参数，搭建道路清障车扶正系统液压回路模型；搭建常规PID控制系统和VAPID控制系统的模型；道路清障车扶正系统液压回路模型与常规PID控制系统和VAPID控制系统的模型进行联合仿真；采用VAPID控制算法对系统液压回路模型扶正过程进行控制。所述道路清障车的自动扶正控制方法，不仅使系统稳定、无超调现象，而且系统的阶跃响应迅速，跟踪误差衰减速度快，保证了道路清障车快速平稳的扶正事故车辆。
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