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公开(公告)号：CN113650620B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111002707.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种四轮电驱动汽车状态预测方法，首先利用车载传感器获得汽车的纵向速度、横摆角速度、轮胎侧向力、前轮转角信号和纵向驱动力信息，利用无迹卡尔曼滤波算法获得基于模型的车辆状态估计；将车辆运行中产生的大数据进行提取获得状态输入和输出数据集，运用神经网络训练获得软件定义的车，使得其能够根据车辆控制输入自动输出车辆状态，获得基于数据的车辆状态估计；将获得的基于模型和数据的车辆估计加权融合，获得最终汽车状态估计值。本发明基于算法的持续优化，不断改善预测精度，促进了汽车主动安全控制技术的发展。
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公开(公告)号：CN113650621A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110935579.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/103 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法，利用分布式驱动电动汽车即时反馈的车轮转角和车轮转速等参数和标准车载传感器实时测定的汽车参数，构建适用于复杂工况的四自由度汽车动力学方程并建立自适应无迹卡尔曼滤波器进行滤波，最终实现对关键参数的估计，具有较高的估计精度。本发明可用于分布式驱动电动汽车的底盘辅助控制和主动安全控制，具有较广的适用性和较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113362619A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110623230.3
申请日：2021-06-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合交通环境下智能网联车辆匝道协同合流优化控制方法及装置，控制方法包括：构建车辆状态方程；设定车辆控制目标和控制约束；其中，车辆控制目标包括最小行驶时间和最低能耗；控制约束包括车辆动力约束、安全跟车约束和安全合流约束；构建递归最优控制框架对车辆进行控制；其中，递归最优控制框架采用递归最优控制，方法为：通过智能网联车辆实时收集人为驾驶车辆的信息并重新规划智能网联车的轨迹，以始终满足上述控制约束。本发明提出的入口匝道合流控制方法可增强智能网联车辆在混合交通环境下的通行效率、节能效率、控制稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112613253A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202110013794.5
申请日：2021-01-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F113/08 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明通过构建车辆运动学和纵向动力学模型，将连续系统离散化后，基于递推卡尔曼滤波实时估计道路坡度，并基于扩展卡尔曼滤波实时估计轮胎滚动阻力系数和空气阻力系数。利用上述参数估计值实时修正车辆纵向动力学模型，进而基于带遗忘因子的递推最小二乘法对车辆质量进行实时估计。相比于直接采用上述参数的标定值来估计车辆质量，该方法中构建的车辆动力学模型中的敏感参数能根据道路环境的变化做出自适应修正，降低模型中敏感参数设定值与实际值的误差，有效提高坡度和车辆质量估计算法的准确性和稳定性，适用条件较广，为车辆控制系统提供了较为可靠的道路坡度和车辆质量估计结果。
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公开(公告)号：CN110539647A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910734328.9
申请日：2019-08-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向直线行驶工况的四轮独立驱动电动汽车转矩实时优化分配控制方法，针对以轮毂电机为动力单元的四轮独立驱动电动汽车在直线行驶工况下的转矩分配问题，制订了对应的在线优化分配控制算法，进一步利用离线获取的优化分配系数表对在线优化结果进行补偿修正，分离了转矩分配功能与整车控制器的设计耦合，有利于控制软件模块化设计的实施；本发明实现了四轮独立驱动电动汽车在直线行驶工况下的转矩优化分配，在满足驾驶意图的前提下，能够有效提高动力总成的能量效率，同时保证汽车的动力性和制动稳定性满足设计指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114103967B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110436285.3
申请日：2021-04-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种四轮独立驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力估计方法，包含以下步骤：根据车轮动力学方程，计算轮胎纵向力；根据车辆的纵向动力学平衡方程，基于带有遗忘因子的最小二乘法估计整车质量；建立包括车辆纵向、侧向和横摆三个自由度的四轮驱动电动汽车动力学模型和反映轮胎瞬时力学特性的半经验魔术轮胎模型的鲁棒容积卡尔曼估计模块；基于所建立的鲁棒容积卡尔曼滤波模块，估计质心侧偏角与轮胎侧向力。本发明有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力，不同工况下联合估计算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性得到提高，解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力联合估计问题。
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公开(公告)号：CN111452781B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202010211770.6
申请日：2020-03-24
Applicant: 东南大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/18 , B60W40/105 , B60W40/064 , B60W40/06 , B60W40/00 , B60L15/20
Abstract: 本发明涉及一种改善加速舒适性的轮毂电机驱动电动汽车强鲁棒自适应驱动防滑控制方法，在设计时充分考虑轮胎弛豫特性的影响，并利用区域极点配置的算法将极点配置在实轴附近，降低驱动防滑系统介入时加速度的纵向抖动；采用了分段鲁棒控制的方法确保了工况变化时控制器的鲁棒性，并且使用增益调度的算法保证了在任意车速下控制器的自适应性；本发明提出的防滑方法不仅鲁棒性强，工况适应性好，能保证路面附着变化，垂向载荷变动，任意车速行驶时防滑控制的稳定性，并且满足了驱动防滑控制介入时车辆的平顺性要求，减小了车身加速度的纵向震荡，改善了车辆加速时的乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN111062088B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201911030631.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种四轮独立驱动电动汽车参考车速容错自适应估计方法，选用鲁棒自适应Kalman滤波参考车速估计模块以及基于规则逻辑的参考车速估计模块两种模块进行估计，其中，将基于规则逻辑的参考车速估计模块作为鲁棒自适应Kalman滤波参考车速估计模块的备份，在Kalman滤波发散时，基于规则逻辑的方法可以对Kalman滤波进行替代进行输出；本发明对预设参数依赖性小、估计精度高、工况适应性好、容错能力强，不但能够实现车轮抱死、打滑、坡道行驶、转向行驶等多种复杂工况下的车速估计，而且满足了汽车控制系统软件设计的功能安全要求，可靠性得到有效保证。
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公开(公告)号：CN113650619B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111002702.X
申请日：2021-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/10
Abstract: 本发明公开了一种四轮驱动电动汽车轮胎力软测量方法，包括以下步骤：第一步：获取汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力；第二步：将获取的汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力信息，输入给非线性车辆动力学模型，通过车辆动力学模型计算得到预估的纵向加速度和横向加速度；第三步：将将获取的汽车的纵向速度、质心侧偏角、纵、横向加速度、前轮转角及轮胎纵向力信息和第二步预估的纵加速度、横向加速度信息一起输入给无迹卡尔曼滤波算法，获得基于模型的汽车轮胎力估计值。本发明基于算法的持续优化，不断改善预测精度，促进了汽车主动安全控制技术的发展。
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公开(公告)号：CN113362619B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110623230.3
申请日：2021-06-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合交通环境下智能网联车辆匝道协同合流优化控制方法及装置，控制方法包括：构建车辆状态方程；设定车辆控制目标和控制约束；其中，车辆控制目标包括最小行驶时间和最低能耗；控制约束包括车辆动力约束、安全跟车约束和安全合流约束；构建递归最优控制框架对车辆进行控制；其中，递归最优控制框架采用递归最优控制，方法为：通过智能网联车辆实时收集人为驾驶车辆的信息并重新规划智能网联车的轨迹，以始终满足上述控制约束。本发明提出的入口匝道合流控制方法可增强智能网联车辆在混合交通环境下的通行效率、节能效率、控制稳定性和鲁棒性。
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