一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法

    公开(公告)号:CN111931560A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010579870.4

    申请日:2020-06-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法,主要适用于赛道的起始线和终止线检测以及直线加速赛道的车道标志线检测,将图像进行灰度化处理,采用高斯滤波器去除噪声,基于Sobel算子进行道路边缘增强,通过将图像进行二值化处理得到道路预处理图像;采用Canny边缘检测算子进行车道线边缘的提取,接着结合车道线特征建立自适应三角形感兴趣区域,将图像分为左右两部分,采用Hough变换分别拟合识别车道标志线检测出道路边界,最后输出两条车道线并叠加到原始图像中;本发明可应用于无人驾驶领域的驾驶辅助系统,减少由于驾驶员分心而造成的伤亡事故。

    一种四轮驱动电动汽车的转矩优化分配控制方法

    公开(公告)号:CN111634195A

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN202010396171.6

    申请日:2020-05-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种四轮驱动电动汽车的转矩优化分配控制方法,制订了电机在行车工况、滑行工况和起步工况下的电机效率计算模型,将汽车行驶模式分为双轴行车模式、单轴行车模式、双轴起步模式和单轴起步模式,分别确定了不同模式下的消耗功率计算方法,通过离线的全局优化算法获取以能量最优为目标的转矩分配系数。为了避免控制过程中转矩变化过大,建立面向转矩变化率的转矩优化分配模型,采用模糊控制规则确定动态权重因子,进而最终确定四轮转矩分配结果;该方法以降低能量消耗和电机内电流波动为目标,计算出面向节能和转矩变化率的转矩分配系数及其对应的全局最优效率,极大地提升电动汽车的续航里程,保证轮毂电机使用的安全性和长效性。

    一种SVM和贝叶斯网络的FlexRay总线融合入侵检测方法和检测装置

    公开(公告)号:CN110620760A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201910694033.3

    申请日:2019-07-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种SVM和贝叶斯网络的FlexRay总线融合入侵检测方法和检测装置,检测方法包括以下步骤:采集待检测样本;对采集到的待检测样本进行样本预处理;将预处理后的样本导入训练完毕的SVM检测模型进行检测;对通过训练完毕的SVM检测模型检测后的结果进行判别,若判定未发生入侵,结束入侵检测;若判定发生入侵,将判别后的结果导入训练完毕的贝叶斯网络检测模型,辨别入侵来源;系统发出入侵警报并报告来源,结束入侵检测;本发明用于为车载FlexRay总线提供安全防护保障,检测出总线数据中的入侵行为,并判断出入侵来源(物理层或网络层),将检测结果通知网络管理员进行相应的处理,检测结果可使攻击防患于未然,为智能网联车信息安全防护提供技术支持。

    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

    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。

    一种分布式电动汽车功能Agent行为意图一致性判定方法

    公开(公告)号:CN117601883A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311501549.4

    申请日:2023-11-10

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种分布式电动汽车功能Agent行为意图一致性判定方法,首先对分布式电动汽车按照电控单元进行功能分区,将划分出的功能区域采用Agent语言进行描述;构造表征功能Agent系统的动力学模型,并采用力矩、位移传感器实时采集车辆功能Agent行为意图一致性判定所需信息,结合传感器采集数据与车辆动力学方程构造功能Agent系统为功率算子,实时估算不同功能Agent在过去一段时间对车辆做的伪功,最后基于Fisher线性判别算法建立功能Agent一致性的线性分类器,完成车辆行驶过程中的功能Agent目标一致度实时判定与分类。该方法能够有效识别不同功能Agent之间的行为意图,更加简便,可靠,实时高效的完成功能Agent行为意图一致性判定。

    一种基于彩色相机与红外热成像仪特征融合的目标检测方法

    公开(公告)号:CN111382683B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202010135485.0

    申请日:2020-03-02

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于彩色相机与红外热成像仪特征融合的目标检测方法,包括以下步骤:a、通过彩色相机获得彩色数据集,通过红外热成像仪获得热红外数据集;b、将双模态数据集同时输入到双模态的YOLOv3神经网络算法中,提取目标的颜色特征与温度特征;在主干网络的某一层通过融合函数与1×1卷积块将两个模态的特征融合,然后选取融合后的特征图继续进行主干网络的特征提取,得到融合后的提取特征图;c、融合后的提取特征图输入到后续的卷积层中进行目标的分类,输出训练完成的双模态神经网络的算法模型。本发明融合温度与颜色信息,在双模态神经主干网络算法进行融合,输入分类层中进行目标的预测,增加目标的多种特征信息,提高目标识别准确性。

    一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法

    公开(公告)号:CN111931560B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202010579870.4

    申请日:2020-06-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法,主要适用于赛道的起始线和终止线检测以及直线加速赛道的车道标志线检测,将图像进行灰度化处理,采用高斯滤波器去除噪声,基于Sobel算子进行道路边缘增强,通过将图像进行二值化处理得到道路预处理图像;采用Canny边缘检测算子进行车道线边缘的提取,接着结合车道线特征建立自适应三角形感兴趣区域,将图像分为左右两部分,采用Hough变换分别拟合识别车道标志线检测出道路边界,最后输出两条车道线并叠加到原始图像中;本发明可应用于无人驾驶领域的驾驶辅助系统,减少由于驾驶员分心而造成的伤亡事故。

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