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公开(公告)号：CN108297737B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810045436.0
申请日：2018-01-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道车辆独立驱动轮对的蛇行稳定性控制系统及方法，其中，系统包括：独立驱动轮对机电耦合系统；采集模块，用于采集电机输出轴的转速和流过电机电枢的电流；状态观测器，用于根据电机输出轴的转速和流过电机电枢的电流得到系统的状态量；电机控制器，在独立驱动轮对发生蛇行运动时，根据系统的状态量计算驱动电机的控制电压，并通过其控制独立驱动轮对机电耦合系统，从而对独立驱动轮对进行蛇行稳定性控制。该系统可以通过驱动电机控制独立驱动轮对机电耦合系统的横向运动，从而对独立驱动轮对进行蛇行稳定性控制，有效提高系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN109889564A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201811470487.4
申请日：2018-12-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种网联汽车的集中式群体协同控制方法，属于智能网联汽车控制技术领域。本发明方法包括并行计算节点的拓扑设计，每个智能网联汽车将信息发送给云平台，在云端平台将协同控制问题的集中式建模，引入一致性变量将问题构建为一致性优化问题，利用交替方向乘子法解耦该问题，并行的更新一致性变量、原始变量以及对偶变量直至满足设定的终止条件，之后将计算所得的控制变量发送给智能网联汽车进行执行。本方法采用交替方向乘子法将集中式控制问题进行解耦，实现并行计算，利用计算节点可以极大提高计算效率，同时本方法在较少的迭代步数下可以达到较高的精度，从而达到较好的控制效果。
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公开(公告)号：CN105809152B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610210690.2
申请日：2016-04-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息融合的驾驶员认知分心监测方法，属于汽车主动安全技术领域，该方法包括：实时采集方向盘转角、车速和驾驶员头部朝向、注视点位置坐标信息；将实时采集到的数据按时间先后排列成数据序列；根据在计算时间窗长度范围内计算得到的方向盘转角、车速以及驾驶员头部朝向、注视点位置坐标的时域统计指标集合(认知分心特征集合)，采用基于支持向量机的特征级多源信息融合的认知分心监测算法对驾驶员认知分心状态进行实时监测，从而达到提升驾驶安全，减少道路交通事故的目的。
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公开(公告)号：CN106023344B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610391483.1
申请日：2016-06-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于驾驶模式转换概率的驾驶风格估计方法，包括：步骤1、采集驾驶员的实际驾驶数据；其中所述实际驾驶历史数至少包括：方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度；步骤2、根据实际驾驶数据，将驾驶行为分为N种驾驶行为模式；步骤3、确定驾驶行为模式转移概率，其中所述驾驶行为模式转移概率为N种驾驶行为模式中的任意两种驾驶行为模式之间的转换几率；步骤4、利用所述驾驶行为模式转移概率作为训练样本训练分类器，以通过所述分类器进行驾驶风格估计。
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公开(公告)号：CN105892459B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201610204701.6
申请日：2016-04-01
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种非时间参考的差速驱动机器人定点跟踪控制方法，属于差速驱动机器人的定点跟踪控制技术领域，该方法包括：控制器与外界监测系统实时通信，获取目标点信息；首先，根据机器人航向角与目标点处目标航向角的差值，选择机器人自转控制模式；接着，根据机器人与目标点的相对距离判断机器人定点跟踪控制模式；然后，根据机器人位置和航向角及目标点位置和目标点处目标航向角，计算车轮行驶速度并由驱动电机执行；若机器人到达最终目标点，则控制结束，否则跟踪一下目标点。本方法不需要规划路径，设计的车速控制律与时间因素无关，便于驱动电机实现计算出的车轮行驶速度，易实现机器人跟踪单个目标点和连续依次跟踪多个目标点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104688252B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510113007.9
申请日：2015-03-16
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/18
Abstract: 本发明公开了一种采用方向盘转角信息的驾驶人疲劳状态检测方法，具体为：步骤1：实时采集方向盘转角数据和车速数据；步骤2：对步骤1所得的方向盘转角数据和车速数据进行切片处理；步骤3：按照设定条件选择有效样本数据；步骤4：进行样本数据压缩处理；步骤5：提取疲劳特征指标；步骤6：将步骤5提取出的疲劳特征指标作为测试样本，并利用基于支持向量机的预测模型进行疲劳预测，从而得到驾驶人的疲劳状态。其显著效果是：算法简单，数据的采集和处理方便，能有效提取实车工况下方向盘转角的疲劳特征指标并能有效检测驾驶人疲劳状况，检测率高，同时便于工程实现，对不同驾驶者表现出了较高的工程泛化能力。
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公开(公告)号：CN103116748B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310077048.8
申请日：2013-03-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于路面标识识别违规驾驶行为的方法及系统。其中，方法包括以下步骤：获取车辆行驶的道路图像，并对道路图像进行预处理以生成道路图像的二值化图像；根据二值化图像中的白像素点确定道路的边界以生成道路边界线；从道路图像中检测与道路边界线对应的道路线之间是否有引导标识，其中，引导标识包括公交专用标识和方向标识；以及当引导标识为方向标识时，根据方向标识和车辆状态信息判断车辆是否违规行驶。根据本发明实施例的方法，通过生成道路图像的二值化图像，并在该二值化图像中判别引导标识识别驾驶是否规范，提前预防了交通事故的发生，进而提高了驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN103150677A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310062424.6
申请日：2013-02-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种激进驾驶状态识别方法及系统。其中，方法包括以下步骤：获取驾驶行为并将驾驶行为分解为多个驾驶模式；分别获取多个驾驶模式中每个驾驶模式下的行驶信息；通过驾驶信息计算对应驾驶模式的激进指数；通过多个驾驶模式的所有激进指数以得到预设周期内的激进指数；以及当预设周期内的激进指数大于预设值时，则判定为周期内的驾驶为激进驾驶。根据本发明实施例的方法，通过将驾驶行为分成多个驾驶模式，并根据多个驾驶模式下的激进指数识别驾驶是否激进，以对激进驾驶状态进行预警，由此预防意外事故的发生，同时还可以有效的监管约束驾驶员的驾驶行为。
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公开(公告)号：CN103116748A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310077048.8
申请日：2013-03-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于路面标识识别违规驾驶行为的方法及系统。其中，方法包括以下步骤：获取车辆行驶的道路图像，并对道路图像进行预处理以生成道路图像的二值化图像；根据二值化图像中的白像素点确定道路的边界以生成道路边界线；从道路图像中检测与道路边界线对应的道路线之间是否有引导标识，其中，引导标识包括公交专用标识和方向标识；以及当引导标识为方向标识时，根据方向标识和车辆状态信息判断车辆是否违规行驶。根据本发明实施例的方法，通过生成道路图像的二值化图像，并在该二值化图像中判别引导标识识别驾驶是否规范，提前预防了交通事故的发生，进而提高了驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN115412676B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211107863.X
申请日：2022-09-13
Applicant: 清华大学 , 双自科技(北京)有限公司
IPC: H04N23/698 , H04N5/208
Abstract: 本发明涉及一种基于权重掩膜的全景环视系及全景图像融合方法，属于辅助驾驶领域。系统包括多个鱼眼摄像头、角度传感器、图像数据采集器、图像数据处理器和显示屏；鱼眼摄像头用于采集车外环境图像；角度传感器用于采集车间夹角数据；图像数据采集器用于将收集到的车外环境图像和车间夹角数据传输至图像数据处理器；图像数据处理器用于采用权重掩膜处理方法对车外环境图像和车间夹角数据进行处理，生成全景环视图像；显示屏用于显示全景环视图像。本发明能够较好地将多个鱼眼摄像头的图像融合，视野范围大并且没有视野盲区，保障车辆的安全驾驶。
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