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公开(公告)号：CN117510929A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311611023.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种柔性紫外探测复合薄膜的制备方法与应用，其制备步骤包括：合成前驱物；将前驱物经高温热解、洗涤、干燥制备成六方氮化硼磷光粉料；将六方氮化硼磷光粉料与高分子聚合物复合得到一种柔性复合薄膜，可应用于紫外探测。本发明制备过程简单，成本低，绿色环保，无需复杂的处理，可快速实现大批量的制备。所得的一种柔性复合薄膜能够实现对不同紫外波段产生不同颜色的发光响应，能够实现在复杂光学环境下对紫外波段的探测与确定，对紫外波段的探测具有重要意义,并且发光具有磷光特性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116252785A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310068085.6
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/095 , B60W40/107 , B60W50/00 , B60W60/00 , G06F30/27 , G06F16/21
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人感知的行车风险量化方法、系统及设备，其中行车风险量化方法包括如下步骤：获取自车的风险感知因子；基于风险感知因子，通过行车风险量化表达式，得到表征行车风险的行车风险值；其中，自车的风险感知因子通过自车的瞬时加速度表征。与现有技术相比，本发明的行车风险量化方法从驾驶人感知角度出发，以驾驶人所采取的加速度作为驾驶人感知的风险因子，基于该风险因子的行车风险量化方法可以从驾驶人的感知角度来表达环境中其它交通车对自车行车安全的影响，利于车辆发现早期安全隐患，可以为行车预警机制提供依据，也可以从驾驶人感知角度量化自动驾驶车辆在执行某个策略时可能面临的行车风险，为其决策提供参考依据。
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公开(公告)号：CN115388135A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210972285.X
申请日：2022-08-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种4档AMT电驱动系统，包括：输入离合器，其外壳与驱动电机输出轴连接；变速箱输入轴，其与输入离合器连接；第一齿轮安装在变速箱输入轴上；第一空心轴，其空套在变速箱输入轴上，并且与输入离合器的外壳连接；第二齿轮安装在第一空心轴上；输出离合器，其为双离合器；变速箱输出轴，其连接在输出离合器的外壳上；主轴，其与输出离合器连接；第三齿轮安装在主轴上；第二空心轴，其空套在主轴上，并且与输出离合器连接；第四齿轮安装在第二空心轴上；第五齿轮与第二齿轮啮合；超越离合器，其连接在中间轴与第五齿轮之间；第六齿轮、第七齿轮、第八齿轮分别安装在中间轴上，并且分别与第一齿轮、第三齿轮、第四齿轮啮合。
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公开(公告)号：CN114427600A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210127566.5
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
IPC: F16H61/02 , F16H61/18 , F16H63/40 , G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N20/10 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于地理信息与机器学习的弯道预见性换挡控制策略，包括：在汽车行进过程中，当地理信息系统判断前方存在弯道时：通过BP神经网络和SVM算法择优获得预见性换挡控制开始的预测距离；当距离弯道入口的实际距离≤预测距离时，开始预见性换挡，包括：获取汽车进入弯道前水平行驶的距离、弯道半径、道路附着系数、车速，计算汽车安全通过前方弯道的侧向加速度阈值和最大通过车速；根据最大通过车速，计算通过弯道的预测挡位，并根据弯道信息设定基于车辆安全的自动换挡策略，可实现减小和控制弯道侧向加速度，避免意外换挡和换挡频繁、降低弯道的换挡次数，提高弯道通过的行驶安全性。
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公开(公告)号：CN114412988A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210127546.8
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路信息与机器学习的上坡预见性换挡控制方法，包括如下步骤：步骤一、根据车辆导航数据判断车辆前方是否存在上坡：若车辆前方存在上坡，则对驾驶员操作行为习惯进行预测，获得预见性换挡控制的提前距离，并采集车辆上坡前水平行驶的距离、坡道的最大坡度、坡道的长度和车速；步骤二、计算车辆通过前方上坡的需求扭矩和需求挡位；步骤三、调节车辆挡位至所述需求挡位并通过安全校核后，车辆通过坡道并结束换挡。本发明具有可避免上坡过程连续升挡降挡，避免意外换挡和换挡频繁、降低上坡的换挡次数，提高坡道通过的行驶安全性的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569783B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910836440.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种驾驶人换道意图识别方法及系统，使用决策树方法提取方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度作为意图表征参数组；基于K‑means聚类，对方向盘转角和车道偏离量的时间序列分别聚类，确定意图起止时刻，进而确定换道意图时窗宽度；最后结合高斯概率密度函数和隐马尔可夫理论，建立驾驶人换道意图识别模型对驾驶人意图进行识别，识别信度高，对左、右换道意图的识别准确率达100％，对直行意图的识别准确率达91.1％，且时序性较强，可在左换道开始前的1.5s、右换道开始之前的1.4s预测出换道行为，预防LWS系统对驾驶人造成的干扰，对提高行车安全和降低交通事故有重要意义。
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公开(公告)号：CN109902656A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910184196.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种面部动作单元的识别方法、系统，基于历史目标面部特征点、历史目标空间形态、历史空间特征表征参数、历史空间特征表征参数的表征指标变化范围及所述历史空间特征表征参数的权重关系构建面部动作单元识别模型，进而进行面部动作单元的运动的识别。面部动作单元的识别能够识别面部表情的细微变化，结果可以用于进行面部微表情的分析以及面部表情的分析。本发明所涉及的方法对样本库样本质量和数量要求较低，计算速度快，调参时间短，操作简单，无需大量成本投入且能保证高效的准确度，并且对目标面部动作单元(AU)识别能力强，无论其单独发生或组合发生，均可识别，且应用简单。
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公开(公告)号：CN119405499A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411592788.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 吉林大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种气动手部康复装置，属于医疗器械领域，包括手部结构以及手指弯曲驱动结构，手部结构包括连接板、多个手部组件以及多个指间气囊，每一手部组件与使用者的手指连接，每一手部组件与连接板连接，相邻两手部组件之间通过指间气囊连接，指间气囊充放气实现多个手部组件之间的扩张或收缩，手指弯曲驱动结构包括多个驱动组件，每一驱动组件包括气囊串，气囊串包括多个相互串联的驱动气囊，气动手部康复装置还包括绳索，每一手部组件通过绳索与至少一气囊串连接，气囊串充气产生轴向收缩从而带动手部组件弯曲，通过上述设计，采用气囊以及绳索驱动，使气动手部康复装置使用时更加安全，也便于气动手部康复装置轻量化以及柔性化。
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公开(公告)号：CN118579076A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310067461.X
申请日：2023-02-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑道路约束的自车行车风险量化方法及系统，包括以下步骤：获取行车信息，所述行车信息包括自车的车辆数据以及自车所在行驶道路的道路数据；基于所述行车信息，得到自车车道偏离风险量和自车超速风险量；基于所述自车车道偏离风险量和自车超速风险量，得到表征道路约束角度的自车行车风险的第一行车风险值。本发明的方法，针对自车在道路交通规则约束下的不良驾驶风险，以横、纵两个方向分别得到考虑横向约束的自车车道偏离风险量与考虑纵向约束的自车超速风险量，有助于车辆及时获知自车驾驶状态的风险程度，及时调整状态保障行车安全。
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公开(公告)号：CN117585020A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311786376.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种周围车辆驾驶行为意图的推断方法、系统及设备，所述推断方法包括以下步骤：建立Frenet坐标系，将目标车辆的驾驶路径建模为三次样条曲线；获取目标车辆在坐标系中的位置(st,qt)和初始航向角θt，确定初始路径公式(1)；获取所述终点sf的计算公式(3)；预设初始换道时间tprev，根据初始换道时间tprev和终点sf的计算公式，获取路径的预设终点sf；获取系数a、b、c、d的计算公式(4)，获取当前周期k，根据公式(1)、公式(3)和公式(4)，估计当前周期k自适应换道时间tprev,k，根据公式(3)和tprev,k，获得路径的实际终点sf；根据路径的实际终点sf得到三条路径，计算每条路径的概率，根据概率最高的路径，推断目标车辆的驾驶行为意图。
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