-
公开(公告)号：CN103594008A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310520703.2
申请日：2013-10-29
Applicant: 南京多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗定位和数字建模相结合技术的路考评判方法，包括考试场地模型和考车模型的建立、北斗定位、车辆情况在考试场地模型中的转化、根据考车模型和考试场地模型的几何关系评判考试成绩等过程。本发明提供的基于北斗定位和数字建模相结合技术的路考评判方法，能够智能化定位车辆的位置和相对方向，能够结合模型精确模拟车辆位置情况，提高路考判断的准确和精确性；另外，北斗定位系统也更容易为国内的特殊用户接受，比如部队。
-
公开(公告)号：CN114802229B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210633984.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开一种控制驾驶培训车辆制动的方法，主要包括：通过车载双GPS天线实时获取车辆GPS主天线坐标及车辆航向角信息，结合车辆GPS主天线到车辆车头两个角点、车辆两个后轮的距离，计算得到车头两个角点和车辆两个后轮的实时坐标；实时获取车速数据和车辆方向盘转角数据，根据所述车辆方向盘转角数据计算车辆外侧、内侧转向半径，根据车速数据计算车辆预测缓冲长度，并结合车辆的转向得到车辆的轨迹预测缓冲区域；根据轨迹预测缓冲区域及获取的障碍物的坐标信息，判断所述障碍物是否在轨迹预测缓冲区域内，若在，则触发制动指令。本发明能通过轨迹预测计算预碰撞区域来实现危险的预判、适时介入，提升学员模拟驾驶的用户体验感。
-
公开(公告)号：CN111626354A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010457853.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于车联网中的基于任务依赖性的聚类方法，包括步骤如下：构建车联网络中的任务到达模型以及有向无环图任务处理模型；对任务到达模型中各车辆产生的任务集的样本与任务到达模型中各车辆的特征进行相关性学习；将来自源任务的相关特征加入到目标任务的集群中；对不同的任务集进行聚类处理。本发明的方法能够提高车辆网中任务处理的效率，从而使在车载异构网络的环境下，处理时延及能耗能够得到降低。
-
公开(公告)号：CN111565375A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010457092.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载自组网中基于车载雾计算的蚁群优化方法，步骤如下：建立车载雾计算模型；于上述模型中输入数据进行模糊化处理；制定模糊规则得到模糊集合；去模糊化处理后得到候选中继节点；对候选中继节点进行优化，使得中继节点数量的最小化及覆盖节点数量的最大化。本发明提高了网络资源利用率，有效避免了拥塞，缓解了云端的计算和数据处理的压力，为车辆的数据处理与分析提供了更加可靠，高效的环境。
-
公开(公告)号：CN115027427A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210715253.1
申请日：2022-06-23
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种车辆防碰撞方法，主要包括以下步骤：实时获取车辆GPS主天线的经纬度坐标及车辆的航向角信息，计算得到车辆的行驶状态；实时获取车辆的方向盘转角值数据，根据航向角的变化率和方向盘转角值的对应关系检验方向盘转角值的有效性；根据车辆的行驶状态和方向盘转角值计算车辆上各超声波雷达对应的车辆制动触发距离；通过所述超声波雷达实时获取其自身与障碍物的实际距离；将所述车辆制动触发距离和实际距离进行比较，当实际距离小于车辆制动触发距离时，发出相应的制动指令。通过本发明可解决现有的机动车驾驶培训过程中基于超声波雷达进行障碍物检测容易发生误判导致的车辆碰撞问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111873903A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010637967.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: B60Q9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于环境感知的汽车防撞主动预警系统，其包括图像获取模块、图像处理模块、距离判断模块、预警提示模块；所述图像获取模块用于获取本车前方以及后方的红外图像，将符合预设的质量要求的红外图像传输至图像处理模块；所述图像处理模块用于在检测到所述红外图像中包含有行人和/或来车，且所述行人或来车跟本车处于同一车道上时，通过所述距离判断模块用于判断所述行人和/或来车与本车之间的距离，并在所述距离小于预设的距离阈值时，通过所述预警提示模块进行预警；所述预警提示模块用于提醒车内的乘客注意所述行人和/或来车。本发明可以有效避免车门打开后碰撞到行人和/或来车，有效地保障了行人和/或来车的安全。
-
公开(公告)号：CN107516354B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710708552.1
申请日：2017-08-17
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于规则脚本的驾驶员考试系统及方法，该系统包括脚本定制设备、云服务设备、车载智能评判终端、以及与上述评判终端相连接的车载传感设备、车载定位设备和车载视觉设备。本发明还公开了一种基于规则脚本的辅助驾驶系统及方法，该系统包括脚本定制设备、云服务设备、车载智能终端、以及与上述智能终端相连接的车载传感设备、车载定位设备、车载视觉设备、车载通信设备、车载控制单元。通过运行自行定制的规则脚本，将技术规则层和技术决策层分离，规则脚本文件量小，上传和下载速度快，便于终端解析运行，从而大大提高了终端运行效率。
-
公开(公告)号：CN111724565A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010594364.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种安全驾驶监控系统，该系统包括：驾驶员身份识别子系统、车载环境监测子系统、驾驶员行为监测子系统、数据分析子系统和预警子系统。设置一驾驶员身份识别子系统，可以对驾驶人员身份进行确认，从而避免无证人员的非法驾驶，维护交通治安；基于车载环境监测子系统和驾驶员行为监测子系统采集的环境数据和行为数据，对驾驶人员的驾驶行为进行分析，该分析过程考虑了影响驾驶人员驾驶行为的多种因素，有利于对驾驶员的驾驶行为的准确分析，提高了该系统的安全性和可靠性；设置一预警子系统，可以在数据分析子系统分析结果是危险驾驶时，及时进行预警，提醒驾驶人员，降低了交通事故的发生概率，保障人员的出行安全。
-
公开(公告)号：CN111625457A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010458203.0
申请日：2020-05-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的DQN算法的虚拟自动驾驶测试优化方法，包括：生成能够激活神经元的测试输入，分析深度神经网络逻辑的不同部分，生成真实驾驶场景的图像数据；对卷积神经网络的激活函数进行改进，构建一种分段的激活函数；采用Gabor滤波器代替卷积神经网络中的可训练的滤波器，将上述生成的真实驾驶场景的图像数据和Gabor滤波器进行卷积，得到多个不同方向的图像特征，将得到的图像特征输入卷积神经网络中，经过计算后，得到一个新的特征图；利用Q-Learning算法来训练更新卷积神经网络的网络权重，得到训练模型，从而生成各种天气场景下的路况图像数据。本发明的方法在路试的基础上进一步地提高软件测试充分性，达到提高系统可靠性和安全性的目的。
-
公开(公告)号：CN111625360A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010455826.2
申请日：2020-05-26
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于平面分离的车辆大数据边缘计算卸载方法，包括步骤如下：利用边缘节点之间的D2D链路来交换共享每个边缘访问点状态的控制数据，以估计每个边缘访问点处理队列中每个任务所受的延迟，并判断边缘节点是否卸载数据到边缘访问点；将每个边缘访问点中等待时间的控制平面数据用作数据平面的输入，对每个边缘节点设备使用双深度Q学习来最大化其控制策略的长期效用，联盟学习迭代地选择随机的车联网设备组，以估计最佳卸载执行部分；根据上述最佳卸载执行部分，被选择的边缘节点和边缘访问点进行数据计算及通信返回。本发明通过将控制平面和数据平面分离，将计算任务部分卸载到两个平面进行计算执行，以降低执行时间优势。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.027 seconds)
