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公开(公告)号：CN113978476B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110964949.3
申请日：2021-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑传感器数据丢失的线控汽车轮胎侧向力估计方法，首先利用电动汽车车载传感器获得带有部分测量数据丢失的前轮转角，纵向速度，质心侧偏角以及纵、横向加速度信号，利用线控系统中CAN总线获得轮胎的纵向驱动力信息，将这些信息与非线性车辆模型结合利用先验预估和后验更新的方法估计轮胎侧向力，实现轮胎侧向力的精确获取。本发明可以填补当前传感器数据丢失情况下轮胎力无法估计的技术空白，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：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：CN113650619A
公开(公告)日：2021-11-16
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：CN112026672B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010850348.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 东南大学
IPC: B60R16/02 , B60R16/023 , B60L3/00
Abstract: 本发明提出一种纯电动方程式赛车整车电气系统，以主控制器为核心，基于CAN总线进行数据传输，电气系统包括驱动系统、电池及BMS管理系统、安全系统和控制及数据采集系统。驱动系统采用后轮双电机驱动；电池及BMS管理系统实时检测电池的电流、电压、温度等信号，动态制定电池管理策略，通过热管理、主动均衡管理、充电管理、放电管理等手段控制电池工作在合适工况；安全系统实时检测赛车状态，若状态异常则切断所有动力来源；控制及数据采集系统结合踏板角度传感器等信号得到赛车行驶意图，最终实现赛车的动力系统、高压电安全、硬件预警保护等控制，解决了电动赛车线束布置复杂、CAN信号抗干扰能力弱、电气系统的鲁棒性差等问题。
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公开(公告)号：CN111985481A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010721041.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，首先对图像预处理，基于灯条几何特征约束遍历轮廓提取灯条并对灯条进行匹配，通过提取装甲板数字图案，采用模板匹配提高装甲板的识别率；接着利用图像像素坐标系和真实世界坐标转换，获得控制转角进行云台控制，解决了云台控制滞后于物体运动的情况；最后建立目标选择机制模型及目标跟踪机制模型，确定跟踪视野外的潜在威胁目标；本发明解决了背景技术中提出的无法确定装甲最优击打目标、装甲误识别率高、鲁棒性差等问题，为装甲识别提供了一种可靠的识别方法，具有良好的市场前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111985296A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010549137.8
申请日：2020-06-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卡尔曼滤波轨迹预测的能量机关识别算法，利用几何约束集遍历轮廓删除伪装甲板，采用模板匹配方法对能量机关扇叶进行识别；接着建立了基于卡尔曼滤波的能量机关轨迹预测模型，采用卡尔曼滤波预测和更新能量机关运动状态，完成了能量机关的定位和预测；最后建立子弹抛物模型对云台角度进行补偿，获得云台横摆角和俯仰角；本发明不仅提高了查找能量机关轮廓的准确率，而且能够完成能量机关的准确定位与预测，解决了装甲误识别率高、鲁棒性差以及云台运动滞后等问题。
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公开(公告)号：CN111383481A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010145735.9
申请日：2020-03-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种城市拥堵路口智能网联汽车绿色通行车速优化方法，当信号灯为红灯时，获取在控制区域内部或者靠近控制区域的汽车数量以及信号的相位配时信息，利用智能驾驶员跟车模型计算待行队列内汽车的加速度或者减速度，并基于汽车运动学模型计算待行队列的长度与速度变化轨迹，估计待行队列通行时间；接着利用势能函数建立避撞函数，采用模型预测控制算法求解设计包含多约束和多目标的车速优化问题，计算获得绿色通行车速，直至被控汽车驶过路口停车线；本发明充分考虑了实际情况和现有技术水平，有效地提高了交通安全性、汽车节能水平、交通通行效率。
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公开(公告)号：CN111123334A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910664988.4
申请日：2019-07-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种极限工况下多车协同定位平台及定位方法，定位平台包括在极限工况情况下互相协作实现车辆精准定位的通信装置、车载装置、路侧装置以及卫星组；通信装置为位于网络中的车辆提供实时信号；车载装置安装在位于网络中的车辆上，其实时接收通信装置的信息以及相邻其他车辆的位置信息；路侧装置布设在道路两侧，其为车载装置实时提供道路两侧固定物的信息；卫星组为位于网络中的车辆在优质路况上提供道路级车辆定位，为位于网络中的车辆在极限工况下提供绝对定位，同时为车载装置、路侧装置提供辅助定位；本发明在极限工况下能够实时的完成道路与环境感知准确定位，为智能网联汽车的发展与交通道路系统的改善提供了强有力的基础。
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公开(公告)号：CN111062088A
公开(公告)日：2020-04-24
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：CN111985481B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202010721041.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灯条匹配的装甲板识别算法，首先对图像预处理，基于灯条几何特征约束遍历轮廓提取灯条并对灯条进行匹配，通过提取装甲板数字图案，采用模板匹配提高装甲板的识别率；接着利用图像像素坐标系和真实世界坐标转换，获得控制转角进行云台控制，解决了云台控制滞后于物体运动的情况；最后建立目标选择机制模型及目标跟踪机制模型，确定跟踪视野外的潜在威胁目标；本发明解决了背景技术中提出的无法确定装甲最优击打目标、装甲误识别率高、鲁棒性差等问题，为装甲识别提供了一种可靠的识别方法，具有良好的市场前景。
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