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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112101128B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010849407.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明基于双电机驱动无人方程式赛车，提出了一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法，以运算控制单元为系统关键信号协调中心。基于对激光雷达点云特征提取、投影降维完成障碍物识别，依据离群值特征滤除离散噪声点，基于图像增强的最大稳定极值区域MSER方法和几何特征进行锥桶检测和识别，采用DBSCAN算法进行聚类，拟合区域边界。利用霍夫变换进行车道标志线的检测，将路面区域分割生成三角形自适应感兴趣区域。采用目标偏向型的双向快速搜索随机树算法，获得道路空间的最优路径。本发明提出的多传感器信息融合感知规划策略能够快速准确地识别赛道环境，实现特定赛道环境下的无人驾驶控制。
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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：CN112101128A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010849407.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明基于双电机驱动无人方程式赛车，提出了一种基于多传感器信息融合的无人方程式赛车感知规划方法，以运算控制单元为系统关键信号协调中心。基于对激光雷达点云特征提取、投影降维完成障碍物识别，依据离群值特征滤除离散噪声点，基于图像增强的最大稳定极值区域MSER方法和几何特征进行锥桶检测和识别，采用DBSCAN算法进行聚类，拟合区域边界。利用霍夫变换进行车道标志线的检测，将路面区域分割生成三角形自适应感兴趣区域。采用目标偏向型的双向快速搜索随机树算法，获得道路空间的最优路径。本发明提出的多传感器信息融合感知规划策略能够快速准确地识别赛道环境，实现特定赛道环境下的无人驾驶控制。
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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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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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