智能轮胎超分辨率感知方法和装置

    公开(公告)号:CN118219718A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410368586.0

    申请日:2024-03-28

    Abstract: 本发明涉及汽车智能感知技术领域,特别涉及一种智能轮胎超分辨率感知方法和装置。方法包括:实时获取轮胎内嵌的多个点位的传感器信号,并对传感器信号进行滤波,得到每一个传感器的应变数据;将每一时刻下每一个传感器的应变数据和每一个传感器的位置坐标输入至预先训练好的超分辨率感知模型,以对每一时刻下轮胎接地印迹内的力学状态进行估计;超分辨率感知模型基于神经网络和轮胎‑路面接地印迹力学模型训练得到。本方案,可以以尽可能少的传感器,结合基于神经网络和轮胎‑路面接地印迹力学模型的超分辨率感知模型,来实现对轮胎接地区域动力学状态的实时感知,以进一步提高车辆的动力学控制精度,保障车辆的行车安全。

    自动驾驶车辆违反交通安全常识的风险评估方法及装置

    公开(公告)号:CN117818657A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410010229.7

    申请日:2024-01-03

    Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶车辆违反交通安全常识的风险评估方法及装置,其中方法包括:获取用于表征目标车辆运动状态的行驶数据,包括目标车辆速度、目标车辆加速度、更换车道数、更换车道频率、换道时长、横向偏移量和运动时间;基于行驶数据对违反交通安全常识的驾驶行为进行量化处理,得到驾驶行为的风险指标;驾驶行为包括急加减速行为、频繁换道行为、不良跟驰行为、蛇形驾驶行为和减速不当行为;基于主客观权重分配法对风险指标进行处理,得到驾驶行为的综合风险评估值;基于聚类分析法对综合风险评估值进行计算,得到驾驶行为的风险等级。本方案能全面地理解道路上的风险,并采取适当的措施保障目标车辆和交通参与者的生命和财产安全。

    基于虚拟化技术的车载操作系统安全检测方法及装置

    公开(公告)号:CN117818511A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311864657.8

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟化技术的车载操作系统安全检测方法及装置,其中方法包括:获取预设的安全岛系统发送的心跳信号和对应的车载操作系统发送的响应信号;其中,安全岛系统是基于虚拟化管理程序技术建立的,心跳信号和响应信号均具有校验码、序列号、时间戳、CPU负载和内存占用率;基于心跳信号和响应信号对车载操作系统进行安全检测,得到检测结果;其中,安全检测包括故障状态的检测和健康状态的检测,故障状态是根据依次进行的校验码对比、序列号对比和时间戳对比确定的,健康状态是通过响应信号的CPU负载率和内存占用率确定的;基于检测结果,确定车载操作系统的选用方案。本方案能够有效保证车载操作系统的安全性。

    一种基于电压集成模型的飞行汽车电池系统状态估计方法

    公开(公告)号:CN117233618B

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311523171.8

    申请日:2023-11-16

    Abstract: 本发明属于电池状态估计技术领域,公开了一种基于电压集成模型的飞行汽车电池系统状态估计方法。相比于传统电池模型仅考虑自身充放电边界,忽略了电池系统因不一致性而提前达到充放电截止条件的情况。本发明通过考虑电池系统内所有单体电池电压对电池系统充放电边界的实际贡献,建立等效的电池系统电压集成模型,该电压集成模型的电压截止边界与实际的电池系统充放电边界一致,从而解决了现有电池系统状态估计在极高、极低SOC条件下精度差的问题。

    电动汽车的故障检测方法及电动汽车

    公开(公告)号:CN117067921A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311345280.5

    申请日:2023-10-18

    Abstract: 本发明涉及电动汽车技术领域,特别涉及电动汽车的故障检测方法及电动汽车。其中,该方法包括:对每个电动汽车的原始动力电池数据进行采样故障的剔除,得到目标动力电池数据;将目标动力电池数据输入到第一故障检测模型中,得到疑似故障的电动汽车;对每个疑似故障的电动汽车的目标动力电池数据进行特征提取,得到不同特征维度的目标特征值;将不同特征维度的目标特征值输入到第二故障检测模型中,确定发生故障的动力电池编号;基于当前电动汽车发生故障的动力电池编号和当前电动汽车中每个动力电池在不同特征维度的目标特征值,确定当前电动汽车的预测故障等级。本发明的方案能够有效对电动汽车进行故障检测。

    一种基于智能轮胎系统迁移学习的自适应路面感知方法

    公开(公告)号:CN116776079A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310653634.6

    申请日:2023-06-05

    Abstract: 本发明属于车辆控制技术领域,公开了一种基于智能轮胎系统迁移学习的自适应路面感知方法,包括:对原始数据提取特征;与车型标签共同作为源域数据,对深度对抗学习网络进行训练;获取在实际行进中的原始数据,特征提取以获得作为目标域数据的特征;共同放入深度对抗学习网络并对其特征提取器与域分类器对抗学习;目标域数据进行二次特征提取,获得同源特征;将同源特征输入深度对抗学习网络,获得路面识别结果;本发明能够在目标域标记数据有限的情况下,实现特定轮胎型号下的精准路面感知,深度学习算法直接迁移使用源域标记数据训练的模型参数,与卷积神经网络结构直接进行迁移的性质相适应,在车辆工况不同时实现快速且精准的路面识别。

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