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公开(公告)号：CN109657031A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811621329.4
申请日：2018-12-28
Applicant: 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于智能网联汽车的高精度动态地图生成与应用方法，是应用云平台以及地图基础数据，将动态信息采集、处理、发布，形成带有差分信息的高精度动态地图，供车辆以及其他使用者采用。同时车辆感知的动态信息再次上传到云平台，循环进行更新，如此形成闭环运行。该方法适合于智能网联汽车应用，同时智能网联汽车也是地图数据的提供者。
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公开(公告)号：CN103605885B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310556611.X
申请日：2013-11-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于交通路网信息的电动车辆剩余里程估算方法，其包括以下步骤：利用电动车辆的电池能量管理系统采集电动车辆电池组电压U、电池额定容量Q、电池荷电状态SOC，计算电动车辆的剩余能量EB；利用电动车辆从起点到达交通路网中各节点的能量消耗最低的X条路径的随机抽样结果，计算电动车辆到达交通路网中每一节点的能量消耗与通行时间的概率密度函数；根据电池剩余能量EB和电动车辆到达交通路网中每一节点能量消耗与通行时间的概率密度函数，采用随机规划模型，估算电动车辆的剩余里程数。本发明能够反映交通路网的动态随机变化特性，并具有估算结果合理的优点，因此本发明可以广泛应用于车辆剩余里程的估算中。
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公开(公告)号：CN103448716A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310413708.5
申请日：2013-09-12
Applicant: 清华大学
IPC: B60W30/02
Abstract: 本发明涉及一种分布式电驱动车辆纵-横-垂向力协同控制方法，利用车辆控制系统完成：1)期望合力与力矩的制定；2)四轮纵、横、垂向力优化分配；3)力的具体执行。其中，利用车辆的各种信息，获得整车合力和力矩的期望值，然后建立约束条件和目标函数构成完整的轮胎力优化问题，再对此问题设计优化求解算法，优化算法包括采用障碍函数法和牛顿法的约束优化方法、基于车辆状态连续性的可行域规划方法。本发明无须根据不同工况对轮胎力实施不同控制策略，实现了轮胎纵、横、垂向力的统一优化分配与控制，综合改善了车辆操纵稳定性能和车辆行驶姿态，未来可用于实现车辆的无人驾驶。
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公开(公告)号：CN103171557A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310087512.1
申请日：2013-03-19
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02T10/52 , Y02T10/6286
Abstract: 本发明涉及一种混合动力汽车发动机辅助制动接入控制方法，其是利用起动电机的转速控制模式，以离合器输出端的转速将发动机拖起，此时发动机不喷油；当发动机期望转速与发动机实际转速之差小于一定阈值时，发出离合器接合命令；当离合器位置传感器信号为离合器完全结合，并达到一定时间阈值时，停止拖动发动机，发动机开始参与辅助制动；当接到整车控制器发出的发动机辅助退出的命令时,离合器控制器发出离合器断开的命令，结束发动机辅助制动。本发明只在驱动电机辅助制动力矩不足时才会引入发动机辅助制动，减少发动机参与辅助制动时所消耗的能量，提高车辆安全性、燃油经济性、舒适性及各相关部件使用寿命。本发明特别适用于在车辆下坡保持车速稳定的辅助控制过程中。
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公开(公告)号：CN103092187A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210585669.2
申请日：2012-12-28
Applicant: 清华大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种混合动力控制系统硬件在环实验平台，其特征在于：它包括发动机驱动系统、电机驱制动系统、液压控制系统、功率耦合系统、道路模拟系统、飞轮、信号检测系统、动力传动系统和控制与监测系统，控制器发送信号经驱动与滤波电路分别对测功机控制器、发动机控制器、电机控制器和液压制动系统等进行控制，并将接收的反馈信号发送到计算机进行监测。本发明通过不同位置的功率耦合系统实现了发动机输出动力和电机输出动力能够在变速箱前端、变速箱后端以及驱动轮轮边等不同位置的耦合，不仅能够用于测试发动机和电机输出动力在变速箱前端耦合的混合动力系统，也能够用于测试发动机和电机输出动力在变速箱后端或者在驱动轮轮边耦合的混合动力系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102009654B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201010544019.4
申请日：2010-11-12
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/105
Abstract: 本发明涉及一种全轮电驱动车辆的纵向车速估计方法，其包括：1)设置一车速测量系统；2)实时采集和、和；3)采取卡尔曼滤波方式对采集到的信号进行滤波处理；4)构建基于卡尔曼滤波器空间方程结构的车速估计和基于加速度积分的车速估计；5)利用车速估计算法切换判别：设定滑转/滑移率绝对值|λ|的阀值为ε，当|λ|＜ε时，采用基于卡尔曼滤波的车速估计公式，当|λ|≥ε时，采用基于加速度积分的车速估计公式。本发明适用于全轮电驱动车辆的在线车速估计，包括在车轮出现过度滑转/滑移、甚至抱死时也能对纵向车速进行准确观测。
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公开(公告)号：CN101973267B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201010286346.4
申请日：2010-09-17
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02T10/6286
Abstract: 本发明涉及一种混合动力电动汽车牵引力分层控制方法，包括以下步骤：1)设置上层期望驱动总力矩计算层、中层动态协调控制层和底层退出机制层；2)根据驾驶员操作输入，得出期望发动机转矩和期望电机转矩；3)将期望发动机转矩和期望电机转矩，驱动轮轮速以及目标滑转率，输入上层期望驱动总力矩计算层，计算整车驱动系统期望的驱动总力矩；4)将实际驱动总力矩、整车驱动系统期望驱动总力矩和期望发动机转矩，输入中层动态协调控制层，计算出发动机和电机目标转矩；5)将发动机和电机目标转矩，期望发动机和电机转矩以及所有驱动轮滑转率，输入底层退出机制层，建立动态补偿的混合动力汽车牵引力分层控制系统退出策略，并计算出发动机转矩命令和电机转矩命令。本发明可以广泛应用于各种混合动力汽车牵引力控制系统中。
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公开(公告)号：CN102700551A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210177067.3
申请日：2012-05-31
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/076 , B60W40/105 , B60W40/107
Abstract: 本发明涉及一种车辆行驶过程中路面坡度的实时估计方法，包括以下步骤：整车控制器控制驱动力传感器、车速传感器和加速度传感器将信号分别发送到坡度估算系统；车辆加速度计算模块计算车辆加速度，并将其发送到坡度估算系统；基于纵向动力学坡度估计模块计算路面坡度估计值，并将其发送到多方法融合坡度估计模块；基于加速度偏差坡度估计模块计算路面坡度估计值，并将其发送到多方法融合坡度估计模块；多方法融合坡度估计模块分别对两个路面坡度估计值进行滤波处理，得到路面坡度的实时估计值；完成路面坡度值估计后，重复上述步骤对各采样时刻的路面坡度进行实时估算，直到车辆熄火。本方法鲁棒性良好，适用于各种车辆在行驶过程中各工况的路面坡度的实时估计中。
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公开(公告)号：CN102009653A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010540903.0
申请日：2010-11-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种融合卡尔曼滤波和加速度积分的车轮质心侧偏角观测方法，其包括以下步骤：1)设置一个质心侧偏角观测系统，包括车速传感器、纵向加速度传感器、横向加速度传感器、横摆角速度传感器及控制器，分别得到原始信号：纵向加速度横向加速度横摆角速度2)对分别进行卡尔曼滤波处理，得到处理后的估计值：纵向加速度横向加速度横摆角速度3)分别采用基于卡尔曼滤波和基于信号积分的方式进行质心侧偏角观测：4)对步骤3)两种方法的结果进行加权处理，得到质心侧偏角观测值。基于卡尔曼滤波和加速度积分两种方法进行加权处理，对质心侧偏角进行观测。不仅具有较广的适用范围，而且能够在较低成本下得到较准确的质心侧偏角观测结果。
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公开(公告)号：CN115116215A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210571284.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 清华大学 , 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种动态云接管系统的构建方法、装置、设备及介质，方法包括：通过获取车辆的融合感知数据、路侧系统的融合感知数据和目标资源平台的服务数据，得到融合数据，并构建且更新不同粒度全要素实时数字映射，得到交通全要素实时数字映射数据。基于其部分数据及其剩余数据，分别实现了分析和学习构建的数据集以支撑统计分析非实时类协同应用，以及结合预设的云计算资源进行实时应用计算，以支撑统计分析实时类协同应用，从而构建动态云接管系统。由此，解决了难以在大范围网联应用中实现群体协同决策等问题，基于OPM与网联云控平台的交互，通过实时数据规划决策网联车辆与智能交通设备的协同应用，提高了行车安全与交通效率。
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