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公开(公告)号：CN118529065A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410506305.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 长安大学
IPC: B60W40/064 , B60W50/00
Abstract: 本申请涉及一种利用触发式时空同步方法的路面附着系数融合估计方法，该方法根据当前时刻的路面类型对应的路面附着系数的视觉估计值、以及当前时刻之前的路面附着系数的动力学估计值，更新修正因子，并通过修正因子修正路面附着系数的视觉估计值；本申请利用道路间附着系数的一致性估计并预测路面附着系数，通过触发式时空同步的方法决定预测值的更改时刻，该方法可兼顾视觉估计器的响应性能与动力学估计器的准确性。
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公开(公告)号：CN117246302A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310225863.8
申请日：2023-03-09
Applicant: 长安大学
IPC: B60W20/00 , B60W40/076 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于坡度信息的混合动力汽车瞬时反馈控制方法，包括：步骤S1，获取混合动力汽车的车速以及SOC；步骤S2，基于步骤S1得到的车速，通过拓展卡尔曼滤波器对状态量进行估计，基于时间更新和测量更新，得到道路坡度估计值；步骤S3，通过对步骤S2得到道路坡度估计值的判断选择更新等效因子的不同规则；步骤S4，利用步骤S3实时反馈的等效因子，以等效燃油消耗最小和以氮氧化物、碳氢化合物和一氧化碳三种主要排放物排放最少为优化目标，采用优化算法求解目标函数得到最优控制量；步骤S5，基于步骤S4中得到的最优控制量，相应控制混合动力汽车的行驶状态。本发明实现了混合动力汽车的最优控制。
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公开(公告)号：CN117213684A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311173512.3
申请日：2023-09-12
Applicant: 长安大学
IPC: G01L5/00 , B60G17/018 , B60G17/015 , B60G17/019 , G06N7/01
Abstract: 本发提供车轮动载荷测量系统、车辆主动悬架防侧翻控制系统及方法，该车轮动载荷测量系统通用性好、拓展性强，本发明主动悬架防侧翻控制系统及方法可以对车辆侧翻趋势进行预测并针对车辆状态进行实时控制，控制力介入平滑，不会发生控制力的突变，车身的侧倾稳定性更加良好，有效的提升了车辆的行驶平顺性与安全性。
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公开(公告)号：CN115761691A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211310894.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的车辆跟驰状态识别方法，该方法在车端安装前置摄像头采集行驶环境信息，并从车辆CAN总线中读取本车车速信息。采用目标检测算法识别交通环境中的各类车辆目标，获得车辆目标的类别信息和位置信息，并开发测距算法计算本车与车辆目标的相对距离信息。识别模块首先根据车速判断本车是否处于行驶状态，然后根据车辆目标信息和车道线位置信息判断是否有同向行驶的前车行驶于本车车道。最后根据本车与前车的纵向相对距离和横向相对距离判断本车是否处于跟驰状态。能够准确识别车辆跟驰状态，为驾驶辅助系统的开发和应用提供重要技术支撑，同时为从自然驾驶数据中获取跟车场景建立跟车场景数据库提供一种新思路。
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公开(公告)号：CN114882462A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210593267.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种道路环境多目标辨识与追踪的方法及装置，包括以下步骤：建立建立多目标辨识追踪模型，包括YOLOv5改进网络与Deep Sort改进网络，将两者相互结合，增加目标分类信息的传递。所述YOLOv5改进网络增加了空间注意力机制和通道注意力机制，在网络中使用了改进后的BiFPN结构，改进的历史非极大值抑制算法和切片辅助推理框架。所述Deep Sort改进网络加入了目标分类信息检验结构，增加了静物保持结构。获取已有道路环境图像，并分割出如路灯、斑马线、行人和车辆等特征图像，作为数据集输入YOLOv5改进网络与Deep Sort改进网络中得到权重文件。当车辆在道路上行驶时，实时通过摄像头获取道路信息，输入进模型后实现道路环境多目标追踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112918426A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110130655.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种三点式自适应安全带和方法，包括控制装置、重力传感器、接触传感器、拉力传感器、驱动电机和卷收器芯轴；重力传感器设置在安全带座椅上，重力传感器的输出端连接控制装置的输入端；接触传感器设置在安全带锁扣上，接触传感器的输出端连接控制装置的输入端；拉力传感器设置在安全带锁扣上，拉力传感器的输出端连接控制装置的输入端；驱动电机通过齿轮传动装置与卷收器芯轴传动连接，卷收器芯轴上缠绕安全带的织带，控制装置控制驱动电机带动卷收器芯轴转动，伸出和收回安全带的织带。控制装置依据拉力传感器的检测数据控制驱动电机转动，带动卷收器芯轴伸出和收回安全带的织带，提高乘客佩戴安全带的舒适度。
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公开(公告)号：CN112026516A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010867842.2
申请日：2020-08-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及汽车主动安全技术领域，公开了一种油门踏板误操作判别方法及防误踩系统。首先将油门误踩分为两种类型，一是车辆行驶过程中，前方突然出现障碍物或其他移动源时，驾驶人由于紧张、慌乱将油门踏板当做制动踏板迅速踩踏到底；二是驾驶人泊车或其他车速较低的行驶状态下，无意识的发生油门误踩的行为，并通过车速区分两种不同的情况。对于不同类型的油门误踩，采用不同参数进行识别判断，利用油门踏板力度判断突发情况下的油门误踩，采用油门踏板力度和油门踏板开度共同判断一般情况下的油门误踩，基于该方法，可提高油门踏板误操作的识别精度，显著减少漏判、误判现象，并有效区分油门误踩和快速超车、缓慢起步、快速起步等正常加速行为。
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公开(公告)号：CN109747527B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910116753.1
申请日：2019-02-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种多功能客车逃生引导指示灯，包括外壳和布置在外壳内部的灯箱，外壳为前端板、后端板、顶板、底板、左侧板和右侧板连接而成的长方体结构，前端板上开有矩形孔，灯箱可以在矩形孔中伸出与缩回；多功能客车逃生引导指示灯还包括与灯箱连接的移动装置；灯箱还包括连接在左侧板和右侧板上的推板；移动装置包括与推板和后端板连接的液压缸和与灯箱底板接的伸缩装置。本发明提供的多功能客车逃生引导指示灯具有双重功用，正常工作状态下，本发明可作为普通照明设备使用，照明灯通过透光板对车厢进行照明；紧急状态下，本发明的灯箱在液压缸的作用下向外推出，逃生引导指示灯通过透光板进行照明引导。
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公开(公告)号：CN110984791A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911340801.1
申请日：2019-12-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种客车用折叠式逃生门及具有逃生门的客车，折叠式逃生门包括驱动机构，供气机构和动作机构，各组成部分之间通过机械方式或者气动通路进行连接。主要解决了现在客车上所装的逃生门，无法自动滑下打开，且距离地面高度过高的缺陷。该气压驱动的折叠式客车逃生门，在车门开启后，会自动弹开下滑，并通过折叠机构进行分段折叠，形成阶梯状，以供乘客逃生下行使用，能够减小逃生过程中的危险性，提高逃生效率。
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公开(公告)号：CN110386144A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910530742.8
申请日：2019-06-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提出一种对驾驶人制动意图进行辨识的GHMM/GGAP-RBF混合模型及辨识方法，将GHMM与广义生长剪枝径向基函数(GGAP-RBF)神经网络模型结合，构造基于GHMMGGAP-RBF混合模型的驾驶人制动意图识别模型，可以克服GHMM本身难以解决的模式类别间的相互重叠问题，不再以状态累计概率最大作为制动意图的判别依据，增加小概率事件发生的可能；同时弥补神经网络在获取时序信息方面的不足，提高驾驶人制动意图识别的准确率。
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