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公开(公告)号：CN101746269A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN201010017144.X
申请日：2010-01-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于检测驾驶员疲劳驾驶的基于软计算的疲劳驾驶融合检测方法，其特征是从直接反映驾驶员疲劳的两个面部特征和间接反映驾驶员疲劳的两个车辆行为特征两个方面对疲劳驾驶进行融合检测，两个面部特征分别为频繁眨眼和打呵欠，两个车辆行为特征分别为车辆异常偏离车道和方向盘转动异常；该方法运用TS模糊神经网络来识别疲劳驾驶，采用减法聚类对网络结构进行优化辨识，确定模糊神经网络的模糊规则个数以及相关网络参数的初始值；运用遗传算法对网络参数进行训练和优化，确定最佳网络参数；根据最佳网络参数和上述四个疲劳特征参数利用TS模糊神经网络对驾驶员疲劳驾驶进行实时检测。
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公开(公告)号：CN101667015A
公开(公告)日：2010-03-10
申请号：CN200910184172.8
申请日：2009-08-26
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公布了一种汽车驾驶机器人的车速跟踪模糊控制方法，包括如下步骤：(1)确定汽车驾驶机器人模糊控制器的输入变量和输出变量，并对实际输入变量进行尺度变换将实际输入变量变换至论域范围内；(2)采用汽车驾驶机器人模糊控制器对经过尺度变换的实际输入变量模糊化得到模糊值，采用所述模糊值建立输入输出变量隶属度函数；(3)基于驾驶经验知识库和测量数据的学习方法建立汽车驾驶机器人模糊控制规则；(4)基于输入输出变量隶属度函数、模糊控制规则，采用模糊推理和重心法反模糊化确定汽车驾驶机器人模糊控制表；(5)查询汽车驾驶机器人模糊控制表进行汽车驾驶机器人在线实时控制。本发明实时性好、抗干扰能力强、具有良好车速跟踪控制精度。
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公开(公告)号：CN1945596A
公开(公告)日：2007-04-11
申请号：CN200610097376.4
申请日：2006-11-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 用于车道偏离报警的车道线鲁棒识别方法，该识别方法首先对感兴趣的左、右两个局部窗口进行有条件的边缘检测，之后构建相应的梯度方向映射表；进而，根据所提出的梯度方向直方图处理方法，确定每个局部窗口车道线边缘点的梯度方向范围；然后，针对车道线边缘点在方位和空间上的连续性特征，提出了车道线边缘候选点集与有效点集的筛选算法并对每个局部窗口进行了筛选；最后，对已确定的每个局部窗口相应的有效点集，通过提出的基于标量化处理Kalman滤波方法实现了车道左、右标志线特征参数的快速准确提取。本发明提出的识别方法具有良好的实时性、环境适应力和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN117782421A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311757310.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01L25/00
Abstract: 本发明公开了一种用于小量程车轮力传感器标定装置的标定方法。标定时，通过机械臂向轮力传感器施加载荷，并通过校准后的精密台秤测量加载外力。小量程轮力传感器输出各通道电压，以及轮力传感器旋转角度。通过改变加载外力大小，和轮力传感器旋转角度，得到轮力传感器加载矩阵，输出矩阵和对应的旋转角度，进行解耦计算，得到耦合矩阵，即完成轮力传感器的标定。其中，轮力传感器耦合模型中影响系数的表达式通过有限元仿真获得。本发明适用于弹性体外圈直接与地面接触的小量程轮力传感器的标定和测试。能够实现对车轮力传感器姿态耦合和维间耦合的综合解耦，具有较低的操作难度和计算复杂度，实用性较高。
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公开(公告)号：CN111523719B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010300445.7
申请日：2020-04-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/047 , G06T11/20 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于铰接车辆运动学约束的混合路径规划方法，包括以下步骤：1、根据实验场景将真实障碍物和设计的虚拟障碍物分成两种不同的类别，利用支持向量机理论得到二维最优零势曲线及最大间隔；2、利用“最远可达距离法”在最优零势曲线上获得若干关键拐点；3、两两关键拐点间绘制满足铰接车辆运动学约束的Bezier曲线规划路径；4、双向改进RRT算法拼接不满足铰接车辆运动学约束的局部路径；5、连接上述绘制的Bezier曲线规划路径以及双向改进RRT算法绘制的规划路径，即可得到最终的规划路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340742A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310300629.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/21
Abstract: 一种迭代式一维数据增强方法，在对一维数据进行数据增强的过程中，建立迭代式的增强基准更新策略，使得前期通过增强生成的数据，参与到后续的数据增强中来，该过程可以通过不断迭代，以使总数据规模达到最终需求。本方法解决了同类型的数据增强方法，原始数据利用率低下的问题，同时引入迭代式的数据增强方法，解决了增强后数据分布不合理的问题，引入的迭代式的数据增强方法保证了增强后的数据可以分布在原始样本点在高维空间体表面和内部。将此数据增强方法应用于一维数据的数据增强中，有助提升数据增强过程中原始数据的利用率和数据增强的合理性。
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公开(公告)号：CN116187862A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310300624.4
申请日：2023-03-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04
Abstract: 一种面向客观评价体系的权值优化方法，首先，使用客观评价方法计算各评价因素的初始权重，将该权重作为待优化权重，同时根据各评价因素测量数据的期望和方差生成符合同期望、同方差高斯分布的N组随机数据；其次，针对不同的评价因素，使用不同的标准化方法对N组随机数进行标准化、进而归一化；然后，将N组数据的初始权重初始化为待优化权重，针对客观评价体系的特性设计衡量权值稳定性的目标函数；最后，根据目标函数值越小，评价体系越稳定的原则对N组数据的权重进行迭代更新，搜索最优权重，最终得到优化后的权值。本发明面向客观评价体系的权值优化方法，对客观评价体系具有通用性，能够提高客观评价体系评价结果的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN111457920B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010299905.9
申请日：2020-04-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加速度计的旋转角度测量方法，包括以下步骤：首先在旋转角度传感器测量平面内，以旋转中心O，夹角为扇形分布两个双轴加速度计，分别为1号和2号，然后将旋转角度传感器绕旋转中心高速转动，通过测量1号和2号加速度计x轴的最大加速度和z轴的最大加速度，求得两个加速度计需要旋转一定角度，使其z轴指向旋转中心。接着在静止状态下测量出两个加速度计x轴的加速度，并通过数学推导求得两个加速度计安装位置所成夹角，最后，通过两个加速度计测量旋转角度传感器的旋转角度。本发明能够消除安装位置误差对于旋转角度解算的影响。
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公开(公告)号：CN110412973B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910583432.2
申请日：2019-07-01
Applicant: 东南大学
IPC: G05B23/02 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开一种基于虚拟仪器的台架试验电动汽车驾驶机器人系统，系统由上位机电脑、NI CompactRIO Real‑Time控制器、NI CompactRIO FPGA机箱、NI CAN总线控制器、NI模拟电压输出模块、NI数字信号输出模块、NI模拟电压输入模块、NI数字信号输入模块、NI热电偶信号输入模块、USB存储器、SD卡、指示灯、TPMS接收机、TPMS传感器、钳式电流表、电压探头、急停开关、热电偶、12V锂电池组成。本发明采用虚拟仪器NI CompactRIO发出电信号，替代原有机械式加速踏板、制动踏板和换挡器，同时具有驾驶控制、辅助数据采集、安全监测和管理功能。
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公开(公告)号：CN110501941B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910756951.4
申请日：2019-08-16
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/042 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车整车控制模型获取方法，包括以下步骤：1、采集获取电动汽车模型所需的各种数据；2、获取数据的关键分段点；3、对分段后的数据进行自适应曲线拟合，得到不同种数据之间的数学关系；4、辨识整车控制模型中的具体参数。本发明能够适用于各种电动车加速踏板开度与车辆速度之间数学关系的建模，操作简单，灵活性高，实现了对电动汽车整车控制模型的快速建立。
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