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公开(公告)号：CN108639059B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810432926.6
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置，驾驶人操控行为量化方法包括：S1，在自车的电子控制单元中预先设置驾驶人操控机制定量描述模块，所述驾驶人操控机制定量描述模块包括同时反映驾驶人的驾驶操控行为的交通风险和通行效率的作用量SRisk；S2，通过自车上的信息采集装置，获取与时间同步的自车和交通环境信息；S3，根据所述与时间同步的自车和交通环境信息，通过驾驶人操控机制定量描述模块中的SRisk，获取当前行车指导速度，使所述作用量SRisk的值最小，本发明利用最小作用量原理描述驾驶人驾驶车辆过程中关于风险和效率的权衡，能够定量描述任意驾驶人驾驶过程中趋利避害的驾驶特性。
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公开(公告)号：CN108897313A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810498215.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种分层式端到端车辆自动驾驶系统构建方法，该方法将自动驾驶系统分为四层管理架构：第一层采用神经网络模型以摄像头原始采集的数据为输入，输出为隐层结果，仅包含交通环境特征；第二层采用两个神经网络模型，以第一层的输出为输入，输出分别为仅包含道路特征和道路参与者特征的隐层结果；第三层采用两个增强学习模型，以第二层的两个输出为输入，输出分别为仅考虑道路特征的车辆控制命令和仅考虑道路参与者特征的控制命令；第四层采用增强学习模型以第三层的两个输出为并列输入，输出终级车辆控制命令。相比于目前主流的端到端车辆自动驾驶方法，本方法结合了规则信息，能够提高端到端自动驾驶的可靠性。
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公开(公告)号：CN108622103A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810433365.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种行车风险辨识模型的标定方法和系统，标定方法包括：S1，通过在试验车上安装信息采集装置，建立车辆平台；S2，采集与时间同步的自车和环境相关的试验数据；S3，提取不同驾驶人在不同环境中踩下加速踏板、释放加速踏板、踩下制动踏板和释放制动踏板的各个相应时刻，以定义各所述时刻分别对应的风险等级值；S4，获得驾驶人在不同场景中的风险辨识曲线，该风险辨识曲线表示随时间的变化驾驶人对风险等级的判断；S5，利用风险辨识曲线标定行车风险辨识模型。本发明通过记录驾驶人对车辆平台的操作，辨识驾驶人在不同场景中对风险等级进行判断的风险辨识曲线，再利用风险辨识曲线图对行车风险辨识模型标定，因此标定出来的行车风险辨识模型能适应不同驾驶人的驾驶习惯，有利于提高行车风险辨识系统的接受度。
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公开(公告)号：CN107291972A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710139406.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据挖掘的汽车智能驾驶系统有效性评价方法，包括步骤：1)通过多源数据挖掘得到待评价车辆模型、随机交通场景模型、乘员损伤模型；2)基于随机交通场景和车辆模型，仿真出事故的特定场景；3)利用事故再现软件仿真该场景，输出碰撞后车辆状态；4)结合乘员损伤模型，计算事故发生后的乘员损伤风险和单位里程风险；5)将待评价车辆模型替换成常规模型，重复1)-4)步得到无待评价系统车辆的单位里程乘员损伤风险；然后对比有、无待评价系统的损伤结果，得知该系统的有效性。该评价平台依靠多源数据和已知软件，可实现多种智能驾驶系统的评价，同时该评价平台运行成本低、速度快，具有较好的普遍适用性。
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公开(公告)号：CN105922856A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610228508.6
申请日：2016-04-13
Applicant: 清华大学
IPC: B60K6/365
CPC classification number: B60K6/365
Abstract: 本发明公开了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，涉及履带车辆传动技术领域。履带车辆传动系统包括三排行星齿轮机构以及六个系统构件，六个系统构件分别为发动机、第一电机、第二电机、第三电机以及用于分别控制两侧履带的第一输出轴和第二输出轴；六个系统构件分别与三排行星齿轮机构的九个节点中的六个节点连接，三排行星齿轮机构的自由度为三、约束为三，约束中包括至少两个耦合类约束，以使得各排行星齿轮机构间相互连接。通过上述方案，本发明实现了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，可以在履带车辆及其传动系统中发挥行星传动的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105808857A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610134695.1
申请日：2016-03-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开一种基于碰撞变形深度的汽车主动安全系统有效性的预测方法，包括如下步骤：1.确定相似刚度的车辆组；2.确定EES与变形深度的关系以及变形深度与损伤风险的关系；3.建立事故再现数据库，搭建控制系统，进行事故仿真，结合EES与变形深度的关系和变形深度与损伤风险的关系，计算并对比有无该安全系统在事故场景中的损伤风险；通过对比结果，得知该安全系统对提高汽车安全性是否有效。该预测方法仅依靠事故数据库中准确的变形程度信息，探讨和展望如何利用变形程度来预测汽车主动安全系统对减少乘员损伤风险方面有效性，相比传统利用速度信息的方法，能够获得更多的事故数据支持，更全面的评价汽车主动安全系统。
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公开(公告)号：CN105711594A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610136230.X
申请日：2016-03-10
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/068
CPC classification number: B60W40/068 , B60W2510/20
Abstract: 本发明公开一种基于转向系统共振频率的路面附着系数估计方法，适用于汽车辆直线行驶过程中路面附着系数的实时监测。它首先建立轮胎回正刚度与转向系统共振频率之间的关系，在此基础上再利用轮胎回正刚度与路面附着系数的关系，实现了路面附着系数估计。本发明仅采用电机电流与轮速信号，不需要车速、轮胎侧偏角与轮胎回正力矩信息，使得该方法应用方便；利用频域信息进行估计，使得该方法具有对方向盘转速噪声与误差不敏感的特性，也说明了该方法的准确性。
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公开(公告)号：CN105631440A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610095187.7
申请日：2016-02-22
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K2209/21 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种易受伤害道路使用者联合检测的方法，包括离线训练阶段和在线目标检测阶段，其中：所述离线训练阶段包括：1)建立易受伤害道路使用者数据库，该数据库分为训练样本集和测试样本集；2)根据所述训练样本集构建能够从背景中分辨易受伤害道路使用者目标的VRU检测器；所述在线目标检测阶段包括：3)利用所述VRU检测器对所述测试样本集中的目标进行分类和定位并输出检测结果。本发明可用于先进驾驶辅助系统中易受伤害道路使用者的保护，也可为无人驾驶车辆的决策提供帮助。
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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：CN103909933B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410119219.3
申请日：2014-03-27
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/10
Abstract: 本发明公开一种分布式电驱动车辆的前轮侧向力估算方法，适用于车辆行驶过程中轮胎侧向力的实时监测，用于安全性评估。它首先采集车辆状态信号，利用车辆动力学方程实时估计轮胎的纵向力和垂向力；然后将估计的各轮的纵向力连同纵向加速度信号、侧向加速度信号、横摆角速度信号、方向盘转角信号传给车辆控制器中的卡尔曼侧向力观测器，得到两前轮的卡尔曼侧向力估计值和后轴侧向力估计值；最后利用各轮垂向力和前轮转角差对估计的侧向力进一步处理，得到最终的侧向力估计值。本发明的优点是：仅采用线性卡尔曼滤波器，保证了计算的实时性；不需要获知轮胎与路面的信息，使得该方法具有对不同路面、轮胎的鲁棒性，且估计的侧向力结果可以用来分析轮胎特性与路面状况识别。
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