公开(公告)号：CN118494529A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410537216.5

申请日：2024-04-30

Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院

Inventor： 张雷 ,  王震坡 ,  程树辉

IPC: B60W60/00 ,  B60W40/02 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开一种无人驾驶安全决策方法、装置、介质及产品，涉及智能车辆决策与规划技术领域，所述方法包括：基于目标车辆的环境信息和第一决策模型，确定目标车辆未来纵向加速度的第一决策值；基于目标车辆的环境信息、各周围车辆的历史车辆信息、第一决策值以及意图识别与安全状态判定模型，确定目标车辆预设未来时段的ST图和安全状态；若安全，则将第一决策值确定为目标车辆的纵向加速度的实际值；若存在碰撞风险，则基于目标车辆的车辆信息、ST图、第一决策值以及改进蒙特卡洛树算法，确定目标车辆未来纵向加速度的第二决策值，并将第二决策值确定为目标车辆的纵向加速度的实际值。本发明降低了车辆在交叉口的碰撞率，提高了车辆通行效率。

公开(公告)号：CN119438952A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411235771.9

申请日：2024-09-04

Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 ,  北京理工大学

Inventor： 王震坡 ,  刘鹏 ,  张大禹 ,  武烨 ,  张照生

IPC: G01R31/392 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了一种基于充电工况辨识的新能源汽车电池衰退预测方法，其首先针对新能源汽车动态且多变的运行特性，通过聚类方式识别出典型车辆充电工况。随后基于充电工况辨识结果针对性地提取不同健康特征，并对历史行为特征引入多级特征筛选策略，从而构建起一个全面有效的特征库。利用这些特征长短期记忆(LSTM)网络建立数据驱动模型以用于重建历史容量轨迹和预测电池退化。为提高该方法在不同场景下的效率和准确性，本发明还引入了迁移学习策略来对所构建的预测模型进行修正。