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公开(公告)号：CN118017788A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410424600.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司 , 江西交通职业技术学院
Abstract: 本发明提供一种电动汽车电驱动系统永磁同步电机结构及其优化方法，结构包括定子，定子包括定子轭部以及定子绕组，定子轭部内圈设置有若干个轴向设置的定子齿，定子齿的顶部以自身中心线为中心开设有第一扇形辅助槽；转子，转子上设置有转子表面槽、永磁体以及隔磁桥，在永磁体的上方开设第二扇形辅助槽。本发明采用定子齿顶和转子表面开扇形辅助槽的双槽协同优化形式，达到降低齿槽转矩削弱电磁振动噪声的目的，通过第一扇形辅助槽以及第二扇形辅助槽协同优化改变气隙磁密波形分布，削弱磁势和磁导的谐波幅值，降低气隙磁密特定谐波，以大幅度降低永磁同步电机齿槽转矩，利于抑制电动汽车电驱动系统永磁同步电机的振动噪声。
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公开(公告)号：CN118017788B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410424600.4
申请日：2024-04-10
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司 , 江西交通职业技术学院
Abstract: 本发明提供一种电动汽车电驱动系统永磁同步电机结构及其优化方法，结构包括定子，定子包括定子轭部以及定子绕组，定子轭部内圈设置有若干个轴向设置的定子齿，定子齿的顶部以自身中心线为中心开设有第一扇形辅助槽；转子，转子上设置有转子表面槽、永磁体以及隔磁桥，在永磁体的上方开设第二扇形辅助槽。本发明采用定子齿顶和转子表面开扇形辅助槽的双槽协同优化形式，达到降低齿槽转矩削弱电磁振动噪声的目的，通过第一扇形辅助槽以及第二扇形辅助槽协同优化改变气隙磁密波形分布，削弱磁势和磁导的谐波幅值，降低气隙磁密特定谐波，以大幅度降低永磁同步电机齿槽转矩，利于抑制电动汽车电驱动系统永磁同步电机的振动噪声。
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公开(公告)号：CN117093005B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311329610.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司 , 江西交通职业技术学院
Abstract: 本发明提供一种智能汽车自主避障方法，包括：搭建汽车的行车环境模型；在行车环境模型中，获得起始点、障碍物、终点的位置信息；根据起始点、障碍物、终点的位置信息建立改进的势场函数，所述改进的势场函数包括吸引力函数、排斥力函数、合力函数、变速度函数；将吸引力函数、排斥力函数、合力函数、变速度函数应用于势场法中得到汽车避障路径；根据障碍物节点对得到的汽车避障路径进行分段化处理，得到分段化路径；采用最小化方法添加约束函数对分段化路径进行曲率及路径长度的约束，从而建立目标函数，再基于目标函数得到最佳避障路径。本发明能够解决现有技术在复杂障碍物场景中容易陷(56)对比文件US 2023303120 A1,2023.09.28WO 2021196977 A1,2021.10.07WO 2023178910 A1,2023.09.28吴渊博等.基于混沌改进人工势场法的自动导引车避障研究.科技创新导报.2017,(第17期),150-153.
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公开(公告)号：CN117093005A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311329610.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司 , 江西交通职业技术学院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种智能汽车自主避障方法，包括：搭建汽车的行车环境模型；在行车环境模型中，获得起始点、障碍物、终点的位置信息；根据起始点、障碍物、终点的位置信息建立改进的势场函数，所述改进的势场函数包括吸引力函数、排斥力函数、合力函数、变速度函数；将吸引力函数、排斥力函数、合力函数、变速度函数应用于势场法中得到汽车避障路径；根据障碍物节点对得到的汽车避障路径进行分段化处理，得到分段化路径；采用最小化方法添加约束函数对分段化路径进行曲率及路径长度的约束，从而建立目标函数，再基于目标函数得到最佳避障路径。本发明能够解决现有技术在复杂障碍物场景中容易陷入极值及最优从而不能达到目标点的问题。
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公开(公告)号：CN116552548A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310819926.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
IPC: B60W40/12 , B60W40/13 , B60W50/00 , G07C5/08 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06N7/08
Abstract: 本发明提供一种四轮分布式电驱动汽车状态估计方法，本发明考虑四轮分布式电驱动汽车的运动，建立三自由度车辆动力学模型，以四轮分布式电驱动汽车实时反馈的行驶参数为模型输入量，利用系统输入参数、车辆结构参数、实时测量参数，本发明充分考虑了分布式驱动电动汽车车辆参数即时反馈的特性和对系统非高斯噪声的寻优能力，同时模型考虑车辆的纵向运动、横向运动和横摆运动，可以较为准确的反映分布式驱动电动汽车在各种工况下的行驶特点，本发明采用改进非洲秃鹫算法对最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波器的非高斯噪声自适应寻优，可以一定程度上减弱滤波过程不稳定的影响，并使得估计精度有所提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116229426B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310511825.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于全景环视图像的无人驾驶泊车停车位检测方法，本发明采用拉普拉斯的图像融合方法对全景环视图的拼接进行处理，能够有效对图像进行融合，根据图像评价系数，采用调整函数实现保证拼接质量的同时降低算法复杂度，且本发明生成的全景环视图拼接处过渡更加自然，环视图像显示更加完整美观，本发明提供的停车位检测方法，与传统的机器视觉检测技术相比，本发明采用基于深度学习的目标检测技术对停车位线进行检测，具有更高的检测精度和更强的鲁棒性，采用了较为轻量化的网络设计，保证了检测算法的实时性。
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公开(公告)号：CN116627044B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310920712.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种行驶轨迹预测控制方法，该方法包括：步骤S1、构建车辆横向动力学模型以及控制导向的空间状态方程；步骤S2、根据期望行驶轨迹、车辆横向动力学模型构建预测模型控制系统；步骤S3、采用模型预测控制算法求解预测模型控制系统目标优化函数最优控制序列；步骤S4、将最优控制序列的前轮转角参数作为新的控制量输入系统；步骤S5、运用遗传算法优化所述预测模型控制系统的权重系数，并返回执行步骤S3‑S4。本发明能够明显改善轨迹跟踪控制器的性能，提高轨迹跟踪的精度；最大程度地保证车辆轨迹跟踪的效果和车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN116552548B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310819926.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
IPC: B60W40/12 , B60W40/13 , B60W50/00 , G07C5/08 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06N7/08
Abstract: 本发明提供一种四轮分布式电驱动汽车状态估计方法，本发明考虑四轮分布式电驱动汽车的运动，建立三自由度车辆动力学模型，以四轮分布式电驱动汽车实时反馈的行驶参数为模型输入量，利用系统输入参数、车辆结构参数、实时测量参数，本发明充分考虑了分布式驱动电动汽车车辆参数即时反馈的特性和对系统非高斯噪声的寻优能力，同时模型考虑车辆的纵向运动、横向运动和横摆运动，可以较为准确的反映分布式驱动电动汽车在各种工况下的行驶特点，本发明采用改进非洲秃鹫算法对最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波器的非高斯噪声自适应寻优，可以一定程度上减弱滤波过程不稳定的影响，并使得估计精度有所提高。
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公开(公告)号：CN116627044A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310920712.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种行驶轨迹预测控制方法，该方法包括：步骤S1、构建车辆横向动力学模型以及控制导向的空间状态方程；步骤S2、根据期望行驶轨迹、车辆横向动力学模型构建预测模型控制系统；步骤S3、采用模型预测控制算法求解预测模型控制系统目标优化函数最优控制序列；步骤S4、将最优控制序列的前轮转角参数作为新的控制量输入系统；步骤S5、运用遗传算法优化所述预测模型控制系统的权重系数，并返回执行步骤S3‑S4。本发明能够明显改善轨迹跟踪控制器的性能，提高轨迹跟踪的精度；最大程度地保证车辆轨迹跟踪的效果和车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN116229426A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310511825.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 华东交通大学 , 江铃汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于全景环视图像的无人驾驶泊车停车位检测方法，本发明采用拉普拉斯的图像融合方法对全景环视图的拼接进行处理，能够有效对图像进行融合，根据图像评价系数，采用调整函数实现保证拼接质量的同时降低算法复杂度，且本发明生成的全景环视图拼接处过渡更加自然，环视图像显示更加完整美观，本发明提供的停车位检测方法，与传统的机器视觉检测技术相比，本发明采用基于深度学习的目标检测技术对停车位线进行检测，具有更高的检测精度和更强的鲁棒性，采用了较为轻量化的网络设计，保证了检测算法的实时性。
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