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公开(公告)号：CN106740752B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201611093855.9
申请日：2016-12-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种失效保护解耦型制动机构及控制方法；包括液压罐、主缸、液压调节装置、轮缸、制动踏板、制动推杆、传动机构和外置动力源；外置动力源用于给传动机构提供转动力矩；传动机构包括涡轮和与其同轴安装的齿轮、齿条和套装在齿条外部的解耦套筒；齿条的上齿啮合齿轮；齿条的左端安装有齿条位移传感器，用来测得齿条与解耦套筒内壁之间的距离，以使外置动力源正常工作时制动推杆和传动机构之间不会发生接触，从而实现制动解耦；本机构在实现制动踏板与制动主缸的运动解耦的基础上设置应急失效保护机构，在具有较好控制灵活性的同时，有效的保证车辆制动的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117330063A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311628514.7
申请日：2023-12-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明涉及一种提升IMU和轮速计组合定位算法精度的方法，包括以下步骤：S1，在绝对定位技术可用的情况下，车辆定位模块将历史行驶数据发送至高性能计算单元；S2，根据车辆的历史行驶数据训练高斯过程回归模型，高斯过程回归模型用于模拟产生IMU和轮速计的输出信号；S3，基于训练好的高斯过程回归模型的迭代预测，评估IMU和轮速计组合定位算法的参数；S4，通过梯度下降算法更新IMU和轮速计组合定位算法的参数；S5，将更新后的参数回传给车辆定位模块。利用绝对定位数据实现对IMU和轮速计组合定位算法参数的动态更新；在绝对定位技术失效的情况下，预先更新的参数将能有效提升IMU和轮速计组合定位算法的精度。
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公开(公告)号：CN113775712B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111111363.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: F16H3/62 , F16H3/66 , F16H57/023 , F16H57/08
Abstract: 本发明公开了一种机械式变速器及控制；包括动力源一、动力源二、第一输入轴、第二输入轴、输出轴、第一齿轮副、第二齿轮副、第三齿轮副、第一同步器、第二同步器及行星排等组成双输入单输出动力传输路线，通过有序控制同步器的接合、松开，将第一输入轴和第二输入轴的动力，单独或者汇合输送到输出轴上，完成动力源二一挡、动力源二二挡、转矩耦合一挡、转矩耦合二挡和功率耦合挡位之间的平滑切换。本发明用于车辆时，在行驶过程中，多种挡位之间无动力中断换挡克服了传统机械式变速器工作效率低、动力性不足的缺点，应用在混合动力系统汽车中可以兼顾动力性和燃油经济性。
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公开(公告)号：CN111367172B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010131644.X
申请日：2020-02-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于逆向深度强化学习的混动系统能量管理策略。所述策略包括：利用优化求解方法计算全局优化的SOC结果作为专家知识；创建奖励神经网络；利用逆向强化学习学习专家知识得到奖励神经网络的参数；创建动作神经网络、评价神经网络；设定车辆交互前SOC值；将获取到的交互前SOC值输入到奖励神经网络得到奖励值；将获取到的交互前SOC值输入到动作神经网络得到模式分配比；用模式分配比与环境进行交互，得到交互后SOC值；将交互前SOC值、模式分配比、奖励值、交互后SOC值输入评价神经网络得到评价值；智能体分别计算各个网络的梯度并反向传播更新网络参数，直到训练完毕。本发明能够从专家知识中学习到最优的奖励函数，使深度强化学习效果更好。
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公开(公告)号：CN113022552A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110337670.2
申请日：2021-03-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: B60W30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统及控制方法，该系统包括控制中心、车载激光雷达传感器和停车规划网络系统，车载激光雷达传感器用于检测目标汽车在驶入停车位过程中的道路状况信息和障碍物相关信息，并将检测到的信息通过V2I技术发送给停车规划网络系统，基于停车规划网络系统用于存储停车场高精度地图，接收车载激光雷达传感器信息和检测停车场内实时状况信息并根据信息进行地图修正完善、车辆定位和停车路径规划，并将规划结果发送至控制中心，控制中心用于接收停车规划网络系统发送的信息，生成导航指令和避障指令，并通过V2I技术发送给车辆。本发明使自动驾驶汽车能够实现自动泊车功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113022521A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110317353.4
申请日：2021-03-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种轮边车用制动系统及方法，该系统设有液压生成机构、处理器、四通阀、步进电机和液压缸，四通阀设有制动腔室、高压油入口、低压油出口、第一连接口、第二连接口，高压油入口、低压油出口均与液压生成机构连接；制动腔室内设置有第一制动活塞部件和用于第一制动活塞部件的一端穿出制动腔室的第三连接口，步进电机通过传动机构与第一制动活塞部件连接；液压缸设有与第一连接口连通的第一液压腔室、与第二连接口连通的第二液压腔室、第二制动活塞部件。本发明将制动踏板和制动主缸之间进行力的解耦，提高了模块化程度，减少占用空间，满足制动的同时提高了系统可靠性，具有体积小巧、响应速度快的特点。
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公开(公告)号：CN111415525A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010204602.4
申请日：2020-03-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动代客停车技术的无人停车系统，包括内置APP的移动终端、车载摄像头、总控制系统、基于V2R和V2I技术的停车规划网络系统和设置在停车场内的停车场监控组件，所述停车场监控组件包括停车场摄像头和传感器，所述停车场摄像头用于采集停车场内实时状况信息，所述车载摄像头用于采集目标车辆行驶过程中的道路状况信息，所述传感器包括用于采集目标车辆与障碍物之间距离的激光距离传感器，所述基于V2R和V2I技术的停车规划网络系统进行路径分析，并将路径分析结果发送至总控制系统，总控制系统计算出至少一个停/取车方案，并将规划出的所有方案发送到用户移动终端的APP上供用户选择。实现了车辆自动停泊与自动取车。
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公开(公告)号：CN1694339A
公开(公告)日：2005-11-09
申请号：CN200510033356.6
申请日：2005-03-03
Applicant: 广州汽车工业集团有限公司 , 华南理工大学 , 广州汽车技术中心
Abstract: 一种电磁偶合无级变速传动系统涉及车辆等的无级变速传动，系统的集流器和定子分别与功率电子控制器中的AC－DC变换器和DC－AC变频逆变器连接；输入轴或者输出轴通过集流器与转子连接，转子位于杯形转子内腔，与杯形转子配合，杯形转子一端与输出轴或者输入轴连接，定子固定在机座上，与杯形转子配合。系统把级联式电传动与电磁滑差偶合式机械传动柔为一体，并加上非接触旋转输电，形成功率分汇流，配以变频与调磁相结合的调速手段。系统在保持与常规电传动相当的宽广无级变速范围的同时，总体传动效率提高、调控性能优良、运转可靠，还可省去离合器及发动机启动器等部件，或可直接作为混合动力电动汽车的多能源动力总成。
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公开(公告)号：CN119882459A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510380244.5
申请日：2025-03-27
Applicant: 广东逸动科技有限公司 , 华南理工大学
Abstract: 本申请实施例提供一种控制器的优化方法、装置、水域可移动设备及存储介质。其中，方法包括如下的步骤：获取水域可移动设备的实际行驶数据；根据实际行驶数据，训练得到水域可移动设备的概率动力学模型；利用粒子群算法和概率动力学模型，对控制器的控制器参数进行优化；利用当前优化后的控制器参数控制水域可移动设备的运行，并获取水域可移动设备在优化后的控制器的控制下产生的实际行驶数据；当控制器的优化进程满足第一预定条件时，确定当前优化后的控制器参数为目标控制器的控制器参数；当控制器的优化进程不满足第一预定条件时，返回根据实际行驶数据训练得到概率动力学模型的步骤。本申请实施例提供的技术方案能够减低人工成本。
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公开(公告)号：CN118192202A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410328022.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种汽车横向控制器参数自标定方法，根据数据库或待标定参数进行跟踪控制获取车辆行驶数据，在对数据进行预处理后训练车辆不确定性动力学模型。设置阶跃误差跟踪场景，基于车辆不确定性动力学模型进行车辆状态的长期迭代预测，再设计关于跟踪误差的损失函数，计算长期预测的累计损失。基于累计损失进行参数梯度下降，直至达到最大下降次数或参数收敛。不断重复更新车辆不确定性动力学模型和参数更新，实现参数的多次标定。本发明基于高斯过程，建立了车辆不确定性动力学模型，并基于该模型进行参数的离散自标定，可在小数据集下完成车辆的参数的标定问题，可应用至智能汽车横向控制器的工程开发中，加快工程师对参数的标定速度。
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