一种驾驶任务识别方法
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109784768B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201910119821.X

    申请日:2019-02-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种驾驶任务识别方法,包括步骤:利用驾驶规范性评价指标建立驾驶规范等级评价模型,评选高规范等级驾驶人作为试验对象;设计试验对象执行几种常见的驾驶任务的实车试验,并为每种驾驶任务分配驾驶任务数字识别序列;利用驾驶任务识别指标与驾驶任务数字识别序列,建立基于深度神经网络的驾驶任务特征模型;采集测试驾驶人的驾驶任务识别指标并分别输入各个驾驶任务特征模型中,使用拟合优度衡量测试驾驶任务与各特征模型的显著性差异,拟合优度最高的驾驶任务特征模型映射测试驾驶人的驾驶任务,达到识别驾驶任务的效果。本发明可以在汽车高级驾驶辅助系统、道路驾驶技能考试等需要监测驾驶人行为的领域有较好的普遍适用性。

    一种用于测量车辆外廓尺寸的装置及测量方法

    公开(公告)号:CN106091933B

    公开(公告)日:2018-02-13

    申请号:CN201610737725.8

    申请日:2016-08-26

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及到一种用于测量车辆外廓尺寸的装置及测量方法,属于车辆测量领域,测量车辆外廓尺寸的装置,包括X向调节杆总成、Y向调节杆总成、Z向调节杆总成、背景板、X向基准线、Y向基准线及计算机,测量车辆外廓尺寸的方法,包括标定位置、将待测车辆置于测量区域进行测量、车辆测量参数显示到计算机的屏幕上;本发明针对现有技术的不足,采用更加合理的测量方法测量车辆主要尺寸,使得所需测量的车辆不需要绝对平行于测量设备,并且减小测量时的误差,使读取的数据更加精确,且使测量时间更短,测量效率更高;采用简单易于安装与调节的结构可以调节装置达到要求状态并可以实现自动计算并显示出车辆主要尺寸的功能。

    一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法

    公开(公告)号:CN110001637B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN201910283871.1

    申请日:2019-04-10

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多点跟踪的无人驾驶汽车路径跟踪控制装置及控制方法,控制装置由GPS数据采集模块、车辆速度采集模块、数据预处理模块、计算模块和线控执行系统组成。控制方法,包括实时采集和获取车辆的GPS位置和姿态信息,采集跟踪轨迹路径上点的GPS坐标;将轨迹信息进行预处理,使用高斯滤波的方法将跟踪轨迹平滑化;确定跟踪路径参考点的预瞄窗口,预瞄间隔,预瞄点,计算当前车辆坐标点与选定好的若干预瞄点的航向角偏差和位置偏差,依据位置偏差和航向角偏差,计算出每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角,根据道路状况信息和车辆状态信息确定每一个预瞄坐标点相对应的前轮转角,各前轮转角按照等权重进行加和输出,达到路径跟踪的目的。

    一种用于测量车辆外廓尺寸的装置及测量方法

    公开(公告)号:CN106091933A

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201610737725.8

    申请日:2016-08-26

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G01B11/00

    Abstract: 本发明涉及到一种用于测量车辆外廓尺寸的装置及测量方法,属于车辆测量领域,测量车辆外廓尺寸的装置,包括X向调节杆总成、Y向调节杆总成、Z向调节杆总成、背景板、X向基准线、Y向基准线及计算机,测量车辆外廓尺寸的方法,包括标定位置、将待测车辆置于测量区域进行测量、车辆测量参数显示到计算机的屏幕上;本发明针对现有技术的不足,采用更加合理的测量方法测量车辆主要尺寸,使得所需测量的车辆不需要绝对平行于测量设备,并且减小测量时的误差,使读取的数据更加精确,且使测量时间更短,测量效率更高;采用简单易于安装与调节的结构可以调节装置达到要求状态并可以实现自动计算并显示出车辆主要尺寸的功能。

    一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制系统及控制方法

    公开(公告)号:CN110001654B

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN201910370185.8

    申请日:2019-05-06

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制方法,包括以下步骤:数据采集单元实时采集车速信息;数据处理单元对前一步采集的信息进行预处理;向逻辑运算单元手动输入驾驶员类型并自动读取系统目标车速;判断车辆是否需要加速或者减速;根据前一步的判断结果进入相应的加速控制模块或者减速控制模块;根据前一步的计算结果作为输出信号输出到相应的线控系统。本发明的方法能够为不同特性驾驶员提供接受度极高的智能车纵向速度跟踪控制策略,提高汽车行驶安全以及改善乘坐体验,同时,设计中的加速和制动切换策略避免了纵向动力学系统在不必要时刻的频繁动作,提升了车辆纵向控制时的安全性且降低了能量消耗。

    一种全轮毂电机驱动车辆的驱动力控制方法

    公开(公告)号:CN107953801B

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201711225441.1

    申请日:2017-11-29

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: Y02T10/7275

    Abstract: 一种全轮毂电机驱动车辆的驱动力控制方法,属于车辆驱动力控制领域,步骤如下:数据采集处理模块采集驾驶员的操纵信息和车辆的运行参数并进行预处理,得到驾驶员操纵信息和汽车状态参数信息并传递给驱动模式判定模块、驱动轮滑转观测模块及驱动轮转矩协调分配模块;判定驾驶员的转向意图和解析驾驶员驱动踏板获得的目标转矩;根据车辆的运行信息判定车辆行驶工况,根据各工况下驱动控制的目的是安全性还是动力性确定驱动力控制目标,并合理地利用限制目标转矩、调节前后轴驱动力分配、驱动防滑控制等驱动力控制方法。本发明旨在克服现有轮毂电机无法达到很好的协调控制导致实用性降低的问题,提高现有基于轮毂电机驱动车辆的适用性。

    一种毫米波雷达与深度学习视觉融合的前方多车辆跟踪方法

    公开(公告)号:CN109459750B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN201811219589.9

    申请日:2018-10-19

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种毫米波雷达与深度学习视觉融合的前方多车辆跟踪方法,利用毫米波雷达获得前方数据信息,根据其回波反射强度以及宽度信息,剔除掉无效信息,只保留下前方的车辆信息。根据毫米波雷达与摄像机相融合的方法,通过对雷达信息的滤波以及在线跟踪模型生成运动轨迹并进行轨迹关联。对已经进行了轨迹关联的前方车辆进行记录并编号。对已经生成轨迹并编号的前方车辆,只需要对下一周期的数据进行上述步骤的重复处理,并进行一致性检验,将其添加到已编号的轨迹中去。对于新出现的车辆,按照最开始的步骤进行轨迹生成、轨迹关联与编号。本发明结合了毫米波雷达和视觉深度学习的优势,能有效提高对于前方多车辆目标跟踪的准确度与鲁棒性。

    一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制系统及控制方法

    公开(公告)号:CN110001654A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910370185.8

    申请日:2019-05-06

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种自适应驾驶员类型的智能车纵向速度跟踪控制方法,包括以下步骤:数据采集单元实时采集车速信息;数据处理单元对前一步采集的信息进行预处理;向逻辑运算单元手动输入驾驶员类型并自动读取系统目标车速;判断车辆是否需要加速或者减速;根据前一步的判断结果进入相应的加速控制模块或者减速控制模块;根据前一步的计算结果作为输出信号输出到相应的线控系统。本发明的方法能够为不同特性驾驶员提供接受度极高的智能车纵向速度跟踪控制策略,提高汽车行驶安全以及改善乘坐体验,同时,设计中的加速和制动切换策略避免了纵向动力学系统在不必要时刻的频繁动作,提升了车辆纵向控制时的安全性且降低了能量消耗。

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