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公开(公告)号：CN102060009B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201010583314.0
申请日：2010-12-10
Abstract: 本发明涉及一种具有电子辅助制动功能的制动系统，它包括：电子真空助力器，包括设在真空阀中的电磁铁铁芯、电磁铁线圈和电动套管，大气阀设在电磁铁铁芯和电动套管中，且与橡胶阀座紧密接触，电动套管与橡胶阀座之间留有间隙；电子真空助力器控制器，其中预设有制动压力、紧急制动辅助模式工作时间和实际制动压力的变化率的阈值，用于从车载CAN总线中接收由驾驶辅助系统发出期望制动压力、实际制动压力和驾驶员制动信号，并将接收到的各种信号与预设的各阈值进行比较、判断，向电磁铁线圈输出电流；原车ABS，通过管道与电子真空助力器的制动主缸连接；制动分泵，均通过管道与原车ABS连接。本发明可广泛应用于自适应巡航控制、走-停巡航、主动避撞及紧急制动辅助等驾驶辅助系统中。
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公开(公告)号：CN102050100A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010583495.7
申请日：2010-12-10
Abstract: 本发明涉及一种电子真空助力器装置，它包括密封壳体，密封壳内设置有两个助力盘，橡胶膜片，阀体，主缸推杆和锁片，阀体向前方延伸，阀体的前端的凹槽内设置一放有反馈盘的反馈盘座，阀体内设置电磁阀部件；电磁阀部件包括电动壳体，电动壳体内设置有电磁阀衔铁，电动壳体内的凸缘周向设置有电磁阀线圈，电动壳体的前端设置有线圈端盖，线圈端盖的凹缘内设置有衔铁端盖，衔铁端盖穿过反馈盘座顶在反馈盘后端，衔铁端盖和电磁阀衔铁与控制阀部件空气阀座通过螺栓连接，电动壳体的凸缘内设置有顶杆；电动壳体与空气阀座之间设置有电动套管，电动套管的前端顶在顶杆后端，电动套管后端在非工作状态下与橡胶阀之间留有间隙。本发明可广泛应用于自适应巡航、主动避撞等多种驾驶辅助系统中。
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公开(公告)号：CN102060009A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010583314.0
申请日：2010-12-10
Abstract: 本发明涉及一种具有电子辅助制动功能的制动系统，它包括：电子真空助力器，包括设在真空阀中的电磁铁铁芯、电磁铁线圈和电动套管，大气阀设在电磁铁铁芯和电动套管中，且与橡胶阀座紧密接触，电动套管与橡胶阀座之间留有间隙；电子真空助力器控制器，其中预设有制动压力、紧急制动辅助模式工作时间和实际制动压力的变化率的阈值，用于从车载CAN总线中接收由驾驶辅助系统发出期望制动压力、实际制动压力和驾驶员制动信号，并将接收到的各种信号与预设的各阈值进行比较、判断，向电磁铁线圈输出电流；原车ABS，通过管道与电子真空助力器的制动主缸连接；制动分泵，均通过管道与原车ABS连接。本发明可广泛应用于自适应巡航控制、走-停巡航、主动避撞及紧急制动辅助等驾驶辅助系统中。
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公开(公告)号：CN201923121U
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201020654108.X
申请日：2010-12-10
Abstract: 本实用新型涉及一种电子真空助力器装置，它包括密封壳体，密封壳内设置有两个助力盘，橡胶膜片，阀体，主缸推杆和锁片，阀体向前方延伸，阀体的前端的凹槽内设置一放有反馈盘的反馈盘座，阀体内设置电磁阀部件；电磁阀部件包括电动壳体，电动壳体内设置有电磁阀衔铁，电动壳体内的凸缘周向设置有电磁阀线圈，电动壳体的前端设置有线圈端盖，线圈端盖的凹缘内设置有衔铁端盖，衔铁端盖穿过反馈盘座顶在反馈盘后端，衔铁端盖和电磁阀衔铁与控制阀部件空气阀座通过螺栓连接，电动壳体的凸缘内设置有顶杆；电动壳体与空气阀座之间设置有电动套管，电动套管的前端顶在顶杆后端，电动套管后端在非工作状态下与橡胶阀之间留有间隙。本实用新型可广泛应用于自适应巡航、主动避撞等多种驾驶辅助系统中。
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公开(公告)号：CN201941755U
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201020654077.8
申请日：2010-12-10
Abstract: 本实用新型涉及一种具有电子辅助制动功能的制动系统，它包括：电子真空助力器，包括设在真空阀中的电磁铁铁芯、电磁铁线圈和电动套管，大气阀设在电磁铁铁芯和电动套管中，且与橡胶阀座紧密接触，电动套管与橡胶阀座之间留有间隙；电子真空助力器控制器，其中预设有制动压力、紧急制动辅助模式工作时间和实际制动压力的变化率的阈值，用于从车载CAN总线中接收由驾驶辅助系统发出期望制动压力、实际制动压力和驾驶员制动信号，并将接收到的各种信号与预设的各阈值进行比较、判断，向电磁铁线圈输出电流；原车ABS，通过管道与电子真空助力器的制动主缸连接；制动分泵，均通过管道与原车ABS连接。本实用新型可广泛应用于自适应巡航控制、走-停巡航、主动避撞及紧急制动辅助等驾驶辅助系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888661A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411972933.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及自动驾驶控制技术领域，特别涉及一种基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法，方法包括：在检测到目标车辆处于自动驾驶工况的情况下，采集目标车辆的所处环境的多视角图像数据，并将多视角图像数据转化为鸟瞰视图表示，以生成所处环境的鸟瞰视图特征图，并将鸟瞰视图特征图中每个像素进行分类，以获得所处环境的语义分割图；将鸟瞰视图特征图和语义分割图输入至目标深度强化学习网络中，以输出目标车辆的自动驾驶控制信号，从而控制目标车辆行驶。由此，解决了相关技术中的自动驾驶控制系统的计算复杂度较高，系统适应复杂环境的能力较低、可解释性不足，降低了系统的整体性能，无法满足用户的驾乘需求的问题。
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公开(公告)号：CN117875083B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410189153.9
申请日：2024-02-20
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本申请涉及一种基于图论的城市多车对抗场景建模方法及装置，其中，方法包括：提取目标对抗场景的收益要素和代价要素，并基于收益要素和代价要素，构建目标对抗场景的数学模型；获取目标对抗场景中的道路环境信息和对抗双方的节点信息，并基于数学模型，对道路环境信息和节点信息进行建模，生成目标对抗场景的图论模型；获取对抗双方中我方节点的状态信息以及对方节点的方向特性信息和收益特性信息，并根据方向特性信息、收益特性信息、状态信息和预设分层策略优化图论模型，以构建目标对抗场景的图论优化模型。由此，解决了现有建模方法对路网信息、环境威胁信息、双方单位多维信息建模能力不强，优化目标考虑因素较少等问题。
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公开(公告)号：CN118674935A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410698668.1
申请日：2024-05-31
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及自动驾驶感知技术领域，特别涉及一种自动驾驶感知模型功能模块的搭建方法及装置，其中，方法包括：利用计算基础平台工作进行数据标注和BEV数据格式适配，生成车路云一体化感知系统功能模块库，以对不同功能模块进行选择组合，得到适用于目标任务的需求功能模块，以构建感知算法框架对至少一个功能模块进行测评，得到至少一个功能模块的特征可视化定性分析结果与评价指标定量分析结果；基于用户的自身个性化数据、特征可视化定性分析结果与评价指标定量分析结果和实际任务的数据对感知算法框架下的感知模型进行微调，搭建最终的自动驾驶感知模型。本申请可以实现独立功能模块的评价和测试，指导功能模块预训练和微调。
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公开(公告)号：CN118358597A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410333512.3
申请日：2024-03-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种车道偏离预警系统安全运行关键参数测试方法和装置，包括：利用预设仿真算法模拟车道偏离预警系统并搭建仿真场景；基于所述模拟车道偏离预警系统和所述仿真场景，根据预先选择的测试类别通过测试类别‑待测关键参数映射关系选择相应的待测关键参数进行测试，为所述待测关键参数设置不同预设值，根据所述预设值进行车道偏离预警仿真，得到所述测试车辆在当前行驶状态下的关键参数相关数据；对所述关键参数相关数据进行分析，得到所述关键参数的安全阈值边界。本发明通过仿真算法对车道偏离预警系统安全运行关键参数进行测试，通过场景模拟计算关键参数的安全阈值边界，从而为解释性更高的车道偏离预警系统做出贡献。
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公开(公告)号：CN118280116A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410477707.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 清华大学 , 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
Abstract: 本申请涉及一种交通环境安全态势的评估方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：结合车辆当前行驶道路的道路数据、相对感知数据构建车辆的安全场基本场强模型，并基于安全场基本场强模型确定任一单一风险源在车辆的多个目标位置点产生的场强，计算任一单一风险源衰减后的实际场强，并在风险源为多个的情况下，叠加多个风险源分别在每个目标位置点产生的实际场强，得到每个目标位置点对应的风险场强，以评估车辆在当前交通环境下的安全态势。由此，解决了相关技术中，考虑的风险因素不全面、适用场景单一、无法面对复杂多变的交通环境，导致难以支撑车辆进行智能化决策与控制，影响驾驶体验的技术问题。
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