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公开(公告)号:CN119527345A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411752884.6
申请日:2024-12-02
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶风格的自动驾驶接管系统,涉及自动驾驶技术领域,利用蒙特卡洛法对驾驶员历史驾驶数据进行提取,使用卷积神经网络构建深度学习算法模型,并通过联网数据集中的数字交通信息进行模型训练,得到驾驶习惯数据,优选信任域算法对卷积神经网络训练,得到人机共驾等级态势数据,再对卷积神经网络多次进行迭代训练,得到训练后的卷积神经网络模型能够精准判别驾驶风格,提高了驾驶风格整体识别的准确性。该系统针对不同驾驶员处于不同驾驶环境中,能够根据自身驾驶习惯确定驾驶风格,并将接管后的自动驾驶匹配至对应驾驶风格等级的驾驶模式,进一步提升交通安全性和驾乘舒适性。
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公开(公告)号:CN118953257A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411084198.6
申请日:2024-08-08
Applicant: 无锡学院
IPC: B60R16/037 , B60Q1/50
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶环境噪音及后车灯光的提示系统及其方法,采集模块一、噪声评估模块、车外提示控制模块、噪音处理模块和车内降噪模块依次连接,车外提示控制模块的输出端连接后车及行车环境判断模块的输入端。灯光评估模块的输出端连接车外提示控制模块的输入端。本发明实现了为驾驶员车内环境降噪。该系统实时监控车外驾驶噪声环境和车后驾驶灯光情况,可以为驾驶环境提供降噪处理,同时为驾驶员提供一个安全舒适的驾驶过程。
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