-
公开(公告)号：CN117864145A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410192787.X
申请日：2024-02-20
Applicant: 江苏大学 , 上海汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供考虑用户出行特征的混合动力汽车能量管理系统及方法，包括离线模块和在线模块，包括以下步骤：离线部分利用车路通信技术(V2I)得到汽车所行驶路段的平均车速和车速标准差以及用户充电数据，通过动态规划算法寻找等效因子的变化规律。在线部分通过神经网络预测用户剩余行驶里程，结合实时电池荷电状态(SOC)变化，采用模糊控制器规划电池荷电状态(SOC)，再通过神经网络预测等效因子并输入到转矩分配模块，即可得到发动机和发电机最合理的转矩分配，将路况信息和用户充电习惯融入到电量规划的过程中，避免汽车因在道路上的路况变化和用户充电习惯不同所造成的能量浪费，从而提高混合动力汽车的燃油经济性，合理安排能源消耗。
-
公开(公告)号：CN118131721A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410134503.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 江苏大学 , 上海汽车集团股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种混合动力汽车能量管理策略试验平台，包括驾驶模拟器模块、实时仿真目标机、PC主机、网联信息模拟模块及整车控制器模块；实时仿真目标机一端与整车控制器模块数据连接，实时仿真目标机的另一端与PC主机建立同步数据交互，且实时仿真目标机的另一端与网联信息模拟模块数据连接；网联信息模拟模块一端与实时仿真目标机数据连接的同时，还与PC主机数据连接，同时另一端还与整车控制器模块数据连接；将智能交通系统与混合动力汽车能量管理硬件在环深度融合，能够模拟复杂交通场景下，人‑车‑路协同的混合动力汽车能量管理策略的开发验证，提高智能网联式混合动力汽车能量管理策略的开发效率。
-
公开(公告)号：CN117944656A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410268745.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 江苏大学 , 上海汽车集团股份有限公司
IPC: B60W20/15 , B60W40/09 , B60W50/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开了一种混合动力汽车自适应能量管理系统及方法，该系统由云控平台端的驾驶行为数据采集与预处理模块、用车风格识别模块、驾驶风格识别模块、控制参数自适应调整模块，以及车端的车载通讯单元、中央域控制器、网关和能量管理控制器组成。该系统通过实时采集驾驶员驾驶行为及用车行为数据，由云控平台进行驾驶员用车风格及驾驶风格的识别，并由控制参数自适应调整模块进行混合动力汽车能量管理策略控制参数云端自适应计算，最后，利用OTA(Over‑the‑Air)远程下载技术，实现能量管理策略参数从云端服务器到实车能量管理控制器的传输，实现能量管理策略的个性化定制，提高混合动力汽车能量管理策略的智能化程度和大范围工况下的自适应性。
-
公开(公告)号：CN119354217A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411485296.0
申请日：2024-10-23
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于改进人工势场法的路径规划方法，包括：根据驾驶员选择的驾驶模式，生成对应的规划路径；根据驾驶模式，实时获取对应模式下的引力势场、斥力势场、道路边界势场、车道线势场；实时计算主车所受的引力、斥力、边界力、车道力，进而利用梯度下降法计算出合力，根据合力实时调节车辆沿规划路径行驶的方向。通过引入动态风险场的概念，能够灵活应对复杂的动态交通环境，有效避免与静止或移动移动障碍物发生碰撞，从而提高行驶的安全性和适应性；通过设计不同的驾驶模式，并根据驾驶员需求调整横纵向权重因子和档位参数，生成符合个性化需求的路径规划方案，增强了驾驶体验的舒适性和多样性。
-
公开(公告)号：CN117435884A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311429861.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
Abstract: 本发明公开一种驾驶员驾驶行为相关性分析方法，包括：S1：采集驾驶员出行数据；S2：对出行路程进行行程划分并解析S1中信号源码；S3：驾驶行为评价指标的选定和分析；S4：对S3中的驾驶行为评价指标参数依次进行标号；S5：根据S4中的行程指标数据集进行FP‑tree模型构建；S6：根据S5构建的FP‑tree模型结果进行生态驾驶行为相关性分析；S7：驾驶行为判定。结合城市驾驶数据及定位信息，进行行程划分，反映不同道路类型和交通状态对驾驶行为的影响，精确驾驶行为评价指标分析，提出驾驶行为评价指标编码标号方式并转化成数字集，便于大数据样本分析运算，构建FP‑tree对驾驶行为相关性分析，结合大数据高效快捷，划分驾驶行为评价指标区间，为驾驶行为评判提供依据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119399933A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411538077.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
IPC: G08B31/00 , G08G1/01 , G08G1/048 , G08G1/052 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种智能网联环境下驾驶员行车危险预警方法，包括：获取不同道路类型不同交通流下驾驶员每次出行时的自然驾驶数据，并将每次出行均分成行程片段；计算每个行程片段中的超速和急变速两种不良驾驶行为的特征参数；确定不良驾驶行为特征参数动态安全阈值，计算驾驶员的不良驾驶行为得分；划分风险等级；获取驾驶员每个行程片段的综合得分及其风险等级；获取驾驶员下一行程片段的综合得分及其风险等级，得到风险预警强度，实现行车危险预警。本发明获得更精确的风险评估，解决驾驶行为对行车安全产生不同影响程度的问题，及时对驾驶员行车危险进行预警，并进行主动干预，有利于提高交通安全性。
-
公开(公告)号：CN119928870A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510319408.3
申请日：2025-03-18
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种混合动力汽车扭振抑制系统及方法，固有频率计算模块计算扭转减振器不同状态下的传动系统固有频率，谐振频率分析模块根据发动机转速、电机转速信号确定激励频率，判断是否需要进行谐振控制，谐振控制模块生成电机附加转矩，避免动力源激励与传动系统可能引发的共振，间隙观测模块实时估计车辆运行过程中传动系统齿轮啮合间隙，判断间隙所处模式，间隙主动控制模块根据间隙观测模块的估计结果确定电机命令转矩。本发明能够有效解决在突然加速/减速(Tip‑in/out)、起步工况下由于间隙而产生的传动系统振荡。
-
公开(公告)号：CN117435884B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311429861.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
Abstract: 本发明公开一种驾驶员驾驶行为相关性分析方法，包括：S1：采集驾驶员出行数据；S2：对出行路程进行行程划分并解析S1中信号源码；S3：驾驶行为评价指标的选定和分析；S4：对S3中的驾驶行为评价指标参数依次进行标号；S5：根据S4中的行程指标数据集进行FP‑tree模型构建；S6：根据S5构建的FP‑tree模型结果进行生态驾驶行为相关性分析；S7：驾驶行为判定。结合城市驾驶数据及定位信息，进行行程划分，反映不同道路类型和交通状态对驾驶行为的影响，精确驾驶行为评价指标分析，提出驾驶行为评价指标编码标号方式并转化成数字集，便于大数据样本分析运算，构建FP‑tree对驾驶行为相关性分析，结合大数据高效快捷，划分驾驶行为评价指标区间，为驾驶行为评判提供依据。
-
公开(公告)号：CN117435899A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311429858.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G07C5/08
Abstract: 本发明公开了一种不同交通状态下生态驾驶行为评价方法，属于安全经济驾驶技术领域，旨在通过实时采集驾驶数据并基于不同交通状态对驾驶员的经济驾驶行为进行客观评价，使得评价结果的好坏不受交通状态的影响，仅仅取决于驾驶员的自身驾驶行为经济性水平的高低。评价方法包括驾驶数据采集、短行程划分、交通状态识别、特征变量提取、经济性指标选取、生态得分计算和驾驶行为经济性评价模型等步骤。这项发明的优势在于使用实际车辆数据，真实反映了驾驶员的经济驾驶水平，同时建立了评价模型，通过经济性指标为驾驶行为打分，提供了更准确和实时的评估方式，有望提高驾驶员的经济驾驶水平。
-
公开(公告)号：CN116513150A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310160360.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 江苏大学
IPC: B60W20/11
Abstract: 本发明提供了一种混合动力车辆能量管理方法，首先同步获取交通路况信息和车辆状态信息并生成数据库；然后以获取的信息作为状态空间，参考SOC轨迹为动作空间，结合下层能量管理算法，将上层深度强化学习算法智能体训练至收敛；最后提取训练完毕的深度强化学习智能体的神经网络作为电池SOC最优参考模型，根据神经网络模型并结合下层能量管理算法进行整车的能耗分配。本发明不仅能够解决能量管理策略中SOC轨迹难以确定的问题，而且可以提升实际道路下的新能源车辆能量管理策略的有效性、泛化性和稳定性，从而具有了现有技术所不具备的诸多有益效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
171
records
(took 0.043 seconds)
