-
公开(公告)号：CN104527647B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410777017.8
申请日：2014-12-15
Applicant: 清华大学 , 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: B60W40/08 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/109 , B60W40/00 , B60W50/14
Abstract: 本发明涉及一种驾驶行为危险度监测评估方法，属于汽车主动安全技术领域，该方法包括：实时采集方向盘转角、车速、纵向加速度、横向加速度；将实时采集到的数据按时间先后排列成数据序列；根据车辆状态参数和驾驶员操作参数信息分别对加速、制动、超速、车道保持、换道的驾驶危险度进行监测评估；根据在时间窗宽范围内得到的各危险度指标进行当前时刻的总体驾驶危险度综合监测评估，得到当前时刻综合监测评估值。将得到的综合监测评估值通过在线实时预警的人机交互方式实现与驾驶员之间的沟通，从而达到提升驾驶安全质量，减少道路交通事故的目的。
-
公开(公告)号：CN104608771B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410809301.9
申请日：2014-12-23
Applicant: 清华大学 , 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: B60W40/10 , B60W40/105
Abstract: 本发明提供一种基于伪谱法的车辆节能加速方式的优化方法，属于汽车驾驶辅助系统技术领域。该方法包括构建由目标函数及由多个约束条件组成的整型最优控制模型，将整型最优控制模型转化为多段光滑模型：采用Legendre伪谱拼接法对多段光滑模型求解，得到优化的节能加速方式。本发明方法可以作为一种驾驶辅助算法为挡位离散型车辆提供一种提高节能的加速方式。通过仿真计算，在一定条件下，与采用恒定加速度方式相比，本发明优化出的加速方式可以节油24.76％。具有很强的节油能力。
-
公开(公告)号：CN107628029B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201710722814.X
申请日：2017-08-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种网联汽车队列的节能型稳定性运动控制方法，属于汽车驾驶辅助系统技术领域。该方法首先建立网联汽车队列中单个车辆动力学模型，计算各车辆分别处于加速阶段和滑行阶段的加速度；通过建立以相邻两车组成的跟车子系统的相对速度和相对车间距离误差为状态变量的跟车子系统模型，确定跟车子系统的四种行驶模式，得到在Δv‑ΔR平面上的自车状态轨迹；针对前车加速或滑行两种情况，分别得到自车Δv‑ΔR状态平面分区图，确定各区间的自车加速度；最后将前车加速和滑行分别得到的自车状态平面分区图合成，得到自车的切换控制图及控制律，实现网联汽车队列各车辆的节能型运动控制。本发明对车辆位置控制精度要求低，有高效节油效果。
-
公开(公告)号：CN105809152B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610210690.2
申请日：2016-04-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息融合的驾驶员认知分心监测方法，属于汽车主动安全技术领域，该方法包括：实时采集方向盘转角、车速和驾驶员头部朝向、注视点位置坐标信息；将实时采集到的数据按时间先后排列成数据序列；根据在计算时间窗长度范围内计算得到的方向盘转角、车速以及驾驶员头部朝向、注视点位置坐标的时域统计指标集合(认知分心特征集合)，采用基于支持向量机的特征级多源信息融合的认知分心监测算法对驾驶员认知分心状态进行实时监测，从而达到提升驾驶安全，减少道路交通事故的目的。
-
公开(公告)号：CN104688252B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510113007.9
申请日：2015-03-16
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/18
Abstract: 本发明公开了一种采用方向盘转角信息的驾驶人疲劳状态检测方法，具体为：步骤1：实时采集方向盘转角数据和车速数据；步骤2：对步骤1所得的方向盘转角数据和车速数据进行切片处理；步骤3：按照设定条件选择有效样本数据；步骤4：进行样本数据压缩处理；步骤5：提取疲劳特征指标；步骤6：将步骤5提取出的疲劳特征指标作为测试样本，并利用基于支持向量机的预测模型进行疲劳预测，从而得到驾驶人的疲劳状态。其显著效果是：算法简单，数据的采集和处理方便，能有效提取实车工况下方向盘转角的疲劳特征指标并能有效检测驾驶人疲劳状况，检测率高，同时便于工程实现，对不同驾驶者表现出了较高的工程泛化能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111882661B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010727956.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视频的立体场景重建方法，其中，该方法包括：步骤1.训练样本处理，把视频帧和激光雷达扫描到的稀疏深度图帧组合为一定长度的帧序列，用于训练；步骤2.模型训练，将预处理后的样本中的视频帧和稀疏深度图帧按顺序输入模型，与样本真实值计算损失后，使用反向传播更新模型参数；步骤3.将测试数据逐帧输入模型，得到每一帧对应的深度重建结果。本发明通过提取视频中的连续特征，可以得到更准确的重建结果。
-
公开(公告)号：CN105976567A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610390463.2
申请日：2016-06-06
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G08B21/06 , G07C5/0841
Abstract: 本发明提供一种基于车辆踏板和跟车行为的驾驶员疲劳检测方法，包括：采集车辆行驶过程中的参数；采用固定移动时间窗的方法，对数据进行切割以获得多个疲劳数据样本；从每一疲劳数据样本中提取疲劳特征；其中疲劳特征至少包括：跟车距离参数、与前车之间的相对速度参数、油门踏板参数、制动踏板参数；将疲劳特征作为疲劳判别指标集，基于事先进行的疲劳驾驶实验进行数据的样本切割与分类器训练。
-
公开(公告)号：CN102790417B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201210279907.7
申请日：2012-08-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种路车交互式电动汽车无线充电系统，它包括一电能发射端和一电能接收端；所述电能发射端包括电能源、电能存储模块、发射端控制器和第一电磁系统；所述发射端控制器包括压力传感器、数字处理核心模块、驱动芯片、大功率MOSFET芯片或IGBT；所述数字处理核心模块包括通讯模块、压力采集模块和计算模块；所述第一电磁系统包括第一谐振电容和初级线圈；所述电能接收端包括第二电磁系统、接收端控制器和负载；所述第二电磁系统包括第二谐振电容和次级线圈；所述接收端控制器包括高频整流桥和LC滤波电路。本发明具有结构和安装布置简单、体积小，不需要电动汽车停留，且不会影响电动汽车正常的行驶，就能给电动汽车的电池进行充电，能广泛的用于各种电动汽车中。
-
公开(公告)号：CN114549315B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210156087.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06T3/4038 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种自监督结构解耦的物体点云生成方法及装置，其中，方法包括：获取目标物体的不同部位的至少一个解耦特征；基于每一个部位的至少一个解耦特征预测每一个部位的几何中心；对不同部位的至少一个解耦特征进行重新耦合，得到每一个部位的至少一个重耦合特征；基于每一个部位的至少一个重耦合特征，生成每一个部位的点云；以及根据每一个部位的几何中心，将每一个部位的点云拼接得到目标物体的完整点云。由此，解决了相关技术中将3D物体视为一个整体，无法针对每一个部位生成相应点云，不利于下游对3D物体的理解、检索、数据增强等任务的问题。
-
公开(公告)号：CN111882661A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010727956.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视频的立体场景重建方法，其中，该方法包括：步骤1.训练样本处理，把视频帧和激光雷达扫描到的稀疏深度图帧组合为一定长度的帧序列，用于训练；步骤2.模型训练，将预处理后的样本中的视频帧和稀疏深度图帧按顺序输入模型，与样本真实值计算损失后，使用反向传播更新模型参数；步骤3.将测试数据逐帧输入模型，得到每一帧对应的深度重建结果。本发明通过提取视频中的连续特征，可以得到更准确的重建结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.017 seconds)
