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公开(公告)号：CN111754774B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010632949.9
申请日：2020-07-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种高速路匝道口智能网联汽车安全自组织通行控制方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、当有匝道车辆驶入通信区域内时，路侧智能体判定通信区域内所有车辆的通行顺序；步骤2、通信区域内的各车确定各自的跟随对象；步骤3、用非线性动力学控制的方法实现匝道合流；步骤4、当匝道车辆通过合流点后，合流过程结束，各车辆切换至自适应巡航控制。该控制方法基于车辆非线性动力学的控制方法能够保证车辆在进入冲突区域前就已保持合理车间距，从而实现冲突区域内部的避撞。
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公开(公告)号：CN111103578B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010026353.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明的一种基于深度卷积神经网络的自动驾驶系统激光雷达在线标定方法，其目的是：提供一种端到端的激光雷达外参在线标定方法，避免复杂的数学模型推导和优化，利用深度卷积神经网络的数据分析能力处理激光雷达的点云数据和车辆GNSS数据，在线实时估计出激光雷达的外参误差，从而实现对激光雷达外参的实时修正，提升自动驾驶系统环境感知功能的准确性和稳定性，保证自动驾驶系统的行车安全。
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公开(公告)号：CN113900438A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111172310.8
申请日：2021-10-08
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请涉及一种无人车路径跟踪控制方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：建立具有非线性轮胎特性的第一车辆路径跟踪动力学模型，其中，第一车辆路径跟踪动力学模型包括非线性轮胎动力学模型；将非线性轮胎动力学模型按照无人车工作点划分为若干工作区域，并基于工作点的划分以及各工作区域建立第一模糊规则；根据第一模糊规则及第一车辆路径跟踪动力学模型，建立具有线性轮胎特性的第二车辆路径跟踪动力学模型；建立第二模糊规则，并根据第二模糊规则以及第二车辆路径跟踪动力学模型设计控制器；基于控制器控制无人车运行。采用本方法能够控制无人车在处于较大横向加速度的情形下按照预期路线运行，提高了无人车运行的安全性。
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公开(公告)号：CN111959514B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010812335.9
申请日：2020-08-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于模糊动力学系统的汽车质心侧偏角观测方法，包括：步骤1，根据采集到的车辆行驶信息，构建车辆动力学模型，并引入不确定性参量，生成质心侧偏角观测方程，其中，不确定性参量的取值由第一模糊集合描述；步骤2，计算质心侧偏角观测方程的瞬态性能函数与稳态性能函数，通过动态博弈算法，计算质心侧偏角观测方程的最优可调参数，其中，最优可调参数包括第一可调参数和第二可调参数；步骤3，根据最优可调参数和质心侧偏角观测方程，计算车辆行驶信息对应的质心侧偏角观测值。通过本申请中的技术方案，降低了现有基于动力学模型观测方法在建模上的误差，提高了汽车质心侧偏角计算的准确性，且有助于提高观测器的整体性能。
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公开(公告)号：CN111103578A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN202010026353.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明的一种基于深度卷积神经网络的自动驾驶系统激光雷达在线标定方法，其目的是：提供一种端到端的激光雷达外参在线标定方法，避免复杂的数学模型推导和优化，利用深度卷积神经网络的数据分析能力处理激光雷达的点云数据和车辆GNSS数据，在线实时估计出激光雷达的外参误差，从而实现对激光雷达外参的实时修正，提升自动驾驶系统环境感知功能的准确性和稳定性，保证自动驾驶系统的行车安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110094134A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910399352.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 清华大学
IPC: E05F15/655 , E05F15/646 , E05F15/77 , E05D15/06 , E05B81/06 , E05B81/90 , E05B81/56 , E05B83/40 , B60J5/06
Abstract: 本发明公开了一种客车大开度前滑滑移门系统，包括机械系统、锁系统和电控系统，所述机械系统包括平推机构和滑移机构，所述平推机构和滑移机构均与电控系统耦接，还与门板联动，所述平推机构包括移动平台、摆臂和设置在移动平台上的动力组件，所述移动平台可滑移的设置在门框上，所述摆臂的一端与门板铰接固定，另一端与移动平台连接，还与动力组件联动，所述滑移机构包括双排链条、主动链轮和从动链轮以及滑移动力件。本发明的客车大开度前滑滑移门系统，通过平推机构和滑移机构的设置，便可简单有效的实现一个将门板先向车外侧平推然后滑移打开的效果了。
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公开(公告)号：CN107061642A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710153781.1
申请日：2017-03-15
Applicant: 清华大学
CPC classification number: F16H3/46 , F16H59/02 , F16H61/0204 , F16H2200/2035
Abstract: 本发明公开了一种双制动器式电动车两档变速箱及其控制方法，变速箱包括固定设置的箱体、输入轴、输出轴、第一行星排结构、第二行星排结构、外齿圈、行星架、第一制动器和第二制动器；输入轴和输出轴同轴；第一行星排结构和第二行星排结构共用行星架和外齿圈；行星架能够在锁止位置和释放位置切换，在第二制动器执行驱动指令情形下行星架位于锁止位置，行星架相对于箱体固定，在第二制动器不执行驱动指令的情形下行星架位于释放位置，行星架能够周向转动；外齿圈能够在锁止位置和释放位置切换，在第一制动器执行驱动指令情形下外齿圈位于锁止位置，外齿圈相对于箱体固定，在第一制动器不执行驱动指令的情形下外齿圈位于释放位置，外齿圈能够周向转动。本发明控制简单，能够使变速箱结构紧凑，使用寿命延长。
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公开(公告)号：CN106406079A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611020308.8
申请日：2016-11-21
Applicant: 清华大学
IPC: G05B11/42
CPC classification number: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种车辆、磁流变液式车辆减振座椅控制装置及其方法，磁流变液式车辆减振座椅控制装置包括：座椅本体、阻尼组件、弹性密封连接构件、箱体、加速度传感器和ECU，其中：阻尼组件包括以垂直方式固定连接在座椅本体底部的阻尼板以及贯穿阻尼板的阻尼孔；内部封装有磁流变液的箱体通过弹性密封连接构件与阻尼组件密封连接；阻尼组件悬浮在磁流变液中而能够与箱体的内表面保持为隔开状态；加速度传感器用于采集座椅加速度信息，并输送给ECU；ECU用于接收加速度传感器采集到的座椅加速度信息，并根据座椅加速度信息计算作用到磁流变液的电流控制量，以控制磁流变液流经阻尼孔时的阻尼特性。本发明能够实现对座椅本体的减振，有利于提高乘员坐在座椅上的舒适性。
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公开(公告)号：CN111323069B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010207680.X
申请日：2020-03-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的多传感器标定方法及系统，该专利提供一种基于深度神经网络和强化学习的多模型目标状态预测方法，有效应对多模型融合的复杂的强非线性环境表达与目标状态长时间预测问题，有助于提高目标状态预测精度和预测时长，实现多模型融合的在线参数自修正。该专利提供的标定方法具有优势：1）自适应环境场景变化，自调节多模型目标状态预测参数；2）提高目标状态预测精度；3）提高目标状态预测时间长度；4）在线自学习多模型预测参数，提高动态场景下目标状态预测精度。
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公开(公告)号：CN111243296B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010040259.4
申请日：2020-01-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于合流时间优化的匝道合流协同控制方法及系统，该方法包括：步骤1，按照各个智能网联车辆驶入匝道合流区域的先后顺序进行编号；步骤2，当智能网联车辆驶入匝道合流区域时，计算抵达匝道口合流处的参考合流时间、最早合流时间和实际合流时间；步骤3，每辆智能网联车辆利用无线通信将自身的身份编号、位置信息及行驶至匝道口合流处的实际合流时间向其它智能网联车辆进行广播；步骤4，构造每辆智能网联车辆实际合流时间的优化问题；步骤5，更新自身的实际合流时间，直至收敛；步骤6，即控制自车速度于收敛所得的实际合流时间通过匝道口合流处。本发明可实现对智能网联车辆合流时间的优化，提升匝道合流的安全性和通行效率。
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