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公开(公告)号：CN104655388A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510119741.6
申请日：2015-03-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种车用动力电池高速碰撞实验测试装置，高压气罐、电磁阀和加速管依次密封连接后通过固定装置固定，加速管另一端与防爆箱体密封连接，且中心线与防爆箱体侧壁垂直；质量块置于加速管中；防爆箱体内部安装有工作台，工作台上固定有三爪卡盘，压力传感器设置在工作台内；工作台底部安装有轨道和分度盘，工作台可以沿着轨道绕分度盘中心旋转；防爆箱体内部角落处安装有保护盒，温度检测装置和影像采集装置安装在保护盒内，电池参数测量装置设置在防爆箱体外部，通过连线与三爪卡盘上的电池正负极连接极片相连，防爆箱体前侧设有检测门。该装置可实现速度可控、压力可控、碰撞角度可控，并且能够测量电池碰撞瞬间的参数。
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公开(公告)号：CN102096803B
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201010561552.1
申请日：2010-11-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的行人安全状态识别方法，旨在克服现有技术存在无法根据行人的安全状态制定相应的车辆驾驶行为智能控制决策的问题。该方法包括如下步骤：车载动态视频图像的采集；车辆前方感兴趣区域行人检测与识别；运动行人跟踪；车辆前方行人距离检测计算；车辆实时速度获取；行人安全状态识别。其中：行人安全状态识别包括如下步骤：临界冲突区域构建；相对运动过程中行人位于冲突区域外安全状态判别；相对运动过程中行人位于冲突区域内安全状态判别。根据上述的步骤利用视觉传感器获取的机动车与行人的相对速度以及相对位置，预测出行人是否会进入危险区域，并采取相应的策略避免发生事故。辅助驾驶员采取措施避免与行人发生碰撞。
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公开(公告)号：CN102280036A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110142789.0
申请日：2011-05-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了一种干线协调控制下快速公交信号优先配时方法。所述的干线协调控制下快速公交信号优先配时方法的步骤如下：1.信号机根据快速公交车辆检测器判断是否检测到公交申请，当快速公交车辆检测器检测到公交申请时，预测快速公交车辆到达停车线的时刻t1；若没有检测到公交申请，结束当前时刻判断；2.当快速公交车辆检测器在协调相位绿灯期间检测到公交申请时，若快速公交车辆在协调相位绿灯期间到达交叉口停车线，则保持原信号配时不变，否则，则进行绿灯延长控制；3.当快速公交车辆检测器在协调相位红灯期间检测到公交申请时，若快速公交车辆在协调相位绿灯期间到达交叉口停车线，则保持原信号配时不变，否则，则进行绿灯提前启亮控制。
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公开(公告)号：CN101561971B
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910067054.9
申请日：2009-06-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/07
Abstract: 本发明公开了采用计算机程序的基于搭接相位的主动公交信号优先控制方法。旨在克服对搭接相位考虑不足的问题。该方法步骤：1)信号机通过检测器判断是否有公交车辆达到，若是，进入下一判断步骤，不是，返回到开始判断步骤。2)信号机根据公交车辆到达检测器的时刻判断公交相位(j)信号灯是否是绿灯，是绿灯，预测到达停车线所需时间，采用绿灯延长控制方式，不是绿灯，进入下一判断步骤。3)信号机判断公交相位(j)前一相位信号灯是否是绿灯，是绿灯，预测公交车辆到达停车线所需时间，采用绿灯提前启亮控制方式，不是绿灯，进入下一判断步骤。4)不是两种控制方式，信号机则保留公交相位(j)优先申请为1，循环进行下一轮的重新判断。
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公开(公告)号：CN101025862A
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200710055342.3
申请日：2007-02-12
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06K9/00785
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的混合交通流参数的检测方法。该方法是在现有硬件设备的基础上应用计算机程序而实现混合交通流参数的视频检测方法，其包括如下步骤：安装硬件设备、获取交通视频图帧、初始化、背景模型、阴影检测、物体识别、运动跟踪、获取混合交通流参数和将获取混合交通流参数进行处理得到准确的控制参数通过硬件设备来管理控制交通，其中初始化步骤包括检测区选择、交通场景位置映射和背景初始化。本发明根据物体的运动跟踪，可获取其微观交通行为，如：加速、换道、停止、转向、逆行等。本发明具有较高的准确性，物体识别准确度大于98％，速度准确度大于90％，流量精度大于98％，时间占有率精度大于89％，可满足实际需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118225451A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410310776.7
申请日：2024-03-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007 , G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/2135 , G01P15/00
Abstract: 本发明涉及一种人体加速度的自动驾驶汽车乘坐舒适性评价，属于自动驾驶技术领域，该方法通过测量自动驾驶车辆分别在纵向、横向试验工况下以不同加速度行驶时，传递到人体各部位的加速度数据，并结合乘员的主观舒适性评分，构建人体加速度与主观舒适性评价之间的关系，建立了自动驾驶汽车纵向及横向行驶工况下基于人体加速度的自动驾驶汽车乘坐舒适性评价模型，利用该评价模型可以对自动驾驶车辆在纵向、横向况下的舒适性进行评估，该评价模型能够更加准确地反映出人体加速度与乘坐舒适性间的对应关系，从而提高了自动驾驶汽车乘坐舒适性评价的准确性，同时本发明还将自动驾驶车辆造成的心理方面的不舒适性纳入评价范围，使评价结果的可靠性更高。
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公开(公告)号：CN118196930A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410397045.0
申请日：2024-04-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部震动信息的车辆舒适性实时评价方法及系统；包通过布置在车辆上的传感器采集车辆在行驶过程中受到的震动数据；将预处理后的震动数据添加到存储的历史震动信息中，形成一个连续的车辆震动数据流；建立震动强度与局部震动信息提取窗口之间的映射关系，确定窗口的长度；根据可变时间窗口对历史震动进行信息提取得到局部震动信息，使用特定的时间衰减函数在时域上对舒适性进行分析计算，以考虑振动的瞬时变化和持续影响；整合当前时刻的震动数据与提取到的历史震动数据，得到最终的实时舒适性评价指标；本发明针对不同路面和具体时刻的车辆运动状态，提供实时的舒适性反馈，以便进行必要的调整，从而提高乘客的舒适体验。
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公开(公告)号：CN118124335A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410456560.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 吉林大学
IPC: B60H1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于手势识别的车载空调控制系统，包括：光线检测模块，其用于检测当前识别空间光线条件是否满足识别要求；图像采集模块，其用于采集用户预先设置的功能开启手势和对应的功能调整手势；手势处理模块，其接收所述功能开启手势的图像和所述功能调整手势的图像，用于检测驾驶员手势分析对应功能，并处理为车载空调的控制信号；空调控制模块，其接收所述控制信号，用于车载空调的功能调整与控制；控制反馈模块，其对所述车载空调控制系统的控制结果实时反馈给驾驶员；本发明还公开了一种基于手势识别的车载空调控制系统的控制方法，使驾驶员在驾驶过程中，安全高效地完成驾驶次任务，为乘员提供了更加舒适和智能的驾乘体验。
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公开(公告)号：CN117863982A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410154821.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 吉林大学
IPC: B60N2/00 , B60N2/90 , B60R16/037 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化系统及方法，包括：座椅感知模块；自动驾驶决策模块，其与所述座椅感知模块电连接；座椅控制模块，其与所述自动驾驶决策模块电连接；协同优化算法模块，其同时与所述座椅感知模块、所述自动驾驶模块、所述座椅控制模块双向电连接。能够根据乘客的晕动症状动态调整座椅设置和自动驾驶策略，提高驾驶舒适性和安全性。本发明还设计开发了一种座椅调节与自动驾驶决策协同优化方法，能够根据乘客的状态和汽车的驾驶情况，自动调整座椅的形状，提高乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN117676509A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311686543.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车‑车协同的高风险场景辨识方法、装置及介质；方法包括将采集到的环境信息映射到BEV视角下；使用主干网络对传感器采集的环境信息进行编码，得到中间特征信息；对自身感知信息进行加密压缩；通过V2X传感器接收其他智能网联车辆感知信息；将获取的感知信息进行空间对齐，将特征信息转换至自车坐标系下；分析同一区域的感知特征的离散程度；自车融合多源感知信息，得到全景感知结果输出，并输入给决策规划模块；分析自车的协同感知结果的不确定性；本发明通过综合分析自动驾驶车辆的感知理解能力和场景的复杂程度，从一个新的维度辨识行车中的高风险场景，提醒驾驶员介入或切换行车策略，提高自动驾驶车辆行驶安全性。
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