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公开(公告)号：CN119636898A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411753636.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 北京建筑大学 , 桂林电子科技大学
IPC: B62D6/00 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本申请公开了一种基于驾驶意图的转向控制方法、装置、设备及介质，涉及车辆控制技术领域，包括：获取车辆行驶车速、转向状态量和预期转向角，根据转向状态量和预期转向角，得到方向盘转动角度、方向盘转动时间和道路垂向激励信号，根据车辆行驶车速，得到车辆行驶工况，基于车辆行驶工况根据方向盘转动角度、方向盘转动时间和道路垂向激励信号中至少一项，得到转向传动比修正量，根据转向传动比修正量对车辆转向进行调整。通过根据车速、转向状态和预期转向角，综合分析方向盘转动角度、时间和道路激励，确定转向传动比修正量，实现智能转向控制，提高了转向调整的准确性，增强了驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN117727012A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311812786.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及智能驾驶目标识别领域，尤其涉及一种车辆行人识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取车辆与行人样本数据集；通过所述车辆与行人样本数据集对预设检测模型进行训练，得到目标检测模型；获取车辆与行人样本图片，将所述当前车辆与行人样本图片输入至所述目标检测模型，并获取所述目标检测模型基于所述当前路况数据输出的车辆、行人识别结果，从而建立GBD‑YOLO目标检测模型，并对其进行训练，输入当前车辆、行人样本数据集，得到识别结果，从而提高对车辆、行人识别的准确性。
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公开(公告)号：CN111396469B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010267376.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 北京建筑大学
IPC: F16D51/38 , F16D65/09 , F16D65/28 , F16D121/04 , F16D125/08
Abstract: 本发明公开了一种卡车用鼓式制动器装置，包括制动单元：制动鼓、与所述制动鼓抵触的制动蹄、支撑所述制动蹄的支撑轴，所述制动蹄分为第一制动蹄、第二制动蹄；分级单元：设置在所述支撑轴上的第一轴套、与所述第一轴套同轴设置的第二轴套，所述第一轴套通过第一连杆与所述第一制动蹄连接，所述第二轴套通过第二连杆与相对应的所述第二制动蹄连接；传动单元：与所述第一轴套连接的传动杆、与所述传动杆一端相抵触的制动泵，所述制动泵包括泵体、设置于所述泵体一端的出油口，以及位于所述泵体内的活塞；本发明采取不同的制动措施，比如缓慢减速、制动驻车等操作，制动效果循序渐进，不会出现车辆抱死的情况，提高了平顺性及驾驶舒适度。
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公开(公告)号：CN111581859A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010242626.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种悬架耦合非线性商用车的平顺性建模分析方法及系统，包括，分别提取板簧非线性动力学数据和减振器非线性动力学数据；将提取的两种非线性动力学数据进行拟合，利用非线性动力学关系数学表达，构建非线性动力学数学模型；利用实车结构建立目标商用车振动模型，并构建平顺性仿真路面；将非线性动力学数学模型替换目标商用车振动模型，连接平顺性仿真路面，建立悬架耦合非线性的商用车平顺性模型；对商用车平顺性模型进行平顺性仿真计算获得频率加权均方根值，分析对目标商用车的平顺性。本发明方法克服传统平顺性建模方法中引入的计算误差，提升仿真计算建模与分析效率，为商用车平顺性设计、整改及优化提供准确的计算结果。
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公开(公告)号：CN111461001A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010246519.3
申请日：2020-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计算机视觉自动开车门方法及其系统，包括采集目标手势获取姿势图片数据；对所述姿势图片数据进行打标；利用打标完成的所述姿势图片数据训练深度神经网络；将摄像头实时拍摄到的图像输入所述深度神经网络中逐帧进行预测，并输出预测结果数据；根据所述预测结果数据结合算法逻辑判断手势或姿势是否满足开门意图；若满足开门意图，车辆控制器控制车辆自动开启车门。本发明的有益效果：能够更为准确得识别特定手势或姿势，减少因为误检测出现的误开门，通过摄像头能够在距离较远的地方识别出特点手势或姿势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111396469A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010267376.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 北京建筑大学
IPC: F16D51/38 , F16D65/09 , F16D65/28 , F16D121/04 , F16D125/08
Abstract: 本发明公开了一种卡车用鼓式制动器装置，包括制动单元：制动鼓、与所述制动鼓抵触的制动蹄、支撑所述制动蹄的支撑轴，所述制动蹄分为第一制动蹄、第二制动蹄；分级单元：设置在所述支撑轴上的第一轴套、与所述第一轴套同轴设置的第二轴套，所述第一轴套通过第一连杆与所述第一制动蹄连接，所述第二轴套通过第二连杆与相对应的所述第二制动蹄连接；传动单元：与所述第一轴套连接的传动杆、与所述传动杆一端相抵触的制动泵，所述制动泵包括泵体、设置于所述泵体一端的出油口，以及位于所述泵体内的活塞；本发明采取不同的制动措施，比如缓慢减速、制动驻车等操作，制动效果循序渐进，不会出现车辆抱死的情况，提高了平顺性及驾驶舒适度。
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公开(公告)号：CN111391597A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010213077.2
申请日：2020-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B60G17/019 , B60G17/08 , B60G17/06
Abstract: 本发明涉及汽车悬架领域，提供一种汽车后轮悬架主动调节系统及调节方法，所述汽车后轮悬架主动调节系统包括：用于测量前轮减震器的伸缩长度的位移传感器，用于对后轮提供支撑和减震的后轮减震器，所述后轮减震器为可变阻尼减震器，控制器，所述控制器分别与位移传感器和后轮减震器电连接，所述控制器根据所述位移传感器的测量信号调整所述后轮减震器的阻尼。本发明的汽车后轮悬架主动调节系统及调节方法通过对前轮减震器的伸缩长度进行测量，一方面，前轮减震器的伸缩长度能够最为直接、真实的反映出路面情况，从而提高控制的精准度，另一方面，简化减震器阻尼的控制过程，同时，大大减低了调试和使用成本，并使该系统及方法能够广泛的应用。
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公开(公告)号：CN111376835A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010211398.9
申请日：2020-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 北京建筑大学
IPC: B60R1/06
Abstract: 本发明公开了一种应用于卡车的后视镜固定架，包括：固定支架，其包括固定杆以及设置在所述固定杆一端上的连接座；所述连接座包括连接柱以及沿连接柱周向均布的第一间隔凸起，相邻的第一间隔凸起之间形成第一间隔槽；以及，定位组件，其包括第一外壳、一端嵌入第一外壳内的横向按压件，以及与所述横向按压件连接的第一复位件；所述连接座嵌入第一外壳内；所述横向按压件包括滑杆、固定于所述滑杆外端的驱动头，以及固定于滑杆内端的限位头；所述限位头上设置有配合于第一间隔槽的第一定位凸起。本发明能够方便地调节后视镜的角度和朝向，且调节之后能够对其朝向和状态进行锁定，维持其稳定状态，不受外界因素干扰。
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公开(公告)号：CN107704825A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710916993.0
申请日：2017-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G01H1/12 , G01M99/005 , G06F17/148
Abstract: 本发明公开一种基于自适应集成多小波的机械设备故障特征提取方法，结合了两尺度相似变换和提升框架的优势，使得多小波多尺度函数的逼近阶提高，正则性得到增强，信号在频域上的能量更为集中；同时，多小波函数的消失矩提升，使得局部化能力和光滑性也得到改善，从而能更精确的描述和表达更高阶的复杂信号。通过设计构造过程中的自由参数和选择特定的基函数评价与优选准则，结合遗传算法等优化方法最优选择构造过程中的自由参数，进而实现针对待分析信号的自适应多小波基函数构造，以实现微弱故障特征的提取。
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公开(公告)号：CN106769052A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710169963.8
申请日：2017-03-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/04
CPC classification number: G01M13/045
Abstract: 本发明为一种基于聚类分析的机械系统滚动轴承智能故障诊断方法，先训练诊断模型：包括采集外圈、内圈、滚动体和保持架故障及正常五种轴承状态标准振动信号样本；信号分解，原始振动信号和分解后分量的时域与频域特征提取，得原始特征集；自权重算法和AP聚类去除冗余得Z个优选特征；再次用AP聚类，完成样本状态分类，得到训练好的诊断模型。故障诊断时采集轴承实时振动信息，信号分解，提取模型确定的优选特征，导入AP按诊断模型参数聚类，与模型中已知的Z个特征比较，得到当前未知信号类别，完成故障诊断。本发明同时使用EEMD与WPT分解振动信号，获取更多精细的轴承状态信息，自权重法和AP聚类增加诊断的智能化，保证精确诊断。
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