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公开(公告)号：CN119590511A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510048567.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于自驱动模块化运输车的可扩展、模块化车架构型，包括：相互可拆卸的连接的多个模块单元；模块单元包括：基底模块以及四个对接子模块；对接子模块包括壳体、第一对接装置和第二对接装置；壳体第一对接装置包括：锁头驱动机构，其固定设置在壳体内；锁头，其与锁头驱动机构的动力输出端连接；锁头驱动机构能够驱动锁头伸出或退回壳体；第二对接装置包括：对接承载体，其固定设置在壳体内，对接承载体开设有凹槽；两个锁舌驱动机构，其固定设置在壳体中，并且相对设置在对接承载体的两侧；两个锁舌，其一一对应的连接在两个锁舌驱动机构的动力输出端上；锁舌驱动机构能够分别驱动两个锁舌从对接承载体的两侧进入或退出凹槽。
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公开(公告)号：CN118656716A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411128279.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06Q10/0635 , G06V20/59 , G06V40/18 , G06F18/213 , A61B5/16 , A61B5/18 , A61B5/00 , A61B3/11 , A61B3/113
Abstract: 本发明公开了基于主观认知与客观风险的乘员态势感知评估系统，包括：乘员眼动行为捕捉模块、感知与定位模块、乘员认知分心评估模块、态势感知元素认知水平计算模块、轨迹预测模块、态势感知元素综合风险计算模块、态势感知元素权重计算模块、态势感知水平计算模块；其中，乘员认知分心评估模块、态势感知元素认知水平计算模块代表主观认知部分，轨迹预测模块、态势感知元素综合风险计算模块、态势感知元素权重计算模块代表客观风险部分；本发明还公开了基于主观认知与客观风险的乘员态势感知评估方法，进行乘员态势感知水平高效且实时地计算，提升了智能座舱对舱内乘员状态感知与监测的能力。
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公开(公告)号：CN118656692A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410668704.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/346 , A61B5/397 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态生理信号的智能驾驶汽车舒适性评价方法，属于智能驾驶与人机交互技术领域，包括步骤：设计试验工况；采集包括心电、肌电、加速度和体压信号的多模态生理信号，并利用主观舒适性评价量表获得主观舒适性评分；对心电、肌电、加速度和体压信号分别进行特征提取，根据提取的特征值与主观舒适性评分建立训练集；利用训练集对搭建的BP神经网络模型进行训练，得到舒适性评价模型；采集待评价乘员的多模态生理信号并进行特征提取，将提取到的特征值输入到舒适性评价模型中，模型输出舒适性评价结果。本发明可通过测量得到的多模态生理信号得出乘员任意工况下的舒适性评分，具有评价误差小、准确性高、可以实时获取评分的优点。
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公开(公告)号：CN117709602A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410162274.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/063 , B60W60/00 , G06Q50/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于社会价值取向的城市智能车辆拟人化决策方法，包括：步骤一、采集车辆的运动几帧位图；步骤二、构建CNN‑LSTM混合网络并将所述CNN‑LSTM混合网络的输出进行特征融合，将所述车辆的运动几帧位图输入所述CNN‑LSTM混合网络获得不同目标的预测SVO值，以反映其社会价值取向，包括自身利益、他人利益和合作倾向；步骤三、基于SACER建立城市工况下的智能车辆决策模型，生成预测的驾驶员行为，包括加速、减速、变道等行为，以在交通中更好地与其他车辆互动。本发明具有提高拟人性和安全性的特点。
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公开(公告)号：CN114792478B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210486957.6
申请日：2022-05-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于智能网联汽车技术领域，尤其为一种基于事件触发的智能网联汽车编队控制方法，包括：通过车联网通信和自车传感器测量接收前车及自车状态信息；使用卡尔曼滤波器对测量的车辆状态信息进行估计；将获取及处理后的状态信息输入上层控制器；将期望加速度与实际车辆状态输入下层控制器修正节气门开度和制动压力；根据事件触发策略输出自车加速度传递值。本发明利用事件触发策略减少了车辆之间的通信频率与能量消耗，引入卡尔曼滤波对自车传感器接收信息进行状态估计，提高了跟随精度，降低跟随误差，增加内触发时间；采用线性最优二次型(LQR)设计跟随控制律，实现了编队的控制目标，保障了跟随车的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115959158A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310062035.7
申请日：2023-01-19
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶员接管能力的自动到手动驾驶控制过渡方法；首先实验采集驾驶员眼动数据以及驾驶员操纵数据，根据驾驶员的接管表现设计接管能力因子；其次，以眼动指标为输入，对应的接管能力因子为输出训练基于驾驶员眼动行为的接管能力随机森林模型；最后，构建自动到手动驾驶控制过渡模型；该方法可减轻传统控制权切换过程中驾驶员接管能力差时，操作方向盘不稳定的现象；通过考虑驾驶员的接管能力可以使接管过程更加平稳，提高接管舒适性和安全性。
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公开(公告)号：CN113435356B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110738851.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于汽车智能化技术领域，尤其为一种克服观察噪声与感知不确定性的轨迹预测方法，包括以下步骤：S1、获得目标车辆与目标车辆周围感兴趣智能体的低阶特征；S2、根据步骤S1获得的智能体低阶特征建立轨迹预测网络。本发明提出了一个基于时间模式注意力与图卷积序列编码的深度神经网络，分别对于目标车辆的行驶模式、自车周围环境时空拓扑关系进行建模，深度挖掘车辆的行驶多模态性,提出适用于多任务轨迹预测的损失函数，提高了轨迹预测的综合性能,该轨迹预测的结果相较于其他优秀的轨迹预测方法可以更好的减小观察噪声与感知不确定性的影响，从而可以降低智能车传感器成本，提高轨迹预测在不良感知下的准确率。
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公开(公告)号：CN109556615B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201811175699.X
申请日：2018-10-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明涉及一种基于自动驾驶的多传感器融合认知的驾驶地图生成方法，面向智能车建立复杂道路环境下的环境模型，即驾驶地图。其结合车辆的运动能力、当前车路信息向智能车提供当前环境下的车道信息、障碍物信息等环境信息，包括车载传感器、车载环境感知设备、车载工控机等装置，车载环境感知设备包括智能摄像头、激光雷达、GPS及惯性导航装置，工控机负责基于路网数据库与高精地图的车辆局部路径定位算法、基于摄像头的车辆偏离预警算法、基于摄像头与激光雷达数据融合的障碍物识别与跟踪算法以及基于多传感器信息特征级融合的实时驾驶地图生成算法。此方法最终输出物为驾驶地图，即结合路面几何形态及交通参与者的秒级的基于本车视角的局域地图。
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公开(公告)号：CN115123309A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210959864.0
申请日：2022-08-11
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/165
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种自动驾驶汽车自适应跟随方法及系统。本发明通过与目标跟随车辆实时共享跟随位置，生成共享跟随信息；计算实时跟随距离，并获取路况识别信息；判断是否处于高速路况；若处于高速路况，则进行适应性高速跟随调整；若不处于高速路况，则进行适应性低速跟随调整。能够与目标跟随车辆进行通信连接和跟随共享，生成共享跟随信息，通过实时计算与目标跟随车辆之间的实时跟随距离，并进行行驶路况识别，按照不同的路况，对应不同的跟随标准段，进行适应性高速跟随调整或适应性低速跟随调整，从而能够在复杂的路况中，动态调整与目标跟随车辆的跟随距离，实现跟随队形的保持，保证同时抵达目的地。
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公开(公告)号：CN111898205B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010744563.7
申请日：2020-07-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于RBF神经网络人机性能感知评价预测方法及系统，该方法综合利用试验与仿真手段，采集驾驶员在转向、制动、加速工况下相关肌群的表面肌电信号和相对应的主观不舒适度评价，以操纵过程中的最大肌肉激活度和主观不舒适度评价构建操纵舒适性评价模型，并运用仿真模型和预测评价模型，通过仿真正交实验筛选人机布置参数，向驾驶员推荐符合人机舒适性的人机布置。该方法可以辅助汽车设计人员进行方案的设计和选择，在车型产品开发中做出关键决策；也可以向驾驶人群和个体推荐符合人机舒适性及生理特性的最优操纵单元参数布置范围，提升汽车驾驶操纵的舒适性。
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