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公开(公告)号：CN109398336B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201811218789.2
申请日：2018-10-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人机共驾的自动驾驶车辆通用制动系统及制动方法，包括控制系统模块，其用于控制系统气路和液压油路的通断，从而实现人工驾驶、自动驾驶制动、自动驾驶空闲的系统工作状态；机械液压制动模块，其使车辆处于有人驾驶状态下，驾驶员进行常规制动操作；气液耦合线控制动模块，其与机械液压制动模块并联设置，用于快速响应线控制动信号；车辆底层制动执行模块，其在液压油路压力的驱动下，控制车辆实现制动；本发明采用模块化设计，只需将气液耦合线控制动模块和原车制动模块并联，且通用性好，适用于所有自动驾驶车辆的制动系统，结构简单，安装方便。
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公开(公告)号：CN112026672A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010850348.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 东南大学
IPC: B60R16/02 , B60R16/023 , B60L3/00
Abstract: 本发明提出一种纯电动方程式赛车整车电气系统，以主控制器为核心，基于CAN总线进行数据传输，电气系统包括驱动系统、电池及BMS管理系统、安全系统和控制及数据采集系统。驱动系统采用后轮双电机驱动；电池及BMS管理系统实时检测电池的电流、电压、温度等信号，动态制定电池管理策略，通过热管理、主动均衡管理、充电管理、放电管理等手段控制电池工作在合适工况；安全系统实时检测赛车状态，若状态异常则切断所有动力来源；控制及数据采集系统结合踏板角度传感器等信号得到赛车行驶意图，最终实现赛车的动力系统、高压电安全、硬件预警保护等控制，解决了电动赛车线束布置复杂、CAN信号抗干扰能力弱、电气系统的鲁棒性差等问题。
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公开(公告)号：CN111931560A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010579870.4
申请日：2020-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法，主要适用于赛道的起始线和终止线检测以及直线加速赛道的车道标志线检测，将图像进行灰度化处理，采用高斯滤波器去除噪声，基于Sobel算子进行道路边缘增强，通过将图像进行二值化处理得到道路预处理图像；采用Canny边缘检测算子进行车道线边缘的提取，接着结合车道线特征建立自适应三角形感兴趣区域，将图像分为左右两部分，采用Hough变换分别拟合识别车道标志线检测出道路边界，最后输出两条车道线并叠加到原始图像中；本发明可应用于无人驾驶领域的驾驶辅助系统，减少由于驾驶员分心而造成的伤亡事故。
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公开(公告)号：CN111634195A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010396171.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种四轮驱动电动汽车的转矩优化分配控制方法，制订了电机在行车工况、滑行工况和起步工况下的电机效率计算模型，将汽车行驶模式分为双轴行车模式、单轴行车模式、双轴起步模式和单轴起步模式，分别确定了不同模式下的消耗功率计算方法，通过离线的全局优化算法获取以能量最优为目标的转矩分配系数。为了避免控制过程中转矩变化过大，建立面向转矩变化率的转矩优化分配模型，采用模糊控制规则确定动态权重因子，进而最终确定四轮转矩分配结果；该方法以降低能量消耗和电机内电流波动为目标，计算出面向节能和转矩变化率的转矩分配系数及其对应的全局最优效率，极大地提升电动汽车的续航里程，保证轮毂电机使用的安全性和长效性。
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公开(公告)号：CN110109451A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910285814.7
申请日：2019-04-10
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑路径曲率的新型几何学路径跟踪算法，包括以下步骤：S1.利用GPS以固定频率采集路径离散坐标点得到参考路径点集P；S2.查找离当前汽车位置最近的路径点pi(pi∈P)；S3.利用最小二乘法计算路径点pi处对应的路径曲率ρi；S4.根据阿克曼转向几何模型计算ρi对应的前轮转角θρi以及前轮方向角 S5.计算汽车当前位置与路径点pi处的航向偏差yawErr、横向偏差latErr；S6.根据前轮方向角 航向偏差yawErr和横向偏差latErr设计路径跟踪控制器，计算前轮期望方向角 进而求得前轮期望转角θt。本发明算法简单，不仅适用于仿真技术领域，还能够在实车嵌入式控制器上实现，有较好的应用前景。实验证明，本发明所提出的方法跟踪误差小，且具有较强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741400A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811508271.2
申请日：2018-12-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种工业双目摄像头与红外热成像仪联合标定的装置和方法，以标准格式的张正友标定板内角点为圆心，开设小孔，小孔的半径小于黑白格边长的一半；在小孔内安装白炽灯泡，白炽灯泡的底座通过调节装置与电源连通；在张正友标定板上方架设传感器支架，传感器支架上安装工业双目摄像头和红外线热成像仪，两者对标定的装置拍摄时视角重合；本发明不仅设计简单、操作简单、成本低廉，能够同时标定两摄像头。
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公开(公告)号：CN109229091A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810992751.4
申请日：2018-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量效率最大化的多模混合动力汽车能量管理控制策略，共分两层。内层是效率归一化最大化策略，其基于全局归一化效率因的效率分析方法，用于计算最优的能量分配律，能够同时处理混合动力模式与纯电动模式的能量效率优化问题；外层是动态规划，用于处理多模混合动力汽车的模式切换问题，求解最优模式切换命令，其能够在避免频繁换挡与换挡能量损失，提高换挡平顺性的前提下，做出最优模式切换控制命令。外层与内层相互协调，最终形成适用于多模混合动力汽车的近优能量管理控制策略NEMS+，该方法在实现能量管理控制策略优化的同时，能够保证模式切换的平顺性与合理的模式切换频率。
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公开(公告)号：CN118938960B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411139971.4
申请日：2024-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法，涉及无人机自主降落技术领域，以解决在降落平台非匀速直线运动的动态情况下，由于非线性运动和干扰过多而产生的定位偏差大和降落精度低的问题，其技术方案要点是使用AprilTag作为降落标识，通过视觉进行检测定位降落平台，经过坐标转换获得降落平台在机体坐标系下的坐标。使用前后两时刻的坐标估计降落平台的相对速度，通过局部加权K近邻算法剔除检测误差导致的异常速度数据。将观测数据作为衰减记忆容积卡尔曼滤波的输入进行轨迹预测，控制无人机跟踪降落平台。此外，在降落过程中，融合相机、激光测距仪和无人机自带的气压计数据对无人机的高度进行实时自适应估计，在着陆高度内及时停止旋翼，开启电磁铁吸附降落平台，防止无人机从降落平台跌落损坏。该方法在速度估计、轨迹预测和降落精度方面有较好的表现，在轨迹预测的平均误差上比标准容积卡尔曼滤波方法有28％的提升，降落的平均偏移均可以控制在12厘米以内。
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公开(公告)号：CN118938960A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411139971.4
申请日：2024-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的动态平台无人机自主跟踪与降落方法，涉及无人机自主降落技术领域，以解决在降落平台非匀速直线运动的动态情况下，由于非线性运动和干扰过多而产生的定位偏差大和降落精度低的问题，其技术方案要点是使用AprilTag作为降落标识，通过视觉进行检测定位降落平台，经过坐标转换获得降落平台在机体坐标系下的坐标。使用前后两时刻的坐标估计降落平台的相对速度，通过局部加权K近邻算法剔除检测误差导致的异常速度数据。将观测数据作为衰减记忆容积卡尔曼滤波的输入进行轨迹预测，控制无人机跟踪降落平台。此外，在降落过程中，融合相机、激光测距仪和无人机自带的气压计数据对无人机的高度进行实时自适应估计，在着陆高度内及时停止旋翼，开启电磁铁吸附降落平台，防止无人机从降落平台跌落损坏。该方法在速度估计、轨迹预测和降落精度方面有较好的表现，在轨迹预测的平均误差上比标准容积卡尔曼滤波方法有28％的提升，降落的平均偏移均可以控制在12厘米以内。
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公开(公告)号：CN114537413B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210274546.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶行为预测的辅助驾驶控制方法，涉及智能驾驶技术领域，解决了驾驶员驾驶行为难以用模型精确预测且常用的驾驶员模型应用场景比较局限的技术问题，其技术方案要点是通过LSTMNN预测模型对驾驶员行为进行精准预测，增强了人机协同控制车辆时的交互适应性，减少了人机冲突，提升驾驶舒适性。同时，在纵‑横向耦合控制时，引入了车辆稳定性、驾驶舒适性、路径跟踪性、跟车安全性及电机节能性等多项综合指标，大幅提升了高级辅助驾驶系统的智能化水平和灵活性，整个共享控制框架可服务于先进的个性化驾驶辅助系统，使得系统具备灵活性，可以用于各类乘用车辆或商用车辆，通用性好。
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