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公开(公告)号：CN105784387A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610330201.7
申请日：2016-05-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007 , G01L5/28
Abstract: 本发明事故车辆制动效能检测装置,属于汽车制动性能检测设备技术领域,包括机械部分和电控部分,其中机械部分包括底座、支撑装置、电动机、减速器、缓冲装置、刚性传动轴、爪式卡盘总成、升降装置、盘式扭矩传感器和称重传感器；电控部分包括计算机、单片机、检测指示装置和打印机。爪式卡盘总成与扭矩传感器内部旋转部分绕轴转动，扭矩传感器将爪式杆件传来的与制动力成比例的力转变成电信号输送到单片机。本发明便于拆装，携带方便，操作简单，可对事故车辆在现场直接检验制动效能，易于实现，从而避免因将事故车辆拖运至检测站，造成浪费时间的问题，大大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN104071111A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410336307.9
申请日：2014-07-15
Applicant: 吉林大学
IPC: B60R21/0132 , B60T7/12
Abstract: 本发明公开了一种全挂汽车列车防失稳实时监测及预警系统，是由牵引车测量模块、全挂车测量模块、数据处理及比较模块、驾驶人预警模块及主动制动模块构成，本发明采用侧向加速度传感器、GPS传感器及陀螺仪来实时监测牵引车和全挂车侧向加速度、位置及车速、横摆角速度及转角信息，以获得整车的后部放大率及轮迹内移，将处理得到的两值分别与设定的危险阈值进行比较，根据比较结果对驾驶员预警，并在紧急情况下自动开启制动模块。本发明具有易于布置、实时监测精确度高等优点，能够满足全挂汽车列车防失稳及对突发危险情况预警的需要。
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公开(公告)号：CN118124612B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410266473.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请涉及一种基于人‑车‑环安全状态感知的驾驶权接管决策方法，属于智能交通领域，具体步骤为：采集驾驶人参数构建驾驶人多因素接管能力评估模型，并通过所述驾驶人参数获取驾驶人接管能力等级；采集车辆参数构建车辆安全边界，划分行车安全态势等级；基于驾驶人接管能力等级和行车安全态势等级构建驾驶权接管模型，得出接管结果，通过融合驾驶人接管能力与行车安全态势，并将驾驶人与车辆的参数泛化为同一维度上的描述方式，使得二者相较于现有技术体现出更为准确与明显的作用关系；基于接管规则构建驾驶权接管规则模型，在保证行车稳定、安全的控制目标下，有效实现接管过程中的驾驶权接管策略分配，显著提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115469646B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202211194532.4
申请日：2022-09-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及了一种基于分布式模型预测控制DMPC的半挂汽车列车异质队列的运动协同控制方法，主要步骤如下：S1:建立半挂汽车列车单体车辆及队列系统的线性离散动力学模型；S2:搭建表征异质队列车辆间通信关系的通信拓扑结构模型；S3:构建基于整车质量的非线性间距控制策略；S4:基于DMPC控制方法设计半挂汽车列车异质队列的协同控制器。该控制器满足安全性、跟车稳定性等控制目标，可同时保证单体车辆及队列的稳定性。本发明可有效补充半挂汽车列车等大型自动驾驶车辆队列的协同控制方法，同时保证队列有良好的跟车性能及经济效益。
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公开(公告)号：CN110228413B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201910494515.4
申请日：2019-06-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种大型车辆转弯时避免行人卷入车下的安全预警系统，包括测距雷达传感器、摄像头、转角传感器、信息集成单元、道路危险区域划分单元和报警装置。测距雷达传感器采集车体周围物体距离信息，摄像头采集车辆两侧图像，运用卷积神经网络算法对图像进行识别。转角传感器采集车辆转向角信息，采用K均值聚类分析算法划分为危险区域、预警区域或安全区域。信息集成单元与道路危险区域划分单元对采集的数据信息进行信息融合、处理分析，判断危险区域内是否有行人存在，并将判断结果输出到报警装置进行预警。本发明对大型车辆的环境进行检测，判断危险区域内是否有行人存在，并将判断结果输送到报警装置进行预警，提高了道路交通的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108489735A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810262551.3
申请日：2018-03-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007
CPC classification number: G01M17/007
Abstract: 本发明涉及一种基于相似理论的双挂汽车列车模型稳定性试验装置及方法。试验装置由模型运动部分和数据采集与处理部分组成。模型运动部分包括双挂汽车列车车辆模型和自由组合式板，数据采集与处理部分包括姿态测量传感器、卫星定位仪、无线网络收发器、智能手机和便携式电脑。试验方法为：㈠自由组合式板构造不同形式的路面模型，供双挂汽车列车车辆模型运行；㈡利用遥控器操控驱动电机，使双挂汽车列车车辆模型运行；㈢姿态测量传感器和卫星定位仪实时采集车辆模型的运行数据，通过无线网络收发器把运行数据传送给智能手机和/或便携式电脑。㈣对模型运行数据进行处理和分析，推导出对应实车的运行数据。本发明用于对双挂汽车列车的稳定性进行试验和研究。
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公开(公告)号：CN106740829B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201710177689.9
申请日：2017-03-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类分析双半挂汽车行驶稳定性自动识别与预警系统，包括试验数据采集模块、数据预处理模块、离线聚类分析模块、在线识别模块、车辆实时数据采集模块和决策执行模块。试验数据采集模块的输出端通过试验数据预处理模块连接到离线聚类分析模块的输入端，离线聚类分析模块的一个输出端与在线识别模块输入端连接，另一输出端与决策执行模块连接。车辆实时数据采集模块的输出端通过实时数据预处理模块与在线识别模块输入端连接，在线识别模块的输出端与决策执行模块输入端连接。系统对试验采集的数据通过数据预处理后进行离线聚类分析，通过K‑Means聚类分析实现对车辆的行驶状态进行分类，然后根据分类结果采取相应的安全措施。
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公开(公告)号：CN106740829A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710177689.9
申请日：2017-03-23
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: B60W30/02 , B60W50/14 , B60W2520/10 , B60W2520/105 , B60W2520/125 , B60W2520/14
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类分析双半挂汽车行驶稳定性自动识别与预警系统，包括试验数据采集模块、数据预处理模块、离线聚类分析模块、在线识别模块、车辆实时数据采集模块和决策执行模块。试验数据采集模块的输出端通过试验数据预处理模块连接到离线聚类分析模块的输入端，离线聚类分析模块的一个输出端与在线识别模块输入端连接，另一输出端与决策执行模块连接。车辆实时数据采集模块的输出端通过实时数据预处理模块与在线识别模块输入端连接，在线识别模块的输出端与决策执行模块输入端连接。系统对试验采集的数据通过数据预处理后进行离线聚类分析，通过K‑Means聚类分析实现对车辆的行驶状态进行分类，然后根据分类结果采取相应的安全措施。
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公开(公告)号：CN114332722B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111668767.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及基于视频数据的混合冰雪路面附着系数实时估计方法，步骤为：采集包含混合冰雪路面的历史监控视频数据及其对应的环境参数，以及不同的路面阴影图像，构建混合冰雪路面道路历史视频数据及其对应的环境参数数据集、路面阴影图像数据集；离线训练，分别得到背景提取模型、路面区域分割模型、路面阴影检测与消除模型、路面状态识别模型，构建路面状态识别系统。本发明基于机器视觉不仅实现了对典型冰雪路面附着系数的估计，同时对多种状态混合的冰雪路面进行准确分割，估计其附着系数，保证了估计的准确性和实时性，对提高预警的安全性具有重大意义。
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公开(公告)号：CN118124612A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410266473.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请涉及一种基于人‑车‑环安全状态感知的驾驶权接管决策方法，属于智能交通领域，具体步骤为：采集驾驶人参数构建驾驶人多因素接管能力评估模型，并通过所述驾驶人参数获取驾驶人接管能力等级；采集车辆参数构建车辆安全边界，划分行车安全态势等级；基于驾驶人接管能力等级和行车安全态势等级构建驾驶权接管模型，得出接管结果，通过融合驾驶人接管能力与行车安全态势，并将驾驶人与车辆的参数泛化为同一维度上的描述方式，使得二者相较于现有技术体现出更为准确与明显的作用关系；基于接管规则构建驾驶权接管规则模型，在保证行车稳定、安全的控制目标下，有效实现接管过程中的驾驶权接管策略分配，显著提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
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