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公开(公告)号：CN105922856A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610228508.6
申请日：2016-04-13
Applicant: 清华大学
IPC: B60K6/365
CPC classification number: B60K6/365
Abstract: 本发明公开了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，涉及履带车辆传动技术领域。履带车辆传动系统包括三排行星齿轮机构以及六个系统构件，六个系统构件分别为发动机、第一电机、第二电机、第三电机以及用于分别控制两侧履带的第一输出轴和第二输出轴；六个系统构件分别与三排行星齿轮机构的九个节点中的六个节点连接，三排行星齿轮机构的自由度为三、约束为三，约束中包括至少两个耦合类约束，以使得各排行星齿轮机构间相互连接。通过上述方案，本发明实现了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统，可以在履带车辆及其传动系统中发挥行星传动的优势。
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公开(公告)号：CN105808857A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610134695.1
申请日：2016-03-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开一种基于碰撞变形深度的汽车主动安全系统有效性的预测方法，包括如下步骤：1.确定相似刚度的车辆组；2.确定EES与变形深度的关系以及变形深度与损伤风险的关系；3.建立事故再现数据库，搭建控制系统，进行事故仿真，结合EES与变形深度的关系和变形深度与损伤风险的关系，计算并对比有无该安全系统在事故场景中的损伤风险；通过对比结果，得知该安全系统对提高汽车安全性是否有效。该预测方法仅依靠事故数据库中准确的变形程度信息，探讨和展望如何利用变形程度来预测汽车主动安全系统对减少乘员损伤风险方面有效性，相比传统利用速度信息的方法，能够获得更多的事故数据支持，更全面的评价汽车主动安全系统。
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公开(公告)号：CN105711594A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610136230.X
申请日：2016-03-10
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/068
CPC classification number: B60W40/068 , B60W2510/20
Abstract: 本发明公开一种基于转向系统共振频率的路面附着系数估计方法，适用于汽车辆直线行驶过程中路面附着系数的实时监测。它首先建立轮胎回正刚度与转向系统共振频率之间的关系，在此基础上再利用轮胎回正刚度与路面附着系数的关系，实现了路面附着系数估计。本发明仅采用电机电流与轮速信号，不需要车速、轮胎侧偏角与轮胎回正力矩信息，使得该方法应用方便；利用频域信息进行估计，使得该方法具有对方向盘转速噪声与误差不敏感的特性，也说明了该方法的准确性。
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公开(公告)号：CN103605885B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310556611.X
申请日：2013-11-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于交通路网信息的电动车辆剩余里程估算方法，其包括以下步骤：利用电动车辆的电池能量管理系统采集电动车辆电池组电压U、电池额定容量Q、电池荷电状态SOC，计算电动车辆的剩余能量EB；利用电动车辆从起点到达交通路网中各节点的能量消耗最低的X条路径的随机抽样结果，计算电动车辆到达交通路网中每一节点的能量消耗与通行时间的概率密度函数；根据电池剩余能量EB和电动车辆到达交通路网中每一节点能量消耗与通行时间的概率密度函数，采用随机规划模型，估算电动车辆的剩余里程数。本发明能够反映交通路网的动态随机变化特性，并具有估算结果合理的优点，因此本发明可以广泛应用于车辆剩余里程的估算中。
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公开(公告)号：CN103909933B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410119219.3
申请日：2014-03-27
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/10
Abstract: 本发明公开一种分布式电驱动车辆的前轮侧向力估算方法，适用于车辆行驶过程中轮胎侧向力的实时监测，用于安全性评估。它首先采集车辆状态信号，利用车辆动力学方程实时估计轮胎的纵向力和垂向力；然后将估计的各轮的纵向力连同纵向加速度信号、侧向加速度信号、横摆角速度信号、方向盘转角信号传给车辆控制器中的卡尔曼侧向力观测器，得到两前轮的卡尔曼侧向力估计值和后轴侧向力估计值；最后利用各轮垂向力和前轮转角差对估计的侧向力进一步处理，得到最终的侧向力估计值。本发明的优点是：仅采用线性卡尔曼滤波器，保证了计算的实时性；不需要获知轮胎与路面的信息，使得该方法具有对不同路面、轮胎的鲁棒性，且估计的侧向力结果可以用来分析轮胎特性与路面状况识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104331743A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410534280.4
申请日：2014-10-11
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/006 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开一种基于多目标优化的电动车辆出行规划方法，总体分为：1)建立出行规划问题模型，2)驾驶员提供出行信息，3)基于赋时多目标蚁群优化算法求解最优方案。问题模型包括路网模型、车辆模型、出行目标与出行约束定义。出行信息分为未提供任何信息、提供约束信息、提供优化目标与约束信息。蚁群优化算法包括信息素初始化、计算路线转移概率、搜索出行方案、确定空调的使用、出行方案排序、信息素更新、循环优化的步骤。本发明利用动态随机路网模型描述交通环境并规划电动车辆的出行，能够反映不同出行方案所对应的各目标特性；利用蚁群优化算法保证随着迭代次数的增加，产生多目标多约束下的电动车辆优化出行方案。
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公开(公告)号：CN103909933A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410119219.3
申请日：2014-03-27
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/10
CPC classification number: B60W40/10 , B60W2510/20 , B60W2520/105 , B60W2520/125 , B60W2520/14
Abstract: 本发明公开一种分布式电驱动车辆的前轮侧向力估算方法，适用于车辆行驶过程中轮胎侧向力的实时监测，用于安全性评估。它首先采集车辆状态信号，利用车辆动力学方程实时估计轮胎的纵向力和垂向力；然后将估计的各轮的纵向力连同纵向加速度信号、侧向加速度信号、横摆角速度信号、方向盘转角信号传给车辆控制器中的卡尔曼侧向力观测器，得到两前轮的卡尔曼侧向力估计值和后轴侧向力估计值；最后利用各轮垂向力和前轮转角差对估计的侧向力进一步处理，得到最终的侧向力估计值。本发明的优点是：仅采用线性卡尔曼滤波器，保证了计算的实时性；不需要获知轮胎与路面的信息，使得该方法具有对不同路面、轮胎的鲁棒性，且估计的侧向力结果可以用来分析轮胎特性与路面状况识别。
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公开(公告)号：CN103171557A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310087512.1
申请日：2013-03-19
Applicant: 清华大学
CPC classification number: Y02T10/52 , Y02T10/6286
Abstract: 本发明涉及一种混合动力汽车发动机辅助制动接入控制方法，其是利用起动电机的转速控制模式，以离合器输出端的转速将发动机拖起，此时发动机不喷油；当发动机期望转速与发动机实际转速之差小于一定阈值时，发出离合器接合命令；当离合器位置传感器信号为离合器完全结合，并达到一定时间阈值时，停止拖动发动机，发动机开始参与辅助制动；当接到整车控制器发出的发动机辅助退出的命令时,离合器控制器发出离合器断开的命令，结束发动机辅助制动。本发明只在驱动电机辅助制动力矩不足时才会引入发动机辅助制动，减少发动机参与辅助制动时所消耗的能量，提高车辆安全性、燃油经济性、舒适性及各相关部件使用寿命。本发明特别适用于在车辆下坡保持车速稳定的辅助控制过程中。
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公开(公告)号：CN105160431B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201510573713.1
申请日：2015-09-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种对未来车辆汽车驾驶员辅助系统的安全效能预测方法，包括如下步骤：1)基于车辆变形程度确定相似刚度的车辆组；2)确定事故严重程度等级—ASC及相关函数；3)确定ASC的代表性碰撞速度与损伤风险概率的关系；4)确定ASC有代表性的事故场景；5)有辅助系统的车辆在有代表性事故场景中的安全效能评价；通过评价结果，得知辅助系统对提高汽车安全性是否有效。该预测方法仅依靠事故数据库中准确的变形程度信息，探讨和展望如何利用变形程度来预测驾驶辅助系统有效性，相比传统利用速度信息的方法，能够获得更多的事故数据支持，更全面的评价驾驶员辅助系统。
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公开(公告)号：CN106004881B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201610630620.2
申请日：2016-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/064
Abstract: 本发明涉及一种基于频域融合的路面附着系数估计方法，其是基于车辆纵向共振频率的附着系数估计值和基于转向系统共振频率的附着系数估计值，将两者进行频域融合，估计出最终的附着系数。频域融合是将基于车辆纵向共振频率的附着系数估计值通过高通滤波器，将基于转向系统共振频率的附着系数估计值通过低通滤波器，最后将两种滤波后的结果相加作为最终的附着系数估计结果。本发明不仅消除了信号噪声和误差信息对路面附着估计的影响，而且也避免了转向系统动态延迟长造成的附着估计收敛慢的缺陷。
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