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公开(公告)号：CN116278816A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310194021.0
申请日：2023-03-02
Applicant: 华中科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 广西科技大学
IPC: B60L15/28 , B60K31/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车的限速控制方法，包括：获取行车环境数据，包括道路限速值、道路坡度角；获取驾驶操作信息，包括制动意图类型；获取汽车当前行车指标，包括电池荷电状态、汽车行驶参数，其中汽车行驶参数包括电机转速、当前车速、行车档位、加速踏板开度、ABS状态；根据行车环境数据、驾驶操作信息和汽车当前行车指标，计算刹车扭矩值和速度控制区间，生成限速控制指令；再结合汽车动态响应，通过限速控制指令进行速度控制。根据上述技术方案，可以完善获取道路限速值的策略，并整合行驶过程中环境数据，对控制车速的指标不断优化，实现精确的限速控制。
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公开(公告)号：CN116476828B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202310217434.6
申请日：2023-03-08
Applicant: 华中科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 广西科技大学
IPC: B60W30/16 , B60W30/18 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种一种考虑前车影响和红绿灯信息的车速规划方法及系统，包括：A建立交通地图模型，获取行驶数据；B预测前车速度；C计算本车未来允许达到的最大车速；D计算本车在允许车速下能否在绿灯窗口期内通过下一个路口，若能则提速至允许的最大车速，若不能则减速以保证在下一个绿灯到来时通过该路口。规划系统包括离线和在线两部分，离线部分用于执行步骤B，在线部分用于执行步骤C和步骤D。综合考虑了前车的影响和红绿灯信息，在基于红绿灯信息规划目标车速时，将前车的限制也考虑了进去，在车速规划的时候把间距也考虑了进去，更加符合实际情况；优化后的预测模型，训练时间更短，预测更加精确，运行所需时间减少。
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公开(公告)号：CN116476828A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310217434.6
申请日：2023-03-08
Applicant: 华中科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 广西科技大学
IPC: B60W30/16 , B60W30/18 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种一种考虑前车影响和红绿灯信息的车速规划方法及系统，包括：A建立交通地图模型，获取行驶数据；B预测前车速度；C计算本车未来允许达到的最大车速；D计算本车在允许车速下能否在绿灯窗口期内通过下一个路口，若能则提速至允许的最大车速，若不能则减速以保证在下一个绿灯到来时通过该路口。规划系统包括离线和在线两部分，离线部分用于执行步骤B，在线部分用于执行步骤C和步骤D。综合考虑了前车的影响和红绿灯信息，在基于红绿灯信息规划目标车速时，将前车的限制也考虑了进去，在车速规划的时候把间距也考虑了进去，更加符合实际情况；优化后的预测模型，训练时间更短，预测更加精确，运行所需时间减少。
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公开(公告)号：CN116340840A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310127961.8
申请日：2023-02-15
Applicant: 华中科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 广西科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G07C5/08 , G06N7/01 , B60W40/09
Abstract: 本发明公开了基于GA‑PSO‑HMM识别驾驶意图的方法，包括以下步骤：当前行车数据采集，包括主车速度、加速踏板位移、制动踏板位移和限制距离；对行车数据进行预处理，生成待识别数据；加载驾驶意图识别模型，根据待识别数据进行识别，输出驾驶意图识别结果；加载驾驶意图识别模型前，构建驾驶意图识别模型，对驾驶意图识别模型进行训练。根据上述技术方案，可以使识别驾驶意图时的求解速度快，也能够更好的跳出传统数据模型的缺陷，以实现对驾驶员的操作意图预判更准确的效果。
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公开(公告)号：CN116304802A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310128665.X
申请日：2023-02-13
Applicant: 华中科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G07C5/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑RBF构建车速预测器的方法，包括以下步骤：原始车速数据采集，对原始车速数据进行预处理生成有效车速数据，对有效车速数据执行变分模态分解，生成k组模态分量，其中k为大于1的自然数；分别构建k组RBF神经网络，从k组模态分量对应的有效车速数据中分配训练集和验证集，对RBF神经网络进行训练和验证。根据上述技术方案，可以提高车速预测的计算效率和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118837889A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410820852.9
申请日：2024-06-24
Applicant: 华中科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/931 , G01S13/42 , G01S13/58 , G01S13/62 , G01S13/86 , G01C3/00 , G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/80
Abstract: 本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备和存储介质，涉及智能驾驶技术领域，所述目标检测方法包括：获取雷达数据和摄像头数据；将所述雷达数据与所述摄像头数据进行时空同步，得到同步后的雷达数据和摄像头数据；将同步后的所述雷达数据和所述摄像头数据进行目标匹配，得到匹配目标信息和不匹配目标信息；将所述匹配目标信息融合，得到第一融合目标信息；通过全局最近邻规则对所述不匹配目标信息进行处理，得到第二融合目标信息；将所述第一融合目标信息和所述第二融合目标信息输出，完成目标检测。本申请通过这一系统化的多传感器数据融合过程，能够更准确和全面地检测和跟踪环境中的所有目标，实现了精准的目标检测。
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公开(公告)号：CN119251785A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411166800.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 华中科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备和存储介质，涉及自动驾驶技术领域，所述目标检测方法包括：建立权重模型，所述权重模型是通过注意力变形卷积Yolov7‑Tiny模型训练得到的，所述注意力变形卷积Yolov7‑Tiny模型是基于Yolov7‑Tiny模型得到的；获取路况信息；使用所述权重模型对所述路况信息进行目标检测，得到检测结果。本申请通过在Yolov7‑Tiny模型的基础上，融合注意力机制和可变形卷积进行改进和训练，建立了更高效且准确的权重模型，然后采集路况信息，最后使用权重模型对路况信息进行目标检测，从而实现了更高效且准确的目标检测。
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公开(公告)号：CN116620237A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310686917.0
申请日：2023-06-09
Abstract: 本发明公开了一种基于HHO的车辆前后制动力分配方法和装置，包括以下步骤：获取整车总需求制动力值Fu，获取整车状态系数，根据状态系数获取制动力分配系数的取值范围，根据取值范围，迭代计算制动力分配系数的最佳值；其中，所述整车状态系数包括质心高度、车轮前后轴中心线的距离、轴距、汽车减速度；根据制动力分配系数的最佳值，将总需求制动力值Fu分配至前制动力和后轮摩擦制动力。根据上述技术方案，可以使车辆前后制动力合理分配，改进汽车的制动系统，从而使能量回收效率最大化，同时即能保持车辆状态稳定，又能够满足安全性的要求。
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公开(公告)号：CN115610358A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211147918.X
申请日：2022-09-19
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及轻量化卡车保险杠结构技术领域，且公开了一种轻量化卡车保险杠结构及其应用方法，所述前保险杠本体两侧的内壁固定连接雾灯盖板，所述前保险杠本体一侧的中部固定连接有牌照安置板，所述前保险杠本体中部的底部套接有第一限位板，所述前保险杠本体中部的顶端套接有第二限位板，所述第一限位板、第二限位板一侧的内壁开设有第一卡槽，所述网格板的内壁设有宽度为二厘米的出气槽，本发明通过设有过滤纱网，有利于其空气中的杂质以及空气中的部分昆虫会在其气流的作用下，经过网格板的筛选后，可再通过过滤纱网的外壁进行阻拦，由此可防止其杂质进入到车载空调系统内部，进而导致经济损失情况的出现。
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公开(公告)号：CN116424284A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310450513.1
申请日：2023-04-24
Abstract: 本发明公开了一种基于ELM预测制动意图的能量回收方法，包括以下步骤：加载制动意图识别模型，采集实车数据，提取制动意图特征识别参数，将制动意图特征识别参数输入制动意图识别模型，获取制动意图识别模型的输出的预测数据，对预测数据进行聚类处理，生成制动意图类型，根据制动意图，进行制动力分配，实现能量回收。根据上述技术方案，可以准确地预测制动意图，并使预测结果更直观，便于建立制动力分配策略，进一步提高能量回收效率。
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