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公开(公告)号:CN118907070A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411085183.1
申请日:2024-08-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/165 , B60W30/18 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于横纵向解耦的车辆队列弯道行驶稳定性控制方法,对车辆队列弯道运动特性解耦后,提出一种横纵向解耦后的分布式模型预测框架。设计领航车纵向速度跟踪控制器,实现对期望速度的跟踪;建立横向寻迹误差模型并设计横向寻迹控制器,实现领航车对期望轨迹的寻迹;基于可变车头时距与Lyapnov函数,设计队列间距控制器保证队列纵向稳定,通过横向寻迹控制器实现跟随车对前车历史轨迹的寻迹。本发明能实现弯道下队列循迹与间距保持,保证队列弯道行驶时横向寻迹精准且纵向跟随稳定;对弯道行驶时因道路曲率变化而对队列间距造成的干扰,本发明能快速实现间距误差收敛并确保行驶过程队列稳定。
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公开(公告)号:CN116309019A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310164822.2
申请日:2023-02-26
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T3/00 , G06T7/33 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种基于SURF算法的车载图像配准方法,包括:采用SURF算法提取待匹配两幅图像中的特征点;使用SCF算法对参考图像中的特征描述符进行子空间划分并且使用聚类方法对每个子空间进行聚类,每个参考特征点在各个子空间与待匹配特征点的距离由其在子空间中所属的组中心与待匹配特征点的距离代替,每个参考特征点与待匹配特征点的总距离为四个子空间距离之和;获取所有参考特征点与一个待匹配特征点之间的总距离后,获取匹配点对;使用FTEP算法对匹配点对提纯,得到正确匹配点对。本发明通过对特征描述符使用SCF算法进行降维处理,结合FTEP算法进行匹配特征点对提纯,在保证配准精度前提下,提高了图像配准速度。
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公开(公告)号:CN115713854A
公开(公告)日:2023-02-24
申请号:CN202211099660.0
申请日:2022-09-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于双学习网络的无信号灯交叉口自动驾驶车辆精细化路径调度方法。它以自动驾驶车辆为研究对象,对无信号交叉路口进行网格离散化处理,依据路径规划算法获取路径学习数据集。基于该数据集,通过CNN网络构建粗颗粒度的快速路径调度决策模型,对自动驾驶车辆在无信号交叉口的实时路径进行快速决策调度。为实现自动驾驶车辆的精细化路径调度,在粗颗粒度快度路径调度决策模型的基础上,增加了DQN强化学习网络来计算模型决策行为的评价值,构建了奖励函数以及使用自适应学习率来提高模型预测的准确率,平衡自动驾驶车辆在无信号交叉口中路径规划调度的实时性和精准性。本发明能够提升自动驾驶车辆在通过无信号灯交叉路口时的通行效率。
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公开(公告)号:CN113316193B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202110587830.9
申请日:2021-05-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出了网络负载均衡度达到0.8以上的基于分布式合作的CAM消息均衡重构方法,其是将一个车队各车辆首尾对应相连,形成一个封闭虚拟逻辑环;将车队沿着虚拟逻辑环分割成若干个相互交叠的博弈小组,每个博弈小组包含三个车辆,按照顺时针方向分别定义为头车、中车和尾车;各博弈小组的中车首先在当前自身所在的博弈小组中与前车和后车进行策略信息的交互、协商,同时,前车和后车又分别作为前向和后向博弈小组中的中车与其他车辆进行信息交互,进而实现相邻博弈小组之间信息的交互、协商;每个车辆最终根据在虚拟逻辑环上交互的反馈信息,不断修正和更新自身的策略信息,直到所有博弈小组中的车辆均已达成一致。
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公开(公告)号:CN113208876A
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202110432951.6
申请日:2021-04-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: A61H3/00
Abstract: 一种无需动力的下肢外骨骼。本技术提供一种能够在行走时对人体下肢起辅助支撑的外骨骼装置,不需要外接动力,具有结构简单、穿戴和使用方便、可靠的特点。主要包括支撑座、大腿部、小腿部、足部和关节锁止器,支撑座能支撑住人的胯部,大腿部上端通过杆端轴承与支撑座活动连接,下端通过轴销与小腿部上端转动连接,小腿部下端与足部通过滑套方式连接,关节锁止器安装在小腿部,关节锁止器通过拉索与足部连接,当脚踩向地面时,通过足部和关节锁止器将小腿部与大腿部固定,使人的体重通过支撑座、大腿部和小腿部传到地面,使下肢得到辅助支撑。
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公开(公告)号:CN110708134B
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN201910946341.0
申请日:2019-10-04
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 鉴于传统ATS算法在存在非对称通信延迟的网络中发散的特性,本专利提供一种四轮独立转向时间同步方法,它是一种改进的ATS算法,该算法能够使得节点在存在非对称通信延迟的网络中依旧达到时间同步,以满足四轮独立转向系统时间同步的需求。对此,本专利提出低通滤波器的权重参数ρα、ρη为基于时间同步轮数不断改变的权重参数:其中k为ATS算法时间同步的轮数。该方法为抑制车载CAN网络中四轮独立转向时间同步的发散性提出了思路。
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公开(公告)号:CN111812535A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010616251.8
申请日:2020-06-30
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/387 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的动力电池故障诊断方法及预警系统,包括:步骤1,在各种工况及动力电池各种状态下采集动力电池的性能参数,包括动力电池的容量、电压、内阻、功率等;步骤2,将采集到的数据进行清洗;步骤3,根据清洗后的数据对动力电池的荷电状态SOC、健康状态SOH进行计算;步骤4,根据实际驾驶经验及汽车安全性制定故障等级;步骤5,将上述步骤2、3、4得出的数据制作成数据集;步骤6,将训练集放入梯度提升回归树模型中,对其进行迭代训练;步骤7,将测试集放入模型中,评估模型的准确度,根据准确度调整模型参数。本发明能够实现动力电池故障准确预测,并对故障进行预警,大大提升电动汽车的安全性。
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公开(公告)号:CN111029541A
公开(公告)日:2020-04-17
申请号:CN201911128763.3
申请日:2019-11-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: H01M4/36 , H01M4/38 , H01M4/62 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了一种类蜂窝状锂离子电池用硅碳复合电极材料及其制备方法,属于电池负极材料制备技术领域,所述复合电极材料为纳米硅颗粒被薄片状碳包覆的材料。本发明通过选用温室气体CO2作为薄片状碳的原料,成本低的同时又能解决环境问题,并且利用常规可规模化的镁热还原二氧化硅方法制备硅纳米颗粒,及在镁热还原过程中引入CO2气体,以实现纳米硅颗粒被薄片状碳包覆,最终得到类蜂窝状结构的硅碳复合材料。该制备工艺简单,大大缩短了制备工艺流程,降低生产成本的同时,又适用于各种二氧化硅的原料,适于市场推广与应用。
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公开(公告)号:CN107146923A
公开(公告)日:2017-09-08
申请号:CN201710346568.2
申请日:2017-05-17
Applicant: 南京林业大学
IPC: H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/6551 , H01M10/6552 , H01M10/6554 , H01M10/6555 , H01M10/6563
CPC classification number: H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/6551 , H01M10/6552 , H01M10/6554 , H01M10/6555 , H01M10/6563 , H01M2220/20
Abstract: 本发明公开了一种由冷板阵列组成的动力电池组均温散热装置,包含散热器壳体、冷板阵列、上盖板、风机导流罩、风机。冷板阵列包括若干并排的散热组件;散热组件包括冷板、电池组、固定条;所述冷板两端加工有翅片组,且冷板背板中封装有热管,热管一直延伸到翅片组底部;散热器壳体两面开有进风口,壳体中放置着若干个散热组件,组成散热阵列。风机导流罩安装在散热器壳体外,风机导流罩内有截面呈梯形的导流腔,较小端与进风口对齐,较大端安装风机。本技术方案可以在保持良好均温性的情况下,高效地带走新能源汽车动力电池组充放电时所产生的热量,使电动车电池维持在较佳的工作温度下可靠工作。本发明中还提供了上述散热装置的加工方法。
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公开(公告)号:CN119984306A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510071967.7
申请日:2025-01-16
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01C21/34 , G01C21/20 , G06Q10/047 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种融合改进A*算法与DWA算法的路径规划方法,包括:步骤1将车辆从起点到终点所需经过的平面区域采用栅格法建立栅格地图,在所述栅格地图中预先设置起点与终点位置;步骤2运行改进A*算法,从所述的栅格地图的起点进行全局路径规划,获得一条从起点到终点的全局最优路径;步骤3运行改进DWA算法,以步骤2所述的全局最优路径为参考路径,从步骤1所述的起点到终点位置进行局部动态避障路径规划,为步骤1所述的车辆规划出一条最优的动态避障路径。本发明为智能车辆的运动提供了一条高效可靠的全局最优路径,并赋予了其实时躲避动态障碍物的能力,实现了多方面的显著效益,提高了搜索效率,改善了路径质量,更适应复杂环境。
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