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公开(公告)号：CN118656594B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411068392.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心
Abstract: 本发明涉及自动驾驶汽车安全防护技术领域，特别涉及一种基于单车‑多车融合的云端安全监测系统和监测方法。云端安全监测系统与若干个自动驾驶车辆的汽车原车系统连接，云端安全监测系统包括：数字孪生模型、车辆安全监测模块、安全态势感知与缺陷判定模块；车辆安全监测模块用于基于数字孪生模型、汽车原车系统传输的故障信息和车辆各子系统的状态性能数据，对自动驾驶车辆进行单车安全分析，以及基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息、自动驾驶性能数据和驾驶员的操作行为数据，对同一型号自动驾驶车辆进行多车安全分析。本方案，可以全方位监测智能网联车辆的运行状态，识别风险与判定缺陷，从而提高自动驾驶车辆的安全水平。
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公开(公告)号：CN118977731A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411068518.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心 , 北京航空航天大学
IPC: B60W60/00 , G08G1/0967 , H04L67/125
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于车‑云交互的智能网联汽车安全大脑系统，包括：设置于车端的车端安全大脑系统和设置于云端的云端安全大脑系统，车端安全大脑系统用于从车联网系统实时获取车辆安全信息进行预期功能安全风险识别和功能安全风险识别，并根据识别结果确定是否进行应急处置，若是，则将生成的应急处置信息发送至车辆执行系统，进行自动驾驶车辆的应急控制；云端安全大脑系统用于对自动驾驶车辆进行单车安全分析和多车安全分析，进一步进行全面安全监测。本方案，车端安全大脑系统负责实时处理和应急响应，而云端安全大脑系统则负责大数据分析和安全监测，两者相互补充，可以为自动驾驶车辆提供全面的安全保障。
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公开(公告)号：CN119283892A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411069178.1
申请日：2024-08-06
Applicant: 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心 , 北京航空航天大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/08 , B60W50/14 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种针对自动驾驶车辆的车端安全防护系统和安全防护方法。与汽车原车系统连接，车端安全防护系统包括：风险识别模块、安全与缺陷分析模块和应急处置模块；风险识别模块用于从汽车原车系统获取车辆安全信息，以进行预期功能安全风险识别和功能安全风险识别；安全与缺陷分析模块用于根据风险识别模块的实时识别结果进行故障分析和溯源，并进行综合风险值计算和分级，以根据分级结果确定是否进行应急处置，若是，则基于车辆安全信息和分级结果制定应急处置策略；应急处置模块用于根据安全与缺陷分析模块制定的应急处置策略生成应急处置信息发送至车辆执行系统，进行自动驾驶车辆的应急控制。
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公开(公告)号：CN118656594A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411068392.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心
Abstract: 本发明涉及自动驾驶汽车安全防护技术领域，特别涉及一种基于单车‑多车融合的云端安全监测系统和监测方法。云端安全监测系统与若干个自动驾驶车辆的汽车原车系统连接，云端安全监测系统包括：数字孪生模型、车辆安全监测模块、安全态势感知与缺陷判定模块；车辆安全监测模块用于基于数字孪生模型、汽车原车系统传输的故障信息和车辆各子系统的状态性能数据，对自动驾驶车辆进行单车安全分析，以及基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息、自动驾驶性能数据和驾驶员的操作行为数据，对同一型号自动驾驶车辆进行多车安全分析。本方案，可以全方位监测智能网联车辆的运行状态，识别风险与判定缺陷，从而提高自动驾驶车辆的安全水平。
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公开(公告)号：CN119129378A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411091531.6
申请日：2024-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶车辆仿真场景的生成方法及装置，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：获取目标场景的道路信息和自动驾驶车辆的动态数据；基于所述道路信息，确定目标场景的静态复杂度；基于所述静态复杂度和所述动态数据，确定目标场景的总复杂度；基于所述总复杂度，计算得到所述自动驾驶车辆的动作奖励函数；基于所述动作奖励函数对所述自动驾驶车辆的行驶轨迹进行调整，得到具有强对抗性车辆轨迹的仿真场景。本方案能够利用场景中全局信息对多车交互行为进行训练，得到更加符合现实场景中车车交互和对抗的仿真场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119105749A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411091463.3
申请日：2024-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式代码的自动生成方法及装置，其中方法包括：获取用于表征汽车系统功能的Modelica语言模型；对所述Modelica语言模型进行排序优化处理，得到所述Modelica语言模型中的动态信息；基于预设的模板函数对所述动态信息进行转化处理，得到用于执行汽车系统功能的嵌入式代码。本方案，能够将更多的Modelica模型转换为车载嵌入式芯片可执行的嵌入式代码，同时该方法还消除对庞大运行时库和特定闭源Modelica模型库的依赖，实现更高的灵活性和兼容性，从而拓宽Modelica模型的应用范围。
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公开(公告)号：CN118821320A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410981610.8
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于Modelica的车辆多体动力学建模方法，属于车辆建模领域。方法包括：将车辆分解为若干个多体系统，并确定每一个多体系统的高阶动力学模型方程；每一个多体系统由多个刚体与柔体共同组成；基于各多体系统的高阶动力学模型方程，利用modelica语言搭建每一个多体系统的模型模块；基于各多体系统的高阶动力学模型方程的输入和输出，定义每一个模型模块的输入接口和输出接口，以将各模型模块互相连接形成数据流，得到车辆动力学系统模型。本方案的建模方法可以兼顾高仿真效率和便于调试的优点。
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公开(公告)号：CN118478889A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410647203.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明属于车辆控制技术领域，提出了一种基于车辆视觉和智能轮胎触觉感知的地形识别系统，包括传感器与附加模块；所述传感器包括视觉传感器及智能轮胎传感器，所述智能轮胎传感器包括加速度传感器、胎压传感器、压电传感器，所述智能轮胎传感器安装于智能轮胎内；所述附加模块包括数据采集单元、数据传输单元、数据存储单元、数据处理单元以及供电单元。该地形识别系统能够在车辆行驶至障碍之前为车辆提供精准的路面感知输入，扩大控制系统针对前方不同路面条件的自适应优化空间，增强驾驶操控响应能力，从而提升车辆在破损路面、危险路面上的驾驶安全性，保证车辆在普通工况与恶劣工况下都能对地形实现稳定的识别。
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公开(公告)号：CN118193446A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410508146.0
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F15/173
Abstract: 本发明提供了一种异构多核处理器的虚拟化核间通信方法，该方法包括：响应于应用远程处理器消息传递协议的异构多核处理器中第一处理器核心与第二处理器核心之间的通信请求；在第一处理器核心、第二处理器核心上均创建VCAN专用节点，以基于VCAN专用节点创建第一处理器核心与第二处理器核心之间的通道；获取基于通信请求的通信任务，根据通信任务配置报文过滤规则；其中，报文过滤规则用于获取通信任务所需要的目标报文；将第一处理器核心获取的初始报文通过通道发送至第二处理器核心；第二处理器核心基于报文过滤规则从初始报文中接收目标报文。本方案能够提高现有异构多核处理器的通信效率和开发效率。
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公开(公告)号：CN117706379B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410166676.1
申请日：2024-02-06
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , H01M10/42 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种电池动态安全边界构建方法、装置及存储介质，属于电池安全技术领域。本发明解决了现有技术中的电池安全边界难以准确确定的问题。本发明的电池动态安全边界构建方法包括步骤1、获取电池全生命周期数据；步骤2、基于电池全生命周期数据获得电池特征数据组和车辆故障类型的映射关系；步骤3、基于电池特征数据组构建数量均衡的特征数据集；提取与车辆故障类型映射关系对应的数量均衡的特征数据集；使用支持向量数据描述算法对提取的数量均衡的特征数据集中电池热失控发生前不同时间提前量下的特征数据进行训练获得安全边界模型，将安全边界模型连续递进分析，获得与车辆故障类型对应的电池由正常状态向失控状态演变的动态安全边界。
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