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公开(公告)号：CN110191435B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201910447208.0
申请日：2019-05-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异构网络控制器的车载异构网络测试系统及方法，采用异构网络控制器，能够实现对不同网络终端设备的即插即用，相较于现有车载异构网络测试系统，有效的降低测试成本，并能够更好的支持不同的无线接入设备，开展各类网络设备应用于车载异构网络的测试工作；采用异构网络控制器对所测试算法进行调试，能够为不同类型、不同流程的车载异构网络切换方法提供切换流程支持，以实现不同算法的快速部署和快速测试，减少了测试开发流程，提高算法测试升级迭代速度，测试同时收集网络性能信息和网络状态数据，用于对车载异构网络切换算法对网络性能的影响、应用效应的影响作出准确评价。
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公开(公告)号：CN110224893A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910522699.0
申请日：2019-06-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种用于车载异构网络的计算机测试系统及测试方法，通过计算机连接多以太网卡的方式，实现计算机在多种车联网系统的同时接入，利用多线程技术实现多车联网终端场景的模拟，以实现测试平台条件下，用较少的终端数量模拟复杂的车联网通信场景，系统能够兼容各类适用于车联网的无线通信技术，实现不同类型、不同需求和不同目的的车在异构网络选择方法的测试和验证；采用通用集成开发环境对所测试算法进行调试，能够为不同类型，不同流程的车载异构网络切换方法提供切换流程支持和数据接口支持，测试同时收集网络性能信息和网络状态数据，用于对车载异构网络切换算法对网络性能的影响、应用效应的影响作出准确评价。
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公开(公告)号：CN109094574B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810864504.6
申请日：2018-08-01
Applicant: 长安大学
IPC: B60W30/12 , B60W50/00 , B60W50/02 , B60W50/14 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，通过信息采集模块获取无人车车辆状态特征，包括方向盘转角、车速、刹车状态等；通过高清摄像头、雷达和激光测距仪获取无人车周围环境数据，包括路障，路标和道路交通标线，以高性能的嵌入式计算机作为主控模块，将获取的车辆状态信息及周围环境信息数据并行输入数据规格化分块存储模块，主控模块通过分析得到无人车驾驶状态信息，从数据分块检测模块分别获取相应的信息，再分别通过控制模块对车辆进行控制，包括车道偏离预警，发出报警并紧急制动，能够有效的检测异常无人车驾驶状态，并采取相应的措施，避免发生安全事故。
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公开(公告)号：CN109100155A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810745904.5
申请日：2018-07-09
Applicant: 长安大学
IPC: G01M17/007 , G05B23/02
Abstract: 本发明实施例提供了一种无人车在环快速仿真测试系统，包括：虚拟仿真测试子系统，用于生成虚拟测试场景，并向测试台架控制子系统发送路面状态控制指令；测试台架控制子系统，用于模拟路面状态；还用根据无人车驾驶参数来评估无人车的驾驶性能；无人车控制子系统，用于根据虚拟测试场景对无人车进行驾驶控制。上述系统由于采用了虚拟现实技术和硬件在环相结合的仿真测试方式，因此，能够在室内实现可控制、可重复且有效的无人车在环快速仿真测试；而且由于其能够尽可能的穷举所有极端或者特殊的道路状况，因此，能充分保障无人驾驶车辆上路前的安全性、可靠性。本发明实施例还提供了一种无人车在环快速仿真测试方法。
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公开(公告)号：CN109166140B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810852477.0
申请日：2018-07-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明属于智能汽车定位技术领域，具体涉及一种基于多线激光雷达的车辆运动轨迹估计方法及系统，其中方法包括，根据车辆的初始位姿和不同时刻惯性传感器的输出值得到粗选运动轨迹；获取多线激光雷达不同时刻的三维点云数据并进行栅格化处理得到灰度图；对相邻时刻的两帧灰度图之间的特征点进行特征匹配，得到特征匹配点对；根据特征匹配点对得到相邻时刻的点云数据之间的变换关系；根据所述变换关系得到车辆的精确运动轨迹，基于粗选的轨迹进行特定范围内的SURF匹配，这样就减少了SURF特征匹配的运算量和运算时间。该车辆轨迹估计方法无须依赖高精度地图、GPS和UWB等辅助定位技术，环境适用性强且应用范围广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110807922A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911040213.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人车交叉路口通行能力测试系统及测试方法，利用设有交通信号灯的十字交叉测试道路作为无人车测试场地，在十字交叉测试道路旁设置路侧设备和控制中心计算机，利用路侧设备和控制中心计算机与待测试车辆实现信息交互，获取待测试车辆行驶信息，然后利用参考车辆作为待测试无人车辆测试过程中的影响车辆，利用参考车辆及十字交叉测试道路对待测试无人车辆进行测试，能够有效模拟无人车在实际道路行驶过程中遇到的路况，本发明更加贴近于真实行驶环境，使得测试结果能够更加准确地表现待测车辆通过交叉路口的能力，相比于实际道路测试，测试过程更加安全、相比于虚拟仿真测试，测试环境更加接近真实交通环境，测试结果更加真实可靠。
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公开(公告)号：CN109284889A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810797056.2
申请日：2018-07-19
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种无人车反应敏捷度评测方法，包括：对无人车所处的交通环境复杂度进行评估，获得环境复杂度指标M1；评估无人驾驶车辆的驾驶行为，获得驾驶行为指标Bk；获得实时性指标M2；对M1、Bk和M2加权求和，获得无人车敏捷度得分M，根据所述无人车敏捷度得分M确定所述无人车反应敏捷度水平等级。根据上述方式，能够提供一种无人车反应敏捷度进行评估的方法，该方法从环境复杂度、驾驶行为、操作实时性三个维度对无人车反应敏捷度进行分析，能够得到科学有效的评测结果，从而保证了无人车在真实环境中实现稳定、安全、可靠的驾驶。本发明实施例还提供了一种无人车反应敏捷度评测装置。
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公开(公告)号：CN109094574A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810864504.6
申请日：2018-08-01
Applicant: 长安大学
IPC: B60W50/00 , B60W50/02 , B60W50/14 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于台架的无人车驾驶状态测量控制系统，通过信息采集模块获取无人车车辆状态特征，包括方向盘转角、车速、刹车状态等；通过高清摄像头、雷达和激光测距仪获取无人车周围环境数据，包括路障，路标和道路交通标线，以高性能的嵌入式计算机作为主控模块，将获取的车辆状态信息及周围环境信息数据并行输入数据规格化分块存储模块，主控模块通过分析得到无人车驾驶状态信息，从数据分块检测模块分别获取相应的信息，再分别通过控制模块对车辆进行控制，包括车道偏离预警，发出报警并紧急制动，能够有效的检测异常无人车驾驶状态，并采取相应的措施，避免发生安全事故。
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公开(公告)号：CN105109357A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510582772.5
申请日：2015-09-14
Applicant: 长安大学
IPC: B60L11/18
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T10/7088
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车智能充电系统及方法，该系统包括智能充电管理平台和充电站。所述智能充电管理平台与电动汽车、充电站均通过网络连接进行信息传输。充电站包括配电系统、充电系统和充电监控系统，并公开了一种基于电动汽车智能充电系统的一种电动汽车智能充电方法。本发明能为需要充电的电动汽车提供查询附近充电站的便捷服务，避免电动汽车半路抛锚，让电动汽车用户消除电动汽车远距离行驶无法充电的担心；并能让电动汽车用户根据自己实际需要，对充电站进行多因素排序，避免电动汽车用户在某一充电站过长时间的排队等待充电，帮助电动汽车用户对所要前往充电的充电站做出最佳选择。
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公开(公告)号：CN109491364B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201811377453.0
申请日：2018-11-19
Applicant: 长安大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种用于车辆测试的驾驶机器人系统及控制方法，通过轨迹跟踪单元用于实现驾驶机器人系统对预设的行驶轨迹进行高精度的跟随控制，通过调整车辆的前轮转角和行驶速度，使得车辆跟随预设的目标轨迹行驶，从而实现了将高精度轨迹跟踪单元的目标指令下发至测试车辆，实现对车辆的运动控制。远程数据传输单元用于实现被测试车辆和监控中心的实时全双工通信，监控中心可以随时下发指令控制被测试的车辆，车内的驾驶机器人系统则实时采集被测试车辆的车辆状况信息，实现了对被测试车辆状态的远程监控。本发明采用定位技术与高精度轨迹跟踪技术相结合的方式实现封闭试验场内被测试车辆的自动测试，控制精度高、重复性好、耐久性强。
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