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公开(公告)号：CN109260720A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811484616.5
申请日：2018-12-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于机械技术领域，具体的说是一种S型无碳小车。该无碳小车包括支撑机构、原动机构、传动机构、转向机构和行走机构；所述的传动机构中的主动齿轮5固定在原动机构中绕线轴的一端；所述的行走机构中的前轮支架12通过其上部的前轮支架轴在支撑机构中的龙门架内旋转；所述的转向机构固定在支撑机构中的底板上。本发明是一种结构简单，灵活小巧，无急回，易制造，易推广且有合理的微调机构及调节方法的S型无碳小车。
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公开(公告)号：CN105774450B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610284617.X
申请日：2016-05-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种二自由度解耦减速机构，旨在克服动力输出端的不规律受迫振动与驱动力稳定传递之间的矛盾，在减小动力输出端惯性力的同时使其能够输出稳定动力。本发明包括机架(1)，动力输出轴(2)，动力输出轮(3)，第Ⅰ、第Ⅱ惰轮(4、5)，第Ⅰ、Ⅱ次级减速轮(6、7)，Ⅰ、Ⅱ轴(8、9)，第Ⅰ、Ⅱ初级减速轮(10、11)，第Ⅰ、Ⅱ分动轮(12、13)，差速器总成(14)，直线导向机构(15)，第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ连杆轴承总成(16、17、18、19)。应用所述机构，可实现动力输出端直线运动与转动的解耦，使动力源不随动力输出端做平动，从而减小动力输出端的惯性力，并保持输出动力平稳。该装置总体尺寸小，传动链短，方便安装应用。
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公开(公告)号：CN113947259B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111321247.X
申请日：2021-11-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/23213 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B60W40/105
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU神经网络的不同风格驾驶员车速预测方法，包括：对驾驶数据库进行划分，得到对应不同驾驶风格的多个驾驶子数据库；分别构建对应不同驾驶风格的GRU车速预测模型；分别从各个驾驶子数据库中提取出训练数据，进行预处理，并按照时间序列逐时间步滑动生成训练样本序列数据库；利用训练样本序列数据库分别对对应驾驶风格的GRU车速预测模型进行训练；每间隔一定时间，对当前驾驶风格进行判定，并在预设时间段内持续不变时，引入与当前驾驶风格对应的GRU车速预测模型进行车速预测。本发明为不同驾驶风格状态下的预测任务构建不同的GRU车速预测模型，对比不区分驾驶风格预测模型的预测结果，能够有效提升预测的稳定性和预测精度。
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公开(公告)号：CN109260720B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN201811484616.5
申请日：2018-12-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于机械技术领域，具体的说是一种S型无碳小车。该无碳小车包括支撑机构、原动机构、传动机构、转向机构和行走机构；所述的传动机构中的主动齿轮5固定在原动机构中绕线轴的一端；所述的行走机构中的前轮支架12通过其上部的前轮支架轴在支撑机构中的龙门架内旋转；所述的转向机构固定在支撑机构中的底板上。本发明是一种结构简单，灵活小巧，无急回，易制造，易推广且有合理的微调机构及调节方法的S型无碳小车。
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公开(公告)号：CN109624986B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910077510.1
申请日：2019-03-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于汽车智能辅助驾驶及汽车安全技术领域，具体的说是一种通过对特定驾驶员风格的模式切换及跟车行为自适应学习进行自适应巡航控制的基于模式切换的驾驶风格的学习巡航控制系统及方法。本发明将驾驶风格定义于不同跟车情况下驾驶员在定速巡航，加速接近，稳态跟车，快速制动几种模式间的切换策略，学习其驾驶风格，并在每种驾驶模式下使用基于连续状态的学习方法进一步学习其驾驶特性，该系统适用于L2级别自动驾驶车辆，目标是有效学习到驾驶员的驾驶风格特性，提高特定驾驶员在不同工况下对于自适应巡航系统的适应性及接受度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109887286A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910220070.0
申请日：2019-03-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于汽车智能辅助驾驶及能量控制技术领域，其涉及的是一种能够为车辆提供驾驶建议的基于云平台的卡车驾驶指导系统及其指导方法，通过利用前方道路信息、实时交通信息、气象天气信息和卡车周边环境信息为卡车提供最优巡航路径、最优巡航车速及相关档位、建议停靠的服务区、防驾驶疲劳提醒、交通事故频发路段指导、跨江跨河路段指导、高速公路匝道口提醒、高架桥梁路段提醒、隧道路段指导、弯道路段指导、持续长下坡指导。以达到合理规划行程，降低拥堵概率，提高燃油经济性和经济效益，预防驾驶疲劳，提高驾驶员注意力，降低行车风险的效果。
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公开(公告)号：CN106649983A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610982548.X
申请日：2016-11-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种用于无人驾驶车辆高速运动规划的车辆动力学模型建模方法，通过对车辆动力学模型合理的简化和恰当的计算方法，对车辆高速工况下的运动状态进行准确估计。先建立考虑车辆横摆运动和侧向运动的二自由度车辆模型，再由前轮转角、侧偏角、质心侧偏角之间的几何关系、轮胎侧向力和侧向加速度的力学关系建立系统的动力学方程，最后采用合理的数值计算方法对建立的车辆动力学微分方程进行求解，得到车辆稳态运动时的状态参数，如曲率半径、横摆角速度和轮胎侧向力等参数，从而为车辆的路径规划提供依据。通过对实车试验和仿真结果对比，该模型能准确、快速地计算出车辆的运动状态且算法简单、易于实现，能够满足无人车辆对实时性的要求。
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公开(公告)号：CN105415996A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201610020862.X
申请日：2016-01-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式驱动独立转向电动汽车的悬架及转向系统，通过安装支架固定在车身上，包括车轮、轮毂电机、车轮支架、制动器、转向系统以及双横臂悬架系统，所述转向系统安装于车身的安装支架之上，所述车轮支架与所述转向系统输出端相联，所述双横臂悬架系统安装于车轮支架上，所述双横臂悬架系统与所述转向系统之间的运动无干涉。本发明所提供的装置使单个车轮具有大转向角能力的同时，集成了带有横向稳定器的双横臂悬架系统，从而改善了轮胎接地状态、提高附着极限、减少了轮胎磨损，增大了汽车侧倾刚度，从而改善了操纵稳定性，且整个系统易于调校。
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公开(公告)号：CN115092165A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210730724.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类模型的不同循环工况下驾驶员风格辨识方法，包括以下步骤：S1、建立驾驶风格数据库：选取车型和路线，采集驾驶数据，并对数据进行预处理；S2、典型驾驶场景划分：对数据进行归一化，设定驾驶场景类型和边界条件，确定最佳粗聚类数目，并二次聚类获取典型驾驶场景；S3、对不同循环工况下驾驶员风格进行辨识：根据典型驾驶场景包含的数据信息建立不同循环工况的驾驶风格辨识数据特征，并基于主成分分析思想实现对数据特征的剔除和保留，引入自组织映射神经网络建立驾驶员风格辨识模型，输入筛选后的数据特征得到不同驾驶员在各类循环工况下的驾驶行为倾向，实现在不同循环工况下驾驶员风格的辨识。
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公开(公告)号：CN113947259A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111321247.X
申请日：2021-11-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , B60W40/105
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU神经网络的不同风格驾驶员车速预测方法，包括：对驾驶数据库进行划分，得到对应不同驾驶风格的多个驾驶子数据库；分别构建对应不同驾驶风格的GRU车速预测模型；分别从各个驾驶子数据库中提取出训练数据，进行预处理，并按照时间序列逐时间步滑动生成训练样本序列数据库；利用训练样本序列数据库分别对对应驾驶风格的GRU车速预测模型进行训练；每间隔一定时间，对当前驾驶风格进行判定，并在预设时间段内持续不变时，引入与当前驾驶风格对应的GRU车速预测模型进行车速预测。本发明为不同驾驶风格状态下的预测任务构建不同的GRU车速预测模型，对比不区分驾驶风格预测模型的预测结果，能够有效提升预测的稳定性和预测精度。
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