一种用于车辆传动系统NVH诊断的数据驱动型预测和分析方法

    公开(公告)号:CN115828751A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211561562.4

    申请日:2022-12-06

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本申请公开了一种用于车辆传动系统NVH诊断的数据驱动型预测和分析方法,其用于车辆传动系统NVH诊断的数据驱动型预测和分析方法包括:获取采集到的车辆状态信号;将所述车辆状态信号输入至预先训练好的NVH预测诊断模型中进行分析,得到车辆的NVH状态分析结果,其中,所述NVH预测诊断模型采用随机森林算法构建。本申请解决了传统基于机理的建模方法和分析流程过于复杂,导致实时运算过程消耗大量算力的问题,减少了NVH分析时的算力消耗,更适合在TCU上运行。

    车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114228719A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202210129124.4

    申请日:2022-02-11

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本申请公开了车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质,所述车辆辅助制动方法包括:当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时,获取所述车辆的当前行驶信息,所述当前行驶信息包括当前车速;根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速,判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速;若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速,则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数,根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线,基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡。本申请解决了现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。

    一种用于信号灯场景下的数据驱动型车速规划方法

    公开(公告)号:CN114261392B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202111634690.2

    申请日:2021-12-29

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开一种用于信号灯场景下的数据驱动型车速规划方法,包括:基于机器视觉和无线通信技术以获得前方信号灯信息,发送给周围车辆;判断是否能在限速方位内通过交叉路口,并根据不同工况进行车速规划,构建马尔科夫模型并求解;根据信号灯持续时间和信号灯类型,以及对车辆行为的预测,计算以当前状态到达红绿灯的时间,进行模式识别,三种工况对应的车速规划为:Acc工况、Brk工况和Nor工况,并针对不同的工况,设计不同的优化目标进行车速规划;采用Q‑learning方法求解出离线Q表,嵌入到MCU中实现预期目标;三种工况进行实车试验和验证。本发明的优点是提高了车辆的通过性。

    车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114228719B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202210129124.4

    申请日:2022-02-11

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本申请公开了车辆辅助制动方法、电子设备及存储介质,所述车辆辅助制动方法包括:当检测到所述车辆与预设危险路况之间的第一距离减小时,获取所述车辆的当前行驶信息,所述当前行驶信息包括当前车速;根据所述第一距离和所述预设危险路况对应的危险路况特征确定当前安全车速,判断所述当前车速是否大于所述当前安全车速;若确定所述当前车速大于预设的行驶安全车速,则根据所述当前行驶信息确定当前驾驶意图和当前安全性系数,根据所述当前驾驶意图和当前安全性系数从预置的降挡曲线中确定目标降挡曲线,基于所述目标降挡曲线控制所述车辆降挡。本申请解决了现有技术的辅助制动实用性较低的技术问题。

    一种用于信号灯场景下的数据驱动型车速规划方法

    公开(公告)号:CN114261392A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111634690.2

    申请日:2021-12-29

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开一种用于信号灯场景下的数据驱动型车速规划方法,包括:基于机器视觉和无线通信技术以获得前方信号灯信息,发送给周围车辆;判断是否能在限速方位内通过交叉路口,并根据不同工况进行车速规划,构建马尔科夫模型并求解;根据信号灯持续时间和信号灯类型,以及对车辆行为的预测,计算以当前状态到达红绿灯的时间,进行模式识别,三种工况对应的车速规划为:Acc工况、Brk工况和Nor工况,并针对不同的工况,设计不同的优化目标进行车速规划;采用Q‑learning方法求解出离线Q表,嵌入到MCU中实现预期目标;三种工况进行实车试验和验证。本发明的优点是提高了车辆的通过性。

    车辆拥堵工况的识别方法、装置、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115659161A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211095587.X

    申请日:2022-09-06

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开一种车辆拥堵工况的识别方法、装置、终端设备及存储介质,该方法包括:获取当前车辆行车数据;对当前车辆行车数据进行处理,得到处理后的状态特征参数;通过主成分分析法对状态特征参数进行分析,根据分析结果构建主成分数据;将所述主成分数据输入到预先得到的车辆拥堵工况识别模型,输出当前车辆拥堵工况的识别结果。本申请通过获取自车数据并通过主成分分析法和带有径向基核函数的软间隔支持向量机训练出识别精确度高的车辆拥堵工况识别模型。达到了以较低的成本安全可靠地识别和判断当前车辆是否处于拥堵工况的效果。

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