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公开(公告)号：CN117076969A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311086240.3
申请日：2023-08-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于一维残差卷积自编码器的自动驾驶测试场景提取方法，包括以下步骤：1)对自然驾驶数据集预处理；2)选取若干不同的场景数据，形成高维场景特征数据集；3)利用一维残差卷积自编码器对高维场景特征数据集的各个场景数据进行特征降维，形成低维特征类型数据集；4)考虑到不同特征之间的权重差异，分别计算低维特征类型数据集的各类特征向量对应的权重，并对低维特征类型数据集的各类特征向量对应的特征数据进行赋权，得到赋权后的低维特征类型数据集；5)利用K‑Means聚类模型对赋权后的低维特征类型数据集进行聚类，得到低维特征类型数据集的场景数据分类；6)根据各场景类别在高维场景特征数据集中对应的若干场景数据，对各场景类别命名。
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公开(公告)号：CN116749982A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310877700.8
申请日：2023-07-17
Applicant: 徐州徐工传动科技有限公司 , 重庆大学
IPC: B60W40/00 , B60W40/064 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了基于改进的双层卡尔曼滤波的工程车辆路面附着系数状态估计方法，包括以下步骤：1）基于车辆动力学，搭建车辆动力学模型；2）通过CAN信号将输入信号输入到动力学模型中，获取并建立车辆动力学模型的系统状态方程与系统观测方程；3）将仿真得到的若干数据点利用第一层扩展卡尔曼滤波进行状态估计，得到横摆角速度、纵向速度和侧向速度；4）将滤波后的状态估计数据点作为输入，输入到整车动力学仿真模型，并利用Dugoff轮胎模型，得到车辆的纵向力与侧向力；5）建立第二层平方根容积卡尔曼滤波，最终得到路面附着系数的估计值。本发明即减少了车辆的传感器数量，又提高了工程车辆在对实时路面附着系数估计时的精度与准确性。
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公开(公告)号：CN111145552B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010011237.5
申请日：2020-01-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种基于5G网络的车辆动态换道轨迹的规划方法，包括以下步骤：1)通过优秀驾驶员在实际道路环境中进行换道试验，得到连续的周围车辆的行驶轨迹点作为原始数据集；2)构建出多个GRU网络模型，组成用于预测周围车辆的行驶轨迹的GRU网络结构图；3)将步骤1)得到的原始数据集分为训练集和测试集；3‑1)利用训练集确定各GRU网络模型的权重参数和偏置向量，得到基于GRU网络模型的轨迹预测模型；3‑2)利用测试集对基于GRU网络模型的轨迹预测模型进行预测结果的可靠性验证测试；4)建立换道场景模型；5)计算出换道车辆的换道规划轨迹；6)根据实时交通流情况重复步骤2)到步骤5)，进行滚动计算得到实时响应周围交通流变化的换道车辆的动态换道轨迹。
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公开(公告)号：CN111681452A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010060108.5
申请日：2020-01-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967 , H04L29/08
Abstract: 发明提供一种基于Frenet坐标系下的无人驾驶汽车动态换道轨迹规划方法。该方法包括建立路径生成模型、对环境进行感知、上层行为决策层发出变道指令、路径生成模型规划出备选运动轨迹集合和对备选轨迹进行选择等步骤。该方法以离散的全局轨迹为目标路径，采用三次多项式，算法复杂度低，有着较好的可行性。
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公开(公告)号：CN109882472B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910148834.X
申请日：2019-02-28
Applicant: 重庆大学
IPC: F15B19/00 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了商用车气压后桥模块总成特性测试系统及方法，系统主要包括气动系统、测控系统和上位机。气动系统模拟气压后桥模块总成的气压环境测控系统测量气压后桥模块总成的特性。方法主要步骤为：1)样件根据脉冲电压信号III控制接收气体的流量和速度。样件根据脉冲电压信号IV控制排放气体的流量和速度；2)气压传感器监测样件的气压信号，并传送至数据采集装置；3)数据采集装置将气压信号、脉冲电压信号III和脉冲电压信号IV传送至上位机；4)上位机得到气压后桥模块总成特性。本发明提供的商用车气压后桥模块总成特性测试系统及方法，可以测试气压后桥模块总成的静特性、动特性、响应特性以及调节功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110667395A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910944879.8
申请日：2019-09-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种换挡规律优化方法，具体涉及的是一种基于制动工况的两挡自动变速箱的纯电动汽车换挡规律多目标优化方法，包括以下步骤：(1)采用分段式制动力分配方法，通过制动工况下的整车制动力分析，得到不同挡位和制动强度下的电机再生制动力矩；(2)使用车速、电机再生制动力矩和制动强度作为换挡规律的优化变量；(3)采用再生制动回收能量和制动时整车的冲击度为换挡规律的优化目标；(4)以电机最大转矩值约束、再生制动低速截止点约束和电池荷电状态约束作为是否制动换挡的约束条件；(5)使用多目标布谷鸟优化算法结合步骤(2)中的设计变量，步骤(3)中的优化目标以及步骤(4)中的约束条件进行换挡规律优化。
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公开(公告)号：CN110594317A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910705430.6
申请日：2019-08-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双离合器式自动变速器的起步控制策略，控制步骤如下：1)、建立双离合器式自动变速器起步过程的动力传动模型；2)、从动力传动模型中采集最优起步过程控制策略数据，将采集的数据导入自适应模糊神经网络工具箱中，学习优秀驾驶员的控制策略；3)、采用多目标粒子群优化算法，对模糊神经网络学习后的数据进行优化。在体现起步意图的同时，使冲击度和滑磨功达到最优平衡，从而实现车辆快速平稳的起步。
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公开(公告)号：CN109284540A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811013106.X
申请日：2018-08-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于工况识别的变衰减因子指数预测模型方法，主要步骤为：1)确定标准循环工况。2)将标准循环工况分割成m个工况块I。3)提取m个工况块I的最优衰减因子Td。4)所有工况块I中包含的样本数据记为数据集X。5)将数据集X分解为训练样本数据集A和测试样本数据集B。6)对SVM识别器进行训练和测试。7)将待检测的汽车实际行驶的综合循环工况分割成n个工况块II。将n个工况块II输入到测试完成的SVM识别器中，从而得到最优衰减因子Td'。8)得到变衰减因子指数预测模型。9)将n个工况块II输入到变衰减因子指数预测模型中，得到车速预测结果。本发明具有自适应性、高预测精度、不易陷入局部最优且能适用多种行驶工况。
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公开(公告)号：CN107795676A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710935800.6
申请日：2017-10-10
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: F16H59/08 , F16H3/06 , F16H59/36 , F16H61/0213 , F16H61/26 , F16H63/30 , F16H2059/082
Abstract: 本发明提供了基于同步轨迹优化的纯电动两挡AMT换挡控制方法，提出了换挡电机与驱动电机并行协调控制策略，并详细分解了同步器工作过程，以PI控制方法和基于极小值原理的最优控制方法确定了最优同步轨迹，保证了良好的换挡品质，提高了换挡的平顺性和快速性。
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公开(公告)号：CN103978973B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410250105.2
申请日：2014-06-06
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: Y02T10/6221 , Y02T10/6286 , Y02T10/92
Abstract: 本发明提供了一种双电机混合动力系统的全工况控制方法，可控制实现两个电机的并联驱动，从而降低了发动机的工作频率，可通过调节行星排的运动来调节发动机工作在最佳效率区，同时，可同时控制两个电机回收制动能量，提高了回收制动能量率。
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