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公开(公告)号：CN104760591B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201510189222.7
申请日：2015-04-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W20/10
Abstract: 本发明涉及一种混合动力综合控制系统，其功能包括模拟信号、车速脉冲信号、开关信号采集与处理，控制软件存储与运行，系统换挡与模式切换操作元件液压电磁阀驱动，与系统其它ECU的CAN总线通讯，以及与上位机通讯等；在混合动力功率优化管理与分配基础上，尽量将电池SOC保持在较高水平，提高车辆动力性能并满足其它系统大功率用电需求。本发明中的综合控制系统能够满足车辆混合动力系统信号处理与控制决策对于软硬件的要求，其控制软件以保持电池SOC在较高水平为出发点进行能量管理与分配，使电池具有较高的功率与能量裕度，从而使电动机可以较大的功率和较长的时间在急加速等大驱动功率需求工况对发动机进行助力。
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公开(公告)号：CN104932253A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510170447.8
申请日：2015-04-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种机电复合传动最小值原理实时优化控制方法，它涉及具有伴随状态在线调节功能的机电复合传动最小值原理实时优化控制方法。通过采用最佳的控制策略u*(t)，合理分配不同动力部件的目标功率，使得燃油经济性最好，应用最小值原理对系统能量管理控制策略的目标函数进行求解，具体形式可以表示为对于这种两点边值求解问题，应用循环迭代选取p(t)的方法，获得全局的最优控制策略并保持电池组状态变量满足|x(tf)-x(t0)|≤δ。根据系统状态，实时对优化问题中的伴随状态进行在线调节，保证优化结果对于车辆行驶环境变化和驾驶员驾驶行为差异的自适应性。本发明的各部件均工作在合理的范围之内，且其状态变换比较平稳，保证了各元件的动态响应能够实时跟踪最优轨线。
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公开(公告)号：CN119289053A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411448607.6
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种机电复合传动液压行星机构变速系统，包括：液压行星机构、控制机构；其中，控制机构存储设定参数，将根据车辆开启指令、主油路实时液压生成的主油路控制信号、油泵控制信号发送至液压行星机构；主油路开启后，进行升挡预充油控制或升挡调速控制，或者，进行降挡预充油控制或降挡调速控制，驱动电机运行；液压行星机构将主油路电磁阀打开至设定开度，实时调整主油路电磁阀实时开度、离合电磁阀开合、制动电磁阀开合。本发明所述一种机电复合传动液压行星机构变速系统具有控制精度高、实时性强、响应快、结构简单、成本低、占用空间小等特点，可广泛应用于交通领域。
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公开(公告)号：CN113815611B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010568691.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , B60T8/1761
Abstract: 本发明提供的车辆制动滑移率九点五态逻辑控制方法和系统，以跟随误差为横坐标，以跟随误差的变化率为纵坐标构建相平面之后，根据偏差零带的界限和偏差变化率的界限将相平面分为九种控制状态。在获得九种控制状态之后，根据滑移率误差与偏差零带界限间的关系，以及滑移率误差变化率与偏差变化率的界限间的关系将相平面上的九种控制状态变为五种控制状态，然后根据五种控制状态对车辆制动的滑移率误差进行调节。本发明提供的车辆制动滑移率九点五态逻辑控制方法和系统，基于九点控制器理论，将九点控制器中的九种控制状态转换为五种控制状态，能够在降低设计难度的同时，提高控制效果。
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公开(公告)号：CN117022324A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311090175.1
申请日：2023-08-28
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶汽车合规性安全决策规划系统和方法，包括感知模块、导航模块、合规性安全决策规划模块和控制模块。合规性安全决策规划模块包括决策层和规划层。决策层基于感知模块和自车状态信息进行高层次的规划，选择合适的行驶策略以满足交通规则和安全性要求。规划层根据决策层生成的行驶策略和导航模块提供的全局参考路径，进行路径规划和轨迹生成。感知模块用于获取周围环境中的车辆信息和交通标志标线信息，导航模块提供全局参考路径，控制模块用于跟踪控制生成的参考轨迹。本发明的优点是：能够确保自动驾驶汽车在复杂的交通场景中满足合规性和安全性要求。能够有效的处理不同类型的法规并进行拓展，计算效率高，实时性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115723725A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211610739.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种分体式飞行车辆的线控底盘制动系统，包括：再生制动系统、防抱死制动系统、牵引力控制系统、VCU、液压调节模块、轮毂电机模块、电源；其中，VCU用于确定制动模式，并进行逻辑控制，向液压调节模块发送主缸需求液压制动压力，向电机调节模块发送需求电机制动力矩；液压调节模块用于进行液压制动压力调节；轮毂电机模块用于进行电机制动力矩调节；电源用于供电，并向VCU提供电池SOC。本发明所述分体式飞行车辆的线控底盘制动系统具有计算时间短、响应快、能应对突发状态、匹配分体式飞行车辆的特点，可广泛应用于智能交通工具领域。
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公开(公告)号：CN115061373A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210734995.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种混合动力系统电机温升预测博弈优化控制方法，包括以下步骤：S1：根据历史采样时刻以及当前时刻的驾驶员踏板位置、车速、加速度车辆状态信号以及高斯过程回归预测得到未来车辆需求车速函数v(t*)的分布；S2：取95％的置信区间作为未来车速轨迹范围，95％的置信区间内的任意一条速度轨迹同等对待，作为博弈参与者“环境”的策略集；S3：根据插电式混合动力汽车参数，构建车辆与动力系统各部件动力学模型；本发明在能量管理策略中建立电机温升模型和转矩波动模型，以燃油消耗、电机温升以及整车动力性为目标函数，构建基于MPC的预测型能量管理框架，实现燃油经济性、电机温升和寿命以及动力性多目标的协同优化。
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公开(公告)号：CN114545981A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210224659.X
申请日：2022-03-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明属于飞行器技术领域，具体涉及一种基于模态预测的飞行车辆路径规划方法，在第一层中，车辆采取博弈学习的框架完成全局规划，同时采集模态切换训练数据，该数据包括车辆与障碍物的相对位置信息、障碍物属性信息以及空地模态的切换动作；相对位置信息与障碍物属性信息是后续模态预测网络的输入，空地模态的切换动作是模态预测网络的输出；第二层用第一层采集的训练数据训练模态预测网络，在突变环境中，根据传感器采集的相对位置信息、障碍物属性信息预测切换模态，最终将预测的模态值回送到第一层的学习框架，获取局部规划路径。本发明解决了飞行车辆复杂突变环境中空地模态切换决策以及多模态路径规划的难题。
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公开(公告)号：CN111332126B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201911307578.0
申请日：2019-12-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60L7/10
Abstract: 本发明提供一种车辆制动能量回收控制方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括当整车控制器接收到制动信号时，根据车辆当前状态计算车辆所需制动力，得到前轮摩擦制动力矩、后轮摩擦制动力矩和电机再生制动力矩三个控制变量，基于预测模型的改进遗传算法计算所述三个控制变量；在所述模型预测控制的框架下执行遗传算法；采用多种群组合迭代和平均分布方法；输出所述最优控制序列后在下一时刻根据车辆状态重新计算所述最优控制序列的三个控制变量值；根据计算的每一时刻的最优控制序列的电机再生制动力矩，所述整车控制器向所述电机及其控制器发送控制信号。本发明实现在紧急制动工况下保证整车安全性，同时在常规制动工况下，提升制动回收能量。
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公开(公告)号：CN111645699B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010525798.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/105 , B60W50/00 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的模型自适应侧向速度估计方法，首先参考车辆的侧向加速度、横摆角速度与前轮转向角等信息，设计SR‑UKF算法的自适应过程噪声矩阵与测量噪声矩阵；然后在原估计方法动力学模型的基础上，加入自适应项以融合运动学模型，两模型权重比由自适应项的系数调整；最后，将自适应噪声矩阵和自适应模型代入定SR‑UKF算法进行侧向速度估计。其中，根据侧向加速度和横摆角速度传感器值与动力学模型计算值偏差定义两传感器置信度的基本概率函数，并依照Dempster‑Shafer证据理论融合两传感器信息，从而根据两传感器的观测值定量地计算评估动力学模型的精确度与传感器的不确定性，得出估计方法模型中自适应项的系数值，最终实现模型的自适应。
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