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公开(公告)号：CN117184103B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311473436.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种驾驶风格识别方法、系统及设备，涉及车辆辅助驾驶控制领域。本发明通过采集不同风格驾驶员在多种驾驶场景下的驾驶数据，并提取每个驾驶片段内驾驶数据的低维驾驶特征，使用聚类分析将多个驾驶特征聚类成多种驾驶风格类型，并设计基于聚类中心的驾驶风格识别规则，降低了人工设计驾驶风格识别规则的成本和主观性，提高了驾驶风格识别规则在不同场景下的适应性。进一步地，本发明根据每个驾驶片段的数据特征设计基于专家知识的驾驶风格识别规则，使用专家知识对基于机器学习的驾驶风格识别规则进行补充修正，避免了机器学习算法识别结果在部分场景下与驾驶员主观感受不一致的情况，提高了驾驶风格识别的准确率和实用性。
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公开(公告)号：CN116906561B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311180891.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于短时驾驶风格识别的车辆换挡点优化控制方法及系统，属于智能驾驶技术领域。本发明采取基于加权欧式距离的K‑means算法对短时驾驶风格进行聚类，以准确地确定最佳变换向量和驾驶风格分类阈值，使短时驾驶风格识别结果更加准确，本发明在短时驾驶风格识别的基础上计算激进因子以优化换挡点计算公式中动力性系数和经济性系数，使优化后的车辆换挡规律能够实时满足不同驾驶员在不同时刻的个性化换挡需求，从而进行更符合驾驶员需求的车辆转矩控制。
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公开(公告)号：CN104260725B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410487956.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B60W30/025 , B60W30/18145 , B60W50/0098 , B60W2050/0029 , B60W2050/0083 , B60W2050/0089 , B60W2420/42 , B60W2520/06 , B60W2520/10 , B60W2540/30 , B60W2550/142 , B60W2550/146 , B60W2550/148 , B60W2550/20 , B60W2710/226 , B60W2720/10 , B60W2720/106 , B60W2720/14 , G05D1/0088 , G06N99/005
Abstract: 本发明公开了一种含有驾驶员模型的智能驾驶系统，该系统包括驾驶员模型模块，该驾驶员模型模块根据驾驶员的驾驶特征和道路环境信息调节车辆的性能。通过应用本发明的系统，在驾驶车辆的过程当中能够将驾驶员的视觉和触觉信息考虑在内，从而调整车辆的性能，达到车辆适应人的控制目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104260725A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410487956.9
申请日：2014-09-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B60W30/025 , B60W30/18145 , B60W50/0098 , B60W2050/0029 , B60W2050/0083 , B60W2050/0089 , B60W2420/42 , B60W2520/06 , B60W2520/10 , B60W2540/30 , B60W2550/142 , B60W2550/146 , B60W2550/148 , B60W2550/20 , B60W2710/226 , B60W2720/10 , B60W2720/106 , B60W2720/14 , G05D1/0088 , G06N99/005 , B60W40/105 , B60W40/04 , B60W40/06 , B60W40/064 , B60W40/072 , B60W40/09 , B60W40/107 , B60W40/114 , B60W2520/105 , B60W2520/14 , B60W2540/10 , B60W2540/12 , B60W2540/14 , B60W2540/16 , B60W2540/18 , B60W2550/14 , B60W2550/143
Abstract: 本发明公开了一种含有驾驶员模型的智能驾驶系统，该系统包括驾驶员模型模块，该驾驶员模型模块根据驾驶员的驾驶特征和道路环境信息调节车辆的性能。通过应用本发明的系统，在驾驶车辆的过程当中能够将驾驶员的视觉和触觉信息考虑在内，从而调整车辆的性能，达到车辆适应人的控制目的。
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公开(公告)号：CN117958841A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361970.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号头动伪影去除方法、装置、存储介质及产品，涉及脑电信号处理技术领域，方法包括：获取受试者的脑电信号及头部运动信号；提取头部运动信号的头部运动特征，并对脑电信号进行独立成分分析，得到独立成分；采用离散小波变换分别对头部运动特征及独立成分进行分解，得到对应的低频段信号；基于低频段信号，计算独立成分与头部运动特征的相关性值；去除独立成分中与头部运动特征的相关性值超过设定阈值的低频段信号，并对独立成分中剩余低频段信号进行重构，得到新的独立成分；通过独立成分分析逆变换对新的独立成分进行重构，得到去除头动伪影后的脑电信号。本发明能够准确且高效地实现脑电信号中头动伪影的去除。
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公开(公告)号：CN117184103A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311473436.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种驾驶风格识别方法、系统及设备，涉及车辆辅助驾驶控制领域。本发明通过采集不同风格驾驶员在多种驾驶场景下的驾驶数据，并提取每个驾驶片段内驾驶数据的低维驾驶特征，使用聚类分析将多个驾驶特征聚类成多种驾驶风格类型，并设计基于聚类中心的驾驶风格识别规则，降低了人工设计驾驶风格识别规则的成本和主观性，提高了驾驶风格识别规则在不同场景下的适应性。进一步地，本发明根据每个驾驶片段的数据特征设计基于专家知识的驾驶风格识别规则，使用专家知识对基于机器学习的驾驶风格识别规则进行补充修正，避免了机器学习算法识别结果在部分场景下与驾驶员主观感受不一致的情况，提高了驾驶风格识别的准确率和实用性。
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公开(公告)号：CN116968744A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311210953.6
申请日：2023-09-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/182 , B60W40/04 , B60W40/02 , B60W40/09 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种驾驶模式实时切换方法、系统、电子设备及介质，涉及车辆控制技术领域，该方法包括：采集当前的自然驾驶工况下的实车数据；基于所述实车数据，采用K‑means聚类算法识别当前的道路工况；所述道路工况包括拥堵工况、城市工况、城郊工况和高速工况；基于不同的道路工况，采用主成分分析法和K‑means聚类算法识别当前的短时驾驶风格；所述短时驾驶风格包括激进驾驶、正常驾驶和温和驾驶；根据当前的短时驾驶风格实时切换驾驶模式；所述驾驶模式包括：运动模式、舒适模式和经济模式。本发明能够结合道路工况对短时驾驶风格进行识别，根据识别的短时驾驶风格进行驾驶模式的切换。
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公开(公告)号：CN116906561A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311180891.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于短时驾驶风格识别的车辆换挡点优化控制方法及系统，属于智能驾驶技术领域。本发明采取基于加权欧式距离的K‑means算法对短时驾驶风格进行聚类，以准确地确定最佳变换向量和驾驶风格分类阈值，使短时驾驶风格识别结果更加准确，本发明在短时驾驶风格识别的基础上计算激进因子以优化换挡点计算公式中动力性系数和经济性系数，使优化后的车辆换挡规律能够实时满足不同驾驶员在不同时刻的个性化换挡需求，从而进行更符合驾驶员需求的车辆转矩控制。
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