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公开(公告)号：CN106246765A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610888412.2
申请日：2016-10-11
Applicant: 江苏大学
IPC: F16D55/226 , F16D65/18 , F16D121/20
CPC classification number: F16D55/226 , F16D65/18 , F16D2121/20
Abstract: 本发明公开了一种双盘式电磁制动器及其在不同工况时的制动方法，双盘式电磁制动器包括电磁制动钳总成和电磁缓速盘总成，通过对电磁制动钳总成、电磁缓速盘总成中电磁线圈电流大小的控制，实现摩擦制动与电磁制动的集成制动；电磁制动钳总成提供摩擦制动力、电磁缓速盘总成提供电磁制动力，通过两种制动力在不同路况工况下的组合，实现最优制动，减少不必要的能量损耗。本发明用电磁线圈替代液压气压缸，简化了制动器结构，实现了线控制动；另外，在原有摩擦制动盘的基础上增加了电磁缓速盘，合理配合使用摩擦制动盘和电磁缓速盘，解决单一制动模式下，摩擦制动盘频繁制动导致的“热衰退”现象。
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公开(公告)号：CN105974917A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610309717.3
申请日：2016-05-11
Applicant: 江苏大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法，包括步骤：利用CCD摄像机、毫米波雷达、车载传感器分别实时采集车辆避障路径规划所需的信息，根据车辆避障路径规划所需的信息后，建立基于人工势场法的道路边界斥力势场和障碍物斥力势场模型，由主车在道路边界斥力势场和障碍物斥力势场组成的复合场中受到的力的作用建立平衡方程，求解得到主车在避障过程中要经过的位置点，从而得到避障路径，同时对避障过程中的主车车速进行控制以提高安全性和舒适性。本发明所用方法计算量小、便于实现实时控制，规划出的避障路径比传统方法更加安全、可靠。
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公开(公告)号：CN103462618A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310396102.5
申请日：2013-09-04
Applicant: 江苏大学
IPC: A61B5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于转向盘转角特性的汽车驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：该方法采用下列步骤：先通过转向盘转向参数读取仪读取车辆运行过程中转向盘转角数据；再对获得的转向盘转角数据进行特征向量提取和归一化处理；然后建立经过遗传算法和Adaboost算法优化后的基于支持向量机的驾驶疲劳检测模型；接着开发了驾驶疲劳检测软件；最后通过将转向盘转角数据传入驾驶疲劳检测软件，可实时地检测驾驶员的疲劳状态。本发明杜绝了检测系统对驾驶员身体和心理的直接或间接影响，提高了驾驶疲劳状态检测的可靠性和准确度，降低了误报率。
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公开(公告)号：CN112818771B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110070857.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪算法，采用目标检测算法对待检测目标进行检测，得到检测框内的目标图像及检测框数据集合；将检测框内的目标图像输入重识别网络，利用重识别网络提取检测目标的外观特征，得到外观特征数据集合；利用卡尔曼滤波算法预测跟踪轨迹；利用关联算法对检测目标和跟踪轨迹进行匹配；利用卡尔曼滤波更新匹配成功的跟踪轨迹；本发明的多目标跟踪算法可以准确提取检测目标的外观特征，减少跟踪过程中身份识别混乱现象。同时利用两阶段数据关联匹配机制可有效抑制目标遮挡和突然形变导致的匹配失效。
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公开(公告)号：CN115826402A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211445241.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法的主动悬架控制策略生成方法，涉及到智能控制和人工智能领域技术，包括如下步骤：步骤一：基于主动悬架半车模型，建立主动悬架半车模型的控制问题模型；步骤二：搭建策略神经网络用以表征主动悬架的控制策略；步骤三：通过奖励函数实现策略神经网络的更新；步骤四：策略神经网络的迭代训练，生成收敛后的主动悬架控制策略。本发明基于SAC强化学习算法，通过对所构建的悬架控制策略网络的训练，寻求一种最优的主动悬架控制策略，对所生成的控制策略进行验证后，可通过该控制策略实现对主动悬架的动态自适应减振控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115618281A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211309736.8
申请日：2022-10-25
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种基于改进粒子群算法优化SVM的驾驶换道风格辨识方法，包括步骤：S1、基于NGSIM数据集所提取数据为车辆行驶过程中轨迹数据。S2、将提取的驾驶人换道数据进行初步筛选，提取驾驶人换道风格的换道特征参数。S3、利用Kmeans聚类算法将提取到的换道数据进行聚为三类(谨慎型、一般型、激进型。)S4、并对聚类的参数进行统计分析和时频分析验证分类的驾驶人的差异性，并提取出有效参数作为辨识模型的输入。S5、基于惯性权重非线性变化和粒子最大速度非线性递减的策略来改进粒子群算法，对SVM模型的两个关键参数C和g优化更新，建立起基于改进粒子群优化SVM的驾驶人风格辨识模型，对驾驶人换道风格进行识别。
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公开(公告)号：CN115454086A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211179305.4
申请日：2022-09-27
Applicant: 江苏大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于模型预测控制算法的车辆主动避撞控制方法，包括步骤：S1、采集被控车辆信息、车辆位置信息和全局路径信息；S2、建立避障功能函数；S3、基于点质量模型建立的非线性车辆运动学模型；S4、得到的车辆避撞轨迹；S5、基于二自由度车辆动力学模型的建立状态预测模型；S6、得到车辆前轮转角控制量发送给被控车辆，实现避撞轨迹跟踪控制；S7、建立预测时域控制律更新预测时域值，传递给主动避撞控制器，实现主动转向避撞控制。本发明以模型预测控制算法为基础，实现了自主绕过障碍物和跟踪控制。同时充分考虑了控制器中预测时域与速度之间的关系，不仅进一步提升了控制器的控制精度，还提高了控制器的适应性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113996266A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111175835.7
申请日：2021-10-09
Applicant: 国家能源集团科学技术研究院有限公司 , 江苏大学
Abstract: 本发明涉及无机非金属纳米复合材料制备技术领域，特别涉及一种铁锰氧体纳米材料及其制备方法和应用。本发明公开了制备一种铁锰氧体纳米材料的原料组合物和制备方法以及应用，该组合物由锰和铁的硝酸盐组成，摩尔比为2:(3‑5)，制成溶剂在喷雾过程中能形成细密的喷雾，原料来源广泛，绿色环保，采用上述的原料组合物，喷雾－煅烧一步法制备铁锰氧体纳米材料，其形态呈颗粒状，饱和磁化强度为15‑81emu/g,平均粒径为12‑37nm，对汞的吸附量达到12.5‑39.2μg/g。制备过程易于控制，生产时间短，效率高，便于大规模工业化生产，制成的铁锰氧体纳米材料分散均匀，形貌统一，纯度高，磁性强，有利于更好地将其应用于汞吸附领域的研究。
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公开(公告)号：CN108986455B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810693142.9
申请日：2018-06-29
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下拼车优先的HOV车道动态管控方法，包括设置HOV车道控制边界，HOV车道控制边界包括高承载率车车流量、高承载率车载客人数和私家车车流量阈值；采集当前周期实时车联网交通信息，计算当前高承载率车车流量和高承载率车载客人数条件下私家车车流量的值；比较当前私家车车流量与相应的私家车车流量阈值，若满足开启条件，则开启HOV车道。本发明设置HOV车道控制边界，通过比较当前私家车车流量与相应的私家车车流量阈值，若满足开启条件，则开启HOV车道，有效实现了HOV车道动态智能管控。
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公开(公告)号：CN109501799B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201811264944.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 江苏大学
IPC: B60W30/08 , B60W40/00 , B60W40/10 , B60W40/105
Abstract: 本发明公开了一种车联网条件下的动态路径规划方法，该方法采用下列步骤：动态换道轨迹的规划首先通过构建提高舒适性和通行效率的综合换道时间和最大加速度的目标函数，利用三次样条法、约束条件以及目标函数求解最优换道轨迹，并且能够根据车联网提供的实时信息参考换道轨迹，数据实时更新可以在前方出现突发状况时及时反馈给决策单元重新进行规划路径，以防止碰撞，使得换道车辆适应周围车辆运动状态变化；本次发明通过引入目标函数和从最优解的方面确定规划的轨迹方程，在减少换道时间和防止碰撞方面具有安全性、舒适性和高效性。
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