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公开(公告)号：CN100492867C
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200610113708.3
申请日：2006-10-13
Applicant: 清华大学 , 荆州恒隆汽车零部件制造有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电动助力转向系统的控制装置，该控制装置包括微控制器模块(16)、信号处理模块(17)、电源模块(19)、信号分配模块(22)、H桥电路(24)、电机电流检测模块(26)等，其H桥电路控制部分采用了信号分配模块，用以控制H桥电路的导通或关断；微控制器发出一个PWM信号和两个逻辑信号，经信号分配模块组合后，即可实现对电机运行状态和助力的控制，因此对微控制器的要求降低；两个逻辑信号的四种组合结果和电机的四种工作方式一一对应，从电路结构上避免了H桥电路同侧的两个电力电子器件同时导通情况的出现，避免了因软件故障或误操作导致的蓄电池短路。故本发明可获得结构简捷、成本低廉和工作可靠的控制装置。
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公开(公告)号：CN1156678C
公开(公告)日：2004-07-07
申请号：CN02116308.1
申请日：2002-03-22
Applicant: 清华大学
IPC: G01L3/10
Abstract: 一种车用光电式转矩传感器，属于运输车辆专用电子设备技术领域，是一种非接触式光电转矩传感器。本发明主要由两个光电池、一个带有透光孔的透光臂和一个带有导光孔的挡光臂、发光二极管、扭杆和导线线束组成。所述的透光臂和挡光臂分别固定在扭杆的两端；所述的光电池及发光二极管分别置于透光臂和挡光臂的外侧；所述的光电池和发光二极管的导线通过绕线盒与外界相连。本转矩传感器的结构简单，测量精度高，测量范围不受限制；对于前桥载荷1000kg左右的轿车而言，转矩的测量范围为0～10Nm，测量精度为2～3%，线性度为2～3%。本发明适合于运输车辆转矩、特别是电动助力转向系统转向转矩的测量。
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公开(公告)号：CN114595714B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210167809.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G07C5/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多源信息融合的驾驶员认知状态辨识方法及系统，包括七个部分：驾驶员分心实验、数据预处理、特征提取、标准化处理、模型训练、特征重要性分析和认知状态确定，模型辨识结果为驾驶员的三级认知状态，包括专注、轻度分心、重度分心，本发明将车辆信息、驾驶员眼动信息、驾驶员脑电信息相融合，同时考虑了道路特征和驾驶员个体特征，所训练的模型实现了对驾驶员认知状态较为准确的辨识，所提取出的对辨识结果影响较大的特征，可以用于实车驾驶员状态检测中。
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公开(公告)号：CN115805947A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211453098.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/09 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种个性化车辆轨迹预测方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：基于驾驶模拟实验，获取原始驾驶数据；基于获取的原始驾驶数据进行驾驶风格辨识和工作负荷辨识，并基于驾驶风格辨识结果和工作负荷辨识结果，进行个性化系数计算；将历史轨迹数据以及计算得到的个性化系数输入到轨迹预测网络模型中，实现考虑驾驶风格和工作负荷的个性化车辆轨迹预测。本发明所提出的个性化系数综合了驾驶风格辨识结果和工作负荷辨识结果，可以比较全面地表征驾驶员的个性驾驶特征，可以广泛应用于车辆安全领域。
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公开(公告)号：CN114595714A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210167809.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多源信息融合的驾驶员认知状态辨识方法及系统，包括七个部分：驾驶员分心实验、数据预处理、特征提取、标准化处理、模型训练、特征重要性分析和认知状态确定，模型辨识结果为驾驶员的三级认知状态，包括专注、轻度分心、重度分心，本发明将车辆信息、驾驶员眼动信息、驾驶员脑电信息相融合，同时考虑了道路特征和驾驶员个体特征，所训练的模型实现了对驾驶员认知状态较为准确的辨识，所提取出的对辨识结果影响较大的特征，可以用于实车驾驶员状态检测中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112721569A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110063377.1
申请日：2021-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种改善氢燃料电池汽车供暖的制动能量捕捉器及其供暖方法，所述制动能量捕捉器包括能量捕捉控制器，加热驱动器和加热室，所述加热室与循环水泵、除霜器、驾驶员脚部暖风器和乘客舱暖风器串联在暖风供热管路上构成整车的除霜和供暖系统；所述能量捕捉控制器通过CAN总线或其它通讯总线与整车各系统的控制单元连接；加热驱动器通过高压直流总线连接到整车的高压直流母线上，利用高压直流母线上的电能来加热暖风供热管路中的循环水；在能量捕捉控制器的控制下，能量捕捉控制器在整车制动过程中，择机利用高压直流母线上富余的制动回馈电能并通过加热室来加热暖风供热管路中的循环水为整车各部分的温度控制提供热源。
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公开(公告)号：CN112339766A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011286713.0
申请日：2020-11-17
Abstract: 本发明涉及一种基于混合学习的驾驶员转向意图预测方法，其特征在于包括以下步骤：1)在驾驶模拟平台上进行多模式数据收集，并对收集的多模式数据进行预处理；2)基于预处理后的多模式数据建立混合学习时间序列模型；3)在智能车辆上装载混合学习时间序列模型，并将在线采集的驾驶员肌电信号序列输入到该混合学习时间序列模型进行预测，得到驾驶员连续转向意图预测和离散转向意图预测结果。本发明通过建立混合学习时间序列模型，实现了连续转向力矩预测和离散意图分类预测，并且通过历史观测参数的设置可以实现在一定的预测时间范围内对转向意图的精确预测。本发明可以广泛应用于驾驶员转向意图预测领域。
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公开(公告)号：CN111861128A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010571380.X
申请日：2020-06-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶车辆人机协同操纵过程的接管舒适性评价方法、系统及存储介质，一方面解决了大多数舒适性评价方法仅适用于实验室条件，另一方面解决了大多数舒适性评价方法未考虑接管操纵过程中驾驶员非传统操纵特性的问题，其包括：获取当前工况下的车辆数据信息；将车辆数据信息进行预处理以形成车辆预处理数据信息；将车辆预处理数据信息作为完成训练后的舒适度模型库的输入，并通过舒适度模型库进行对数概率匹配计算，形成对应舒适度的舒适度识别结果。本发明能够根据所获取的车辆参数数据，对当前驾驶接管舒适度进行评价，便于自动驾驶系统识别并预测驾驶员接管行为与认知特性，以提高提高驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN109532811B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201811231550.9
申请日：2018-10-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成式线控液压制动系统的压力调控方法，包括以下步骤：对该系统的各部件工作配合进行模式分析；提出可执行的压力协调控制方案；针对电磁阀强非线性特点搭建详细数学模型并推导控制率模型；本发明选用前馈+反馈的控制方式，能够保证整个IEHB系统的响应，更快达到目标压力；针对电磁阀强非线性的特点，选用鲁棒性较强的滑模变结构控制，保证压力响应跟随的精度；本发明通过对电动主缸实施前馈+反馈控制及对电动泵实施逻辑门限控制，两者同时控制能够更好地保证IEHB系统的减压性能；本发明通过对电动主缸、电磁阀、电动泵各自特性的分析，在保证整个控制器设计简单的基础上，选择相应的控制算法，实现轮缸压力的精细调节。
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公开(公告)号：CN109941246B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910314463.8
申请日：2019-04-18
Applicant: 清华大学
IPC: B60T8/1755 , B60T8/40 , B60T13/68
Abstract: 本发明公开了一种集成式线控液压制动系统及其车辆稳定性控制方法，所述系统采用分层控制构架，所述分层式控制构架包括横摆力矩控制层、制动力矩分配层、执行层，根据汽车行驶状态参数，对单个车轮进行实际制动力矩控制，实施增压操作，其余车轮的轮缸均保持压力恒定，保证车辆稳定。所述系统实现了主动制动，极大的改善了车辆制动时的安全性能，提高了制动控制的准确性。
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