-
公开(公告)号：CN118254736B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410118938.7
申请日：2024-01-29
Applicant: 重庆大学
IPC: B60T7/12
Abstract: 本公开提供一种面向弱势道路使用者复杂工况下的自动紧急制动方法，包括：对目标车辆的行驶道路进行雷达检测；若检测到目标车辆的行驶道路上具有目标物，则预测目标车辆相对于目标物的第一碰撞时长；若第一碰撞时长处于第一预设时长范围内，则基于预设检测算法检测目标物的所属类型；若目标物的所属类型为预设类型，则预测目标车辆相对于目标物的第二碰撞时长；基于第二碰撞时长与第二预设时长范围的关系，对目标车辆进行紧急制动操作。从而，考虑到行驶的复杂工况，采用多个时长范围兼顾行车安全和车辆驾驶员特性，对行驶车辆进行复杂工况的下的紧急制动，有效提升车辆行驶安全。
-
公开(公告)号：CN114475569B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210305934.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息与深度强化学习的混合动力汽车能量管理方法，属于新能源汽车控制领域。该方法包括：S1：获取历史交通数据与实时道路交通信息；S2:考虑安全性与舒适性，采用深度强化学习算法规划自车实时最优车速；S3：采用深度强化学习算法求解混合动力汽车能量管理问题，以及求解包含燃油消耗与电池SOC维持的多目标优化问题。本发明结合交通信息，运用深度强化学习对混合动力汽车进行速度规划与能量管理，具有良好的实时性与最优性，实现了对驾驶安全性、舒适性与燃油经济性的优化，为混合动力汽车能量管理提供了新思路。
-
公开(公告)号：CN117901853A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410235438.1
申请日：2024-03-01
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种面向弱势道路使用者的视线遮挡场景目标位置预测方法，包括：车辆传感器获取视野盲区前后的车辆前方被障碍物遮挡的弱势道路使用者的行驶信息；根据车辆传感器在视野盲区前后获取的行驶信息对遮挡缺失信号作采样补偿处理，得到补偿后的行驶信息后，基于卡尔曼滤波器对弱势道路使用者的行驶轨迹进行预测；根据弱势道路使用者到达前点所需时间内的车辆制动最小安全距离#imgabs0#、前点与车辆之间的距离#imgabs1#的关系来判断避撞模式。本发明针对自动紧急制动系统在“鬼探头”等复杂场景下的盲区信号提出了采样补偿处理和基于Kalman滤波的轨迹预测算法，对目标位置进行预测，增强汽车主动安全系统适应复杂道路场景的能力。
-
公开(公告)号：CN116605188B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310787018.X
申请日：2023-06-30
Applicant: 重庆大学
Inventor： 杨为
Abstract: 本技术方案提供了一种电动车‑两轮车自动紧急制动控制系统，包括车辆动力学模型、目标检测与数据融合模型、分级预警模型和分层控制模型；车辆动力学模型根据某款纯电动SUV的参数建立；目标检测与数据融合模型由单目摄像头和毫米波雷达构成，获取行车信息并传递给车辆控制器；分级预警模型包括安全行驶级、碰撞预警级、紧急制动级三个层级，通过碰撞时间理论和车辆制动过程，确定不同车速下的碰撞时间取值范围和行驶安全等级；分层控制模型包括上层单隐藏层神经网络模型和下层PID控制模型。本发明建立了精确的车辆动力学模型，实现了目标检测与多传感器数据的统一，且控制算法在实时性、鲁棒性、控制精度、工况适应性上具有很大改进。
-
公开(公告)号：CN116605188A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310787018.X
申请日：2023-06-30
Applicant: 重庆大学
Inventor： 杨为
Abstract: 本技术方案提供了一种电动车‑两轮车自动紧急制动控制系统，包括车辆动力学模型、目标检测与数据融合模型、分级预警模型和分层控制模型；车辆动力学模型根据某款纯电动SUV的参数建立；目标检测与数据融合模型由单目摄像头和毫米波雷达构成，获取行车信息并传递给车辆控制器；分级预警模型包括安全行驶级、碰撞预警级、紧急制动级三个层级，通过碰撞时间理论和车辆制动过程，确定不同车速下的碰撞时间取值范围和行驶安全等级；分层控制模型包括上层单隐藏层神经网络模型和下层PID控制模型。本发明建立了精确的车辆动力学模型，实现了目标检测与多传感器数据的统一，且控制算法在实时性、鲁棒性、控制精度、工况适应性上具有很大改进。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114475569A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210305934.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息与深度强化学习的混合动力汽车能量管理方法，属于新能源汽车控制领域。该方法包括：S1：获取历史交通数据与实时道路交通信息；S2:考虑安全性与舒适性，采用深度强化学习算法规划自车实时最优车速；S3：采用深度强化学习算法求解混合动力汽车能量管理问题，以及求解包含燃油消耗与电池SOC维持的多目标优化问题。本发明结合交通信息，运用深度强化学习对混合动力汽车进行速度规划与能量管理，具有良好的实时性与最优性，实现了对驾驶安全性、舒适性与燃油经济性的优化，为混合动力汽车能量管理提供了新思路。
-
公开(公告)号：CN108400676B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201810180571.6
申请日：2018-03-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种二级约束式减速电机，包括电机和减速器，减速器包括一级减速传动机构和二级减速传动机构，一级减速传动机构包括动力输入轴、一级主动齿轮和一级从动齿轮，二级减速传动机构包括动力输出轴、二级外齿轮和二级内齿盘，一级从动齿轮与二级内齿盘之间设置有用于驱动二级内齿盘绕动力输出轴公转并驱动二级外齿轮自转的偏心驱动组件；本发明消除了二级内齿盘的自转，内齿轮副通过二级内齿盘公转传递运动和动力，具有传动比大、传动刚度大的特点，通过发条弹簧使得约束轴上的偏心轴段和圆锥台与二级内齿盘圆锥孔始终紧密配合，实现了自消隙功能。本发明结构紧凑、传动比大、传动刚度大，可应用于机器人关节等领域。
-
公开(公告)号：CN105134885B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510336955.9
申请日：2015-06-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种行星机构均载系统，包括传动连接于行星机构中各个行星轮之间用于同步调整行星齿轮的位置实现均载的同步均载机构；本发明的行星机构均载系统，调整行星轮与内齿圈及太阳轮充分啮合之后装上同步均载机构，使各个行星轮同步转动，进而保持各行星轮与内齿圈及太阳轮之间充分啮合，消除行星机构中各齿轮之间的啮合间隙，避免行星轮运转延迟。
-
公开(公告)号：CN102003498B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201010601782.6
申请日：2010-12-22
Applicant: 重庆大学
IPC: F16H1/28
CPC classification number: F16H1/32 , F16H2001/323
Abstract: 本发明公开了一种超大速比少齿差行星减速器，包括输入轮系、输出轮系、内齿轮I和内齿轮II；所述输入轮系和输出轮系通过内齿轮I和内齿轮II衔接传递动力；本发明通过输入轮系和输出轮系，将转速通过两个少齿差和一个行星轮系拟合的结构输出，结构简单紧凑，具有超大的减速比，同时，动力输入通过两个通过两个功率分流轮系实现，改变现有少齿差减速器的输入输出方式，在实现超大减速比的同时，能够较为稳定的将动力输出；具有运转平稳、结构紧凑和体积小，适合某些对减速比要求较为极端的场合；本发明改变现有技术中多级串联达到大减速比的结构，简化减速器结构，节约制造成本。
-
公开(公告)号：CN119475978A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411509346.4
申请日：2024-10-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F9/445 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种在线驾驶场景的陌生环境状态认知模型训练方法，属于新能源汽车与人工智能的交叉领域。该方法包括：S1：加载三维驾驶场景模型，搭建混合动力汽车模型，并对每个时刻行驶位置的多角度驾驶画面采集；S2：获取纯视觉特征提取流的Camera BEV特征，并与原二维变量型状态张量相结合；利用基于Actor‑Critic架构的近端策略优化算法作为智能体，形成Actor‑Critic‑Guard网络架构；S3：构建包含关于Actor、Critic与Guard的损失值与L2正则项的损失函数对网络训练；S4：加载近似真实世界的测试环境在动态驾驶场景下对Guard环境认知网络进行评估。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
76
records
(took 0.021 seconds)
