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公开(公告)号：CN114030474A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110954134.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/08
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶员主观风险感受的行车安全场构建方法，涉及智能交通技术领域，解决了未将驾驶员对周边环境的主观感受融入到自动驾驶控制器中的技术问题，其技术方案要点是采用驾驶员在避障过程中可接受的最大侧向加速度的差异提取驾驶员的异质性，提出了一种曲线坐标系下多项式单移线避障轨迹的曲率计算方法，能够得到弯曲道路上车辆避障距离与驾驶员最大可接受侧向加速度的关系，并以此来调整周边环境势场的范围，使其更符合驾驶员的主观感受。基于该方法设计的自主驾驶车辆，能够为不同的用户提供不同的安全和舒适的驾驶方式，做到个性化类人驾驶，有效提高驾驶员和乘客的乘坐舒适性，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN109299647B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810817791.5
申请日：2018-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向车辆控制的多任务运动想象脑电特征提取及模式识别方法，利用脑电放大器采集被试的多任务运动想象脑电信号，传输给上位机后利用welch功率谱及一对一公共空间模式算法提取运动想象脑电的频域及空域特征组合；根据训练集数据所属类别构建多个GMM分类器，将原始脑电信号通过GMM分类器，并将得到的概率密度与设定的可信阈值进行对比，利用人工神经网络对低于可信阈值的样本进行二次分类，得出最终分类结果并通过无线串口传输给车辆，实现车辆的实时运动；本发明通过利用welch功率谱和CSP提取与运动想象相关的频域及空域特征，利用GMM和人工神经网络两级分类器，有效提高了车辆控制的实时性和车辆驾驶的安全性，为脑控车辆的实际应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN113077079A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110312209.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于数据驱动的轨道交通新线接入客流预测方法。该方法包括：通过获取目标轨道站点的轨道交通站点特性数据和轨道交通站点客流数据；对轨道交通站点特性数据进行量化处理，获得目标轨道站点的站点特性量化指标；对轨道交通站点客流数据进行统计分析，获得目标轨道站点的站点客流特征指标；以站点特性量化指标为自变量集合，以站点客流特征指标为因变量集合，构建客流总量预测模型和客流波动形态预测模型；采用回归分析的方法对模型进行参数标定，确定预测模型标定的参数；客流总量预测模型和客流波动形态预测模型根据预测模型标定的参数进行预测，获得目标轨道站点的客流总量和波动形态，解决了调查成本大、预测精度低的问题。
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公开(公告)号：CN108901206B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810505745.1
申请日：2018-05-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种果园自动驾驶除草拖拉机，包括拖拉机本体，在拖拉机本体上安装除草装置，其包括导轨和可移动安装在导轨上的刀架，刀架内安装可旋转的刀片，除草装置通过设置在拖拉机本体内部的控制系统实现除草装置上刀片的旋转以及刀架的滑行移动，从而实现拖拉机本体在果园行间杂草的一次性清除；本发明在不借助昂贵的激光雷达以及全球定位系统的前提下，实现有限场景下的自动驾驶功能，具有成本低，固定作业场景稳定实现等优点，可普及性高。
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公开(公告)号：CN111523173A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010148129.2
申请日：2020-03-05
Applicant: 东南大学 , 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , B60K7/00 , B60G11/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了虚拟轨道列车轮毂电机驱动独立悬架机构及其设计方法，所设计的轮毂电机驱动独立悬架包括轮毂电机总成和悬架组件两部分，所述悬架组件包括上横臂、下横臂、空气弹簧、减振器、立柱、悬架连接销、悬架连接轴、滚动轴承。本发明解决了轮毂电机悬架布置空间不足、簧下质量过大的局限，使得悬架结构更加紧凑、操稳性能更加优越；将驱动、部分导向机构整合到轮毂内具有高集成度的特点，便于安装。可为新能源轮毂驱动虚拟轨道列车甚至中运量城市交通制式提供较大的参考价值，具有良好的应用前景和市场价值。轮毂电机驱动悬架系统传动效率高，结构更加紧凑，为其他底盘系统提供更大的布置空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111382683A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010135485.0
申请日：2020-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于彩色相机与红外热成像仪特征融合的目标检测方法，包括以下步骤：a、通过彩色相机获得彩色数据集，通过红外热成像仪获得热红外数据集；b、将双模态数据集同时输入到双模态的YOLOv3神经网络算法中，提取目标的颜色特征与温度特征；在主干网络的某一层通过融合函数与1×1卷积块将两个模态的特征融合，然后选取融合后的特征图继续进行主干网络的特征提取，得到融合后的提取特征图；c、融合后的提取特征图输入到后续的卷积层中进行目标的分类，输出训练完成的双模态神经网络的算法模型。本发明融合温度与颜色信息，在双模态神经主干网络算法进行融合，输入分类层中进行目标的预测，增加目标的多种特征信息，提高目标识别准确性。
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公开(公告)号：CN111144281A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911357247.8
申请日：2019-12-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的城市轨道交通OD客流估计方法，该方法从空间分布和时间分布两方面确定OD线网客流的关键因素和干扰因素，并进一步根据这两大因素将轨道交通客流数据中的干扰数据剔除，能够更加有效进行OD客流数据预测；进一步的，本发明构建基于FCN-LSTM结构的城市轨道交通OD矩阵预测模型，在保证不降空间维度的情况下进行有效的客流预测，为轨道交通的运营管理及票务清分提支持。
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公开(公告)号：CN109389305B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201811160173.4
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通区间乘客交通流状态判别方法，通过计算区间乘客交通流状态判别参数‑‑区间断面满载率，通过区间乘客交通流状态参数的时间序列构建，构造状态参数有序样本序列，以最优分割聚类法进行类别划分，保证了样本的时序性与状态的连续性,将参数样本相近的统计时段归为一类，提出目标线路区间乘客交通流状态划分方案,并依据参数阈值进行区间乘客交通流状态类别判定，准确判别乘客交通流状态，有利决策者及时准确地掌握客流运行状态及其客流变化规律，为日常调度和工作做好准备。
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公开(公告)号：CN110056618A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910302112.5
申请日：2019-04-16
Applicant: 东南大学
IPC: F16H7/02 , G01M17/007 , G01M7/02
Abstract: 本发明公开了一种摆振试验台架的传动结构，包括底板，该底板上依次并排设置有可自由转动的主动传动轴、用于承受垂向载荷的第一从动传动轴和第二从动传动轴，该主动传动轴的上设有一输出动力的主动带轮，主动传动轴和第二从动传动轴的两轴端分别设有一对从动带轮，两轴端前后从动带轮之间通过与车轮接触带动车轮转动的主传动带连接；所述第一从动传动轴的两轴端设有一对用于承受垂向载荷的辅助带轮，且主传动带绕过辅助带轮。本发明针对汽车前轮摆振的特点采用了分离式传动带结构，左右两条传动带分别布置，保证左右车轮摆动行为完全独立，可有效激发并观测汽车的前轮摆振现象。
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