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公开(公告)号：CN107143646B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201710470800.3
申请日：2017-06-20
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种AMT控制系统的卧式纯电动选、换档机构，包括选档机构、换档机构，所述选档机构轴线与换档机构轴线垂直，换档机构位于选档机构的上方及4S510同步器型变速器中轴线一侧，选档机构位于4S510同步器型变速器结合面上方及4S510同步器型变速器中轴线另一侧，选档机构和换档机构相对固定,第一换档臂、第二换档臂位于选档机构轴线位置，第一换档臂与第二换档臂齿啮合居中。本发明实现自动操纵控制同步器机械的选档、换档之功能，提高了选、换档的平顺性、机动性和可靠性，减轻驾驶员驾驶操作车辆换档的劳动强度，自动化能力强，具有广阔的市场前景和使用价值。
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公开(公告)号：CN106864459B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201710156982.7
申请日：2017-03-16
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W30/18 , B60W30/182 , B62D5/04
Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶车辆自动转向装置的转向控制方法，包括以下步骤：标定绝对零位；转向控制器控制无人驾驶车辆进入自动驾驶模式；转向控制器修正电机(111)输出轴的期望转向角；转向控制器由编码器(115)获得当前电机(111)的输出轴的实际转向角；转向控制器控制期望转向角与实际转向角的代数差值，实现转向。本方法控制步骤简单，可完成人工驾驶与自动驾驶的切换，采用软件限位，设置较为灵活，可有效防止转向轮转向过大的现象，实现精确转向。
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公开(公告)号：CN119595002B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510142278.0
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G01C21/34 , G06T17/05 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品，涉及智能驾驶领域，该方法包括：将当前越野环境的点云数据投影至栅格地图，生成地势高度图和路面粗糙度图；根据速度信息，构建引导地图，并将地势高度图、路面粗糙度图和引导地图输入到第k‑1次更新后的运动规划模型中，生成当前越野环境的规划轨迹地图；获取无人车根据规划轨迹地图行驶后的真实轨迹，并将真实轨迹加入至样本数据集；根据当前越野环境的样本数据集和预设历史样本数据集，采用均方误差作为损失函数并通过反向传播算法对运动规划模型进行第k次更新。本申请通过持续学习与迭代优化，提升了无人车在复杂越野场景下的运动规划能力与行驶安全性。
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公开(公告)号：CN119595002A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510142278.0
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)教育科技有限公司
IPC: G01C21/34 , G06T17/05 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种持续学习的运动规划方法、装置、设备、介质及产品，涉及智能驾驶领域，该方法包括：将当前越野环境的点云数据投影至栅格地图，生成地势高度图和路面粗糙度图；根据速度信息，构建引导地图，并将地势高度图、路面粗糙度图和引导地图输入到第k‑1次更新后的运动规划模型中，生成当前越野环境的规划轨迹地图；获取无人车根据规划轨迹地图行驶后的真实轨迹，并将真实轨迹加入至样本数据集；根据当前越野环境的样本数据集和预设历史样本数据集，采用均方误差作为损失函数并通过反向传播算法对运动规划模型进行第k次更新。本申请通过持续学习与迭代优化，提升了无人车在复杂越野场景下的运动规划能力与行驶安全性。
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公开(公告)号：CN110458047B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201910667021.1
申请日：2019-07-23
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的越野环境场景识别方法及系统，属于越野环境场景识别技术领域，解决了现有越野环境场景识别时间长、可通过区域提取成本高且提取效果较差的问题。一种基于深度学习的越野环境场景识别方法，包括如下步骤：获取越野环境场景下拍摄得到的待检测图像；对待检测图像进行场景识别，处理得到待检测图像的烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果和道路类型识别结果；根据所述道路类型识别结果对待检测图像进行道路语义分割，处理得到待检测图像的路面分割结果；在待检测图像上统一显示所述烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果、道路类型识别结果及路面分割结果。该方法有效缩短了越野环境场景识别时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113232718B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110612946.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于二级行星转向机的手自一体自动转向系统和方法，属于无人履带车辆转向技术领域。本发明通过具有伺服功能的电液比例阀对并联在连杆系中的液压缸进行控制，驱动二级行星转向机动作，进而实现对车辆转向的控制；通过比例阀的应用降低了对油液精度的要求；应用液压控制系统实现了自动驾驶与人工驾驶的快速切换；加入了人工驾驶助力功能；同时还保留了完整的应急机械操纵功能，确保在液压系统失效的情况下车辆能够由人工驾驶进行控制。本发明具有机构简单可行，方便加工安装，适用于履带车辆的恶劣环境。
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公开(公告)号：CN112590803B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202011486101.6
申请日：2020-12-16
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
IPC: B60W40/13
Abstract: 本发明提供了一种单轴并联混合动力商用车整车质量在线估计方法，包括以下步骤：S1、采集车辆状态数据，通过分析所述车辆状态数据判断车辆的行驶状态是否满足在线估计算法的使能条件，根据具体情况对应设置算法使能标志的数值；S2、根据所述算法使能标志的和车辆状态数据，采用基于扩展卡尔曼滤波的质量估计算法对整车质量进行估计，得到估计值；S3、根据所述估计值对整车质量进行更新，进入下一次迭代。这种单轴并联混合动力商用车整车质量在线估计方法，通过分析采集车辆状态数据来判断当前时刻车辆是否满足算法运行条件，再在算法运行条件满足后利用车辆状态数据对整车总质量进行估计；若算法运行条件不满足则保持上一时刻的估计值，实现了整车总质量的在线估计。
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公开(公告)号：CN110210350B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910429977.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的快速停车位检测方法，属于驾驶技术领域，用于解决停车位检测环境适应性差、模型计算量大问题，方法包括离线步骤：离线采集包含有停车位的图像数据，建立训练、验证数据集；进行神经网络模型的训练、评价和优化；所述神经网络模型用于对图像数据中停车位边线进行语义分割；在线步骤：在线采集包含有停车位的图像数据，使用训练好的神经网络模型进行停车位边线语义分割得到停车位边线掩膜，对得到的边线掩膜进行拟合、聚类与组合，得到由边线组成的几何形状；根据设定的形状判别条件，对所述几何形状进行筛选确定停车位。本发明具环境适应性强；采用模型体积很小，计算量低，对计算资源的需求较小；系统造价低，具有大规模应用的潜力。
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公开(公告)号：CN112923933A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911246424.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司 , 北理慧动(北京)科技有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本发明率先提出一种基于特征概率栅格地图的激光雷达SLAM算法‑CPFG(Closet Probability and Feature Grid，最近邻概率特征栅格)算法。该算法利用三维激光雷达数据，实时创建和更新线、面及高斯分布特征以及占据概率的栅格地图，并结合鲁棒化后的马氏距离作为优化函数进行实时位姿估计，该算法主要分为三步：点云预处理，点云与特征概率栅格地图的匹配及位姿估计，特征概率栅格地图的更新。本发明的激光雷达SLAM算法与目前几个主流算法相比，在实时性和定位精度方面有更好的表现。然后本发明融合了惯导的姿态信息，将激光雷达SLAM的高位移精度与惯导低姿态漂移的特性相结合，其相对定位精度可以达到千分之一左右，在无人驾驶定位领域具有广泛的使用前景。
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公开(公告)号：CN110962852B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201911066802.1
申请日：2019-11-04
Applicant: 北京理工大学 , 北理慧动(常熟)车辆科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种行星转向机速差转向车辆坡道起步的控制方法，属于无人驾驶技术领域，解决了无人驾驶起步成功率低，起步时离合器发热以及车辆倒溜的问题。本发明通过GPS获取定位信息，匹配路况信息后确定起步油门控制量，控制发动机怠速转速，挂挡结合离合器后再次通过模糊控制策略进行发动机调速，进一步控制行星转向机的操纵杆到达指定位置，过程中通过模糊控制进行调速，完成起步过程控制；进行起步成功判断，失败则重新起步。本发明实现了通过液压系统控制车辆操纵杆和行星转向机，通过模糊控制进行发动机转速，进一步实现车辆在无人驾驶状态下车辆的起步。
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