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公开(公告)号：CN103434511B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310424421.2
申请日：2013-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/064 , B60W40/105 , B60W30/00
Abstract: 本发明公开了一种车速与道路附着系数的联合估计方法。本方法基于非线性整车动力学模型和轮胎纵向力模型，在不同道路附着系数条件下，分别建立不同的多个卡尔曼滤波模型，同时利用车载轮速和方向盘转角传感器信息来确定各卡尔曼滤波系统的外部输入量和观测量，进一步通过交互多模型算法实现不同滤波系统的交互，从而实现不同道路附着系数条件下对车辆纵向、侧向车速的自适应估计，并根据交互多模型算法中计算出的各卡尔曼滤波模型的模型概率实现道路附着系数的实时估计，达到全面自适应的效果。
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公开(公告)号：CN104061899A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410281621.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的车辆侧倾角与俯仰角估计方法。本方法针对陆地四轮车辆，建立符合其行驶特征的运动学模型，进一步通过卡尔曼滤波算法实现对车辆侧倾角与俯仰角的实时、准确估计。本发明方法对于较大角度的侧倾角与俯仰角估计依然适用，满足复杂工况下的应用需求，且仅需低成本车载传感器。所估计的侧倾角与俯仰角信息是车辆组合导航与定位的关键参数。
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公开(公告)号：CN103661398A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310721803.1
申请日：2013-12-24
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/105
CPC classification number: B60W40/105 , B62D15/00
Abstract: 本发明提出了一种基于滑模观测器的车辆非转向左后轮线速度估计方法，适用于前轮为转向轮、后轮为非转向轮的四轮汽车左后轮线速度估计。本方法首先对非转向左后轮建立车轮动力学模型，然后基于此模型设计了左后轮线速度滑模观测器，再根据稳定性原理确定滑模观测器的各增益，接着对设计好的左后轮线速度滑模观测器进行离散化处理，最后通过滑模观测器的估计递推实现了对车辆非转向左后轮线速度的准确估计，具有抗干扰能力强、精度高、成本低以及实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN103625475A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310697908.8
申请日：2013-12-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/105 , B60W40/11 , B60W40/112
CPC classification number: B60W40/105 , B60W30/14 , B60W40/11 , B60W40/112 , B60W2040/133 , B60W2040/1338 , B60W2050/0031
Abstract: 本发明公开了一种基于递归最小二乘的车辆侧倾角与俯仰角估计方法，本方法针对陆地行驶四轮车辆，建立符合其行驶特征的车辆动力学模型，进一步通过带遗忘因子的递归最小二乘方法实现对车辆侧倾角与俯仰角的实时、准确估计，且仅需低成本车载传感器，成本较低，所估计出的侧倾角与俯仰角信息可满足有关汽车组合导航与定位的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103625475B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310697908.8
申请日：2013-12-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/105 , B60W40/11 , B60W40/112
Abstract: 本发明公开了一种基于递归最小二乘的车辆侧倾角与俯仰角估计方法，本方法针对陆地行驶四轮车辆，建立符合其行驶特征的车辆动力学模型，进一步通过带遗忘因子的递归最小二乘方法实现对车辆侧倾角与俯仰角的实时、准确估计，且仅需低成本车载传感器，成本较低，所估计出的侧倾角与俯仰角信息可满足有关汽车组合导航与定位的需要。
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公开(公告)号：CN104061899B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410281621.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的车辆侧倾角与俯仰角估计方法。本方法针对陆地四轮车辆，建立符合其行驶特征的运动学模型，进一步通过卡尔曼滤波算法实现对车辆侧倾角与俯仰角的实时、准确估计。本发明方法对于较大角度的侧倾角与俯仰角估计依然适用，满足复杂工况下的应用需求，且仅需低成本车载传感器。所估计的侧倾角与俯仰角信息是车辆组合导航与定位的关键参数。
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公开(公告)号：CN103448730B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201310424688.1
申请日：2013-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: B60W40/12
Abstract: 本发明公开了一种高速公路汽车追尾碰撞预警关键参数估计方法。本方法根据高速公路车辆不同的相对运动的典型工况建立多个不同的卡尔曼滤波系统状态模型，以全球定位系统与车车通信信息结合雷达信息作为观测量，并在运行过程中检测、容忍传感器信息的不准确甚至失效，利用交互多模型算法，即使在某些传感器失效时，也能实时、准确、可靠的获取两车间相对距离、速度与加速度等高速公路追尾碰撞预警关键参数，同时结合相对加速度信息，来改进传统距离碰撞时间TTC估计方法，从而准确、可靠地估计出TTC这个高速公路追尾碰撞预警关键参数，具有精度高、可靠性好、实时性好、适应性好的优点。
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公开(公告)号：CN102745194B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210203507.8
申请日：2012-06-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路汽车防追尾前车的自适应报警方法，该方法基于安全时间逻辑算法，能够适应驾驶员特性及行驶环境，对安全时间门限值即报警阈值进行实时自适应调整，从而有效的避免了虚警和误警。该算法通过初始模式选择和车载传感器采集车辆行驶相关信息，首先通过判别驾驶员意图设置报警抑制策略以减少虚警率，进而计算出自车与前车碰撞时间TTC,并根据驾驶员特性和当前行驶环境实时计算出当前报警安全门限值TW，最后依据所计算出的自车与前车的碰撞时间TTC和报警安全门限值TW，判别当前是否存在潜在的追尾前车的危险，当判别存在潜在危险时，发出报警指令。本发明可依据驾驶员驾龄与具体行驶环境、车辆制动类型等，实时、准确的发现潜在的追尾危险，并给予驾驶员以警告，从而有效预防高速公路上自车与前车追尾事故的发生。
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公开(公告)号：CN104020441A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410270067.7
申请日：2014-06-17
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/00
CPC classification number: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于无线射频的隧道环境下车辆二维定位方法，在城市的隧道环境中采用射频识别（RadioFrequencyIdentification，RFID）技术，结合射频识别定位算法以及约束优化算法来对车辆进行定位，提高了车辆定位的精度，能够准确、实时的估算出隧道环境内车辆的二维位置信息，具有定位速度快、精度高、实时性好等显著优点。
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