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公开(公告)号：CN110838127B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911049836.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种用于智能汽车的特征图像边缘检测方法，所述边缘检测方法包括如下步骤：A、用车载工业相机获取待检测图像，转换为灰度图像，选取σ值为1.0进行高斯平滑滤波；B、对平滑处理后图像进行阈值为0.5的Canny边缘预提取；C、将Canny检测的边缘图像矩阵输入到二维数字滤波器中，通过二进小波变换检测二维小波变换的模极大点确定图像的边缘点；沿边界方向将该尺度下的模极大点连接起来形成边缘曲线，从而得到边缘检测图像；D、根据不同类型、不同环境的图片选取适当的E值，计算ek，判断ek≥E是否成立，若为是则输出边缘检测图像，若为否，则重复步骤C。该方法可以得到智能汽车易于识别判断的特征图像边缘轮廓线，检测边缘准确清晰。
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公开(公告)号：CN112015176B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010816014.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，包括：步骤A，农田地块预处理；步骤B，获取地块各顶点位置信息，进行地块几何建模；步骤C，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径；步骤D，行驶前预设拖拉机与障碍物之间安全距离，无人驾驶拖拉机按所述期望路径行驶并实时分析当前作业环境，联合感知传感器获得障碍物信息判断是否进行局部路径规划；步骤E，调用在线局部路径算法进行路径规划，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物；步骤F，无人驾驶拖拉机保持期望路径行驶。本发明还公开用于实现上述方法的装置。该无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置可实现地块全区域覆盖，具备很强的通用性和良好的避障效果，可有效减少重耕、漏耕率。
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公开(公告)号：CN112015176A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010816014.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，包括：步骤A，农田地块预处理；步骤B，获取地块各顶点位置信息，进行地块几何建模；步骤C，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径；步骤D，行驶前预设拖拉机与障碍物之间安全距离，无人驾驶拖拉机按所述期望路径行驶并实时分析当前作业环境，联合感知传感器获得障碍物信息判断是否进行局部路径规划；步骤E，调用在线局部路径算法进行路径规划，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物；步骤F，无人驾驶拖拉机保持期望路径行驶。本发明还公开用于实现上述方法的装置。该无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置可实现地块全区域覆盖，具备很强的通用性和良好的避障效果，可有效减少重耕、漏耕率。
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公开(公告)号：CN109866752B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910248579.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于预测控制的双模式并行智能驾驶车辆轨迹跟踪行驶系统,包括：人机交互单元；组合定位单元，实时给出自动驾驶汽车的位置和姿态信息；通讯单元；综合信息感知单元，实时给出自动驾驶汽车周围的交通信息；并行车载处理双单元；执行单元，包含汽车的线控转向和线控驱动系统，接收并行车载处理双单元输出的控制指令，最终完成稳定可靠的自动驾驶车辆轨迹跟踪。本发明还公开了基于预测控制的双模式并行智能驾驶车辆轨迹跟踪行驶系统的轨迹跟踪行驶方法。本发明采用双系统并行的控制架构，提高算法的适应性和鲁棒性,当模型辨识完毕之后，双系统同时工作，大大增强了控制系统的容错能力，提高了自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110667407B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201911033863.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: B60L50/60 , B60L50/70 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开一种燃料电池客车动力单元可靠性工况的考核方法，所述方法包括，先进行纯电动工况测试，接着进行纯燃料电池发动机工况测试，接着进行混合驱动工况测试，接着进行巡航充电工况测试，接着进行制动能量回收工况测试，最后进行怠速工况测试，纯电动工况测试时间占总工况运行时间的10％；纯燃料电池发动机工况测试时间占总工况运行时间的15％；混合驱动工况测试时间占总工况运行时间的20％；巡航充电工况测试时间占总工况运行时间的30％；制动能量回收工况测试时间占总工况运行时间的10％；怠速工况测试时间占总工况运行时间的15％。本可靠性工况考核方法能有效模拟燃料电池客车实际行驶状况，缩短试验时间，节约成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110667407A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911033863.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: B60L50/60 , B60L50/70 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开一种燃料电池客车动力单元可靠性工况的考核方法，所述方法包括，先进行纯电动工况测试，接着进行纯燃料电池发动机工况测试，接着进行混合驱动工况测试，接着进行巡航充电工况测试，接着进行制动能量回收工况测试，最后进行怠速工况测试，纯电动工况测试时间占总工况运行时间的10％；纯燃料电池发动机工况测试时间占总工况运行时间的15％；混合驱动工况测试时间占总工况运行时间的20％；巡航充电工况测试时间占总工况运行时间的30％；制动能量回收工况测试时间占总工况运行时间的10％；怠速工况测试时间占总工况运行时间的15％。本可靠性工况考核方法能有效模拟燃料电池客车实际行驶状况，缩短试验时间，节约成本。
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公开(公告)号：CN109866752A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910248579.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于预测控制的双模式并行智能驾驶车辆轨迹跟踪行驶系统,包括：人机交互单元；组合定位单元，实时给出自动驾驶汽车的位置和姿态信息；通讯单元；综合信息感知单元，实时给出自动驾驶汽车周围的交通信息；并行车载处理双单元；执行单元，包含汽车的线控转向和线控驱动系统，接收并行车载处理双单元输出的控制指令，最终完成稳定可靠的自动驾驶车辆轨迹跟踪。本发明还公开了基于预测控制的双模式并行智能驾驶车辆轨迹跟踪行驶系统的轨迹跟踪行驶方法。本发明采用双系统并行的控制架构，提高算法的适应性和鲁棒性,当模型辨识完毕之后，双系统同时工作，大大增强了控制系统的容错能力，提高了自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110838127A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911049836.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种用于智能汽车的特征图像边缘检测方法，所述边缘检测方法包括如下步骤：A、用车载工业相机获取待检测图像，转换为灰度图像，选取σ值为1.0进行高斯平滑滤波；B、对平滑处理后图像进行阈值为0.5的Canny边缘预提取；C、将Canny检测的边缘图像矩阵输入到二维数字滤波器中，通过二进小波变换检测二维小波变换的模极大点确定图像的边缘点；沿边界方向将该尺度下的模极大点连接起来形成边缘曲线，从而得到边缘检测图像；D、根据不同类型、不同环境的图片选取适当的E值，计算ek，判断ek≥E是否成立，若为是则输出边缘检测图像，若为否，则重复步骤C。该方法可以得到智能汽车易于识别判断的特征图像边缘轮廓线，检测边缘准确清晰。
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公开(公告)号：CN110807552B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911049837.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进K‑means的城市电动客车行驶工况构建方法，包括以下步骤：步骤A，对城市中公交车路线进行调研，筛选出若干条典型的公交路线；步骤B，在选取的公交车上添加传感器来获取所需的数据：时间信息‑车辆行驶速度；步骤C，对采集的数据进行预处理；步骤D，划分短行程并进行特征值计算；步骤E，通过主成分析进行数据降维；步骤F，改进二分K‑means聚类分析；步骤G，类工况选取并合成行驶工况。分析结果表明，基于改进二分K‑means算法建立的某市电动客车行驶工况更能准确反应城市道路交通的特征。
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公开(公告)号：CN110807552A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911049837.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进K-means的城市电动客车行驶工况构建方法，包括以下步骤：步骤A，对城市中公交车路线进行调研，筛选出若干条典型的公交路线；步骤B，在选取的公交车上添加传感器来获取所需的数据：时间信息-车辆行驶速度；步骤C，对采集的数据进行预处理；步骤D，划分短行程并进行特征值计算；步骤E，通过主成分析进行数据降维；步骤F，改进二分K-means聚类分析；步骤G，类工况选取并合成行驶工况。分析结果表明，基于改进二分K-means算法建立的某市电动客车行驶工况更能准确反应城市道路交通的特征。
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