公开(公告)号：CN106073776B

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201610766866.2

申请日：2016-08-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张晋东 ,  贾晓燕 ,  李想 ,  张冠华 ,  栾婧 ,  尹雪龙 ,  黄聚 ,  吴兴刚 ,  许彦平 ,  朱琳瑶

IPC: A61B5/0488

Abstract: 本发明公开了一种CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征提取方法，包括受试者进行若干CACC工况下各个量级操控程度的等速肌力操纵动作、采集肌电信号和方向盘、加速踏板、制动踏板的位移和力反馈数值信息、构造高维特征集、降维处理得到低维特征集、肌电信号分类等步骤。本发明能够有效实现CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征的提取。

公开(公告)号：CN106338998A

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201610957049.5

申请日：2016-10-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张晋东 ,  韩峰 ,  张冠华 ,  李想 ,  栾婧 ,  尹雪龙 ,  许彦平 ,  黄聚 ,  吴兴刚 ,  朱琳瑶

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种控制汽车以簇形式编队行驶的方法，采用基本的行车单位-簇进行汽车行驶控制，并且在横向和纵向编队模型上给出了速度控制模型。本发明通过水平和纵向的控制，进而控制速度，加速度，位移，可以减少时间信号的延迟，具有重要的意义。

公开(公告)号：CN106073776A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610766866.2

申请日：2016-08-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张晋东 ,  贾晓燕 ,  李想 ,  张冠华 ,  栾婧 ,  尹雪龙 ,  黄聚 ,  吴兴刚 ,  许彦平 ,  朱琳瑶

IPC: A61B5/0488

CPC classification number: A61B5/0488 ,  A61B5/72 ,  A61B5/7235 ,  A61B5/7264 ,  A61B2503/22

Abstract: 本发明公开了一种CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征提取方法，包括受试者进行若干CACC工况下各个量级操控程度的等速肌力操纵动作、采集肌电信号和方向盘、加速踏板、制动踏板的位移和力反馈数值信息、构造高维特征集、降维处理得到低维特征集、肌电信号分类等步骤。本发明能够有效实现CACC驾驶员肢体等速多通道肌电信号特征的提取。

公开(公告)号：CN106338998B

公开(公告)日：2019-03-12

申请号：CN201610957049.5

申请日：2016-10-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张晋东 ,  韩峰 ,  张冠华 ,  李想 ,  栾婧 ,  尹雪龙 ,  许彦平 ,  黄聚 ,  吴兴刚 ,  朱琳瑶

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种控制汽车以簇形式编队行驶的方法，采用基本的行车单位‑簇进行汽车行驶控制，并且在横向和纵向编队模型上给出了速度控制模型。本发明通过水平和纵向的控制，进而控制速度，加速度，位移，可以减少时间信号的延迟，具有重要的意义。

公开(公告)号：CN106326873B

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201610766844.6

申请日：2016-08-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张晋东 ,  贾晓燕 ,  栾婧 ,  张冠华 ,  李想 ,  黄聚 ,  尹雪龙 ,  许彦平 ,  吴兴刚 ,  朱琳瑶

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明公开了一种CACC驾驶员肢体肌电信号表征的操纵意图预测方法，将CACC驾驶员肢体肌电信号特征数据作为深入学习算法进行训练，从CACC驾驶员肢体肌电信号特征数据预测出CACC驾驶员下一时刻肢体的操纵动作模式Ai，最后通过增益因子的线性拉普拉斯传递函数得到CACC汽车下一时刻的位置、速度和加速度。通过构建CACC工况下的驾驶员肢体肌电特征参数与不同操纵动作模式的映射关系，采用误差反馈在线自学习的方式准确识别出驾驶员肢体的不同操纵动作模式，进而预知自车下一时刻的行驶状态。

公开(公告)号：CN106326873A

公开(公告)日：2017-01-11

申请号：CN201610766844.6

申请日：2016-08-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张晋东 ,  贾晓燕 ,  栾婧 ,  张冠华 ,  李想 ,  黄聚 ,  尹雪龙 ,  许彦平 ,  吴兴刚 ,  朱琳瑶

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明公开了一种CACC驾驶员肢体肌电信号表征的操纵意图预测方法，将CACC驾驶员肢体肌电信号特征数据作为深入学习算法进行训练，从CACC驾驶员肢体肌电信号特征数据预测出CACC驾驶员下一时刻肢体的操纵动作模式Ai，最后通过增益因子的线性拉普拉斯传递函数得到CACC汽车下一时刻的位置、速度和加速度。通过构建CACC工况下的驾驶员肢体肌电特征参数与不同操纵动作模式的映射关系，采用误差反馈在线自学习的方式准确识别出驾驶员肢体的不同操纵动作模式，进而预知自车下一时刻的行驶状态。