公开(公告)号：CN114357623A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210015519.1

申请日：2022-01-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 高镇海 ,  温文昊 ,  高菲 ,  赵睿 ,  张天瑶

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于车辆状态预测技术领域，尤其为一种融合规范模型的车辆状态估计序列神经网络，方法包括：在汽车的行驶过程中，采集传感器的信息，包括驾驶员的输入指令、ESP采集的轮速、加速度、横摆角速度等信息；将其输入序列神经网络，得出车辆状态的预测量；将传感器的信息与上一时刻估计得出的车辆状态输入基于车辆动力学的规范模型中，得出对车辆状态的限制值；对神经网络的输出进行规范检查。本发明在传统序列神经网络的反馈通道中增加了基于车辆动力学搭建的规范模型，用该模型对不合理的输出值进行约束，然后再作为序列神经网络的反馈；本发明具有神经网络预测车辆状态值更精确的特性，同时也确保其输出永远处于合理的范围内。

公开(公告)号：CN114357623B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202210015519.1

申请日：2022-01-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 高镇海 ,  温文昊 ,  高菲 ,  赵睿 ,  张天瑶

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于车辆状态预测技术领域，尤其为一种融合规范模型的车辆状态估计序列神经网络，方法包括：在汽车的行驶过程中，采集传感器的信息，包括驾驶员的输入指令、ESP采集的轮速、加速度、横摆角速度等信息；将其输入序列神经网络，得出车辆状态的预测量；将传感器的信息与上一时刻估计得出的车辆状态输入基于车辆动力学的规范模型中，得出对车辆状态的限制值；对神经网络的输出进行规范检查。本发明在传统序列神经网络的反馈通道中增加了基于车辆动力学搭建的规范模型，用该模型对不合理的输出值进行约束，然后再作为序列神经网络的反馈；本发明具有神经网络预测车辆状态值更精确的特性，同时也确保其输出永远处于合理的范围内。

公开(公告)号：CN112393740B

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202011406155.7

申请日：2020-12-03

Applicant: 吉林大学

Inventor： 高镇海 ,  温文昊 ,  高菲 ,  胡宏宇 ,  何磊 ,  牛万发 ,  赵伟光

IPC: G01C21/34 ,  G01C21/36 ,  G01N33/42 ,  G01S19/14

Abstract: 本发明涉及一种路面舒适性指数的确定方法及系统。所述方法包括：所述方法包括两部分：不间断地获取车辆上传的行程数据，并将其处理成对应路段的特征值；以及基于前述获取的对应路段特征值计算得出路面的舒适性指数。其中获取的车辆行程数据包括：GPS信号、车辆纵侧向加速度信号、悬架动行程信号、方向盘转角信号、车速信号和轮胎噪声声压级信号。基于上述信号综合考虑了路面对车辆平顺性影响，驾驶的难易程度以及持续的噪声水平，最终得出路面的舒适性指数。本发明实现了导航系统可以根据路面舒适性指数为使用者提供实时的道路行车舒适性参考，提高了使用者的舒适度。

公开(公告)号：CN112860782A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110167243.4

申请日：2021-02-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 高振海 ,  牛万发 ,  陈思言 ,  付振 ,  梁小明 ,  彭凯 ,  刘相超 ,  温文昊

IPC: G06F16/26 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  B60L58/12

Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的纯电动车续驶里程估计方法，包括：采集电动汽车的行驶的原始数据，并对原始数据进行数据预处理；建立单位里程下的电动汽车行驶消耗SOC目标变量UM_SOC，对原始数据中的变量和UM_SOC之间的相关性进行分析，分析出各相关变量与UM_SOC之间的相关性权重；对获取的原始变量进行降维处理；按照当前路线上的交通情况，选择适当模式下UM_SOC大数据分析预测模型，对未来行驶路线上的SOC消耗值进行预测；计算目标出行路线上的续驶里程，结合当前电池剩余电量SOC值和UM_SOC预测值，计算预出行路线上的续驶里程；对电动汽车在行驶路线上消耗SOC的预测值和真实值进行方差分析，用于对结果进行二次修正。能够对未来出行过程中的电动汽车续驶里程进行较为精准地预测。

公开(公告)号：CN112393740A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202011406155.7

申请日：2020-12-03

Applicant: 吉林大学

Inventor： 高镇海 ,  温文昊 ,  高菲 ,  胡宏宇 ,  何磊 ,  牛万发 ,  赵伟光

IPC: G01C21/34 ,  G01C21/36 ,  G01N33/42 ,  G01S19/14

Abstract: 本发明涉及一种路面舒适性指数的确定方法及系统。所述方法包括：所述方法包括两部分：不间断地获取车辆上传的行程数据，并将其处理成对应路段的特征值；以及基于前述获取的对应路段特征值计算得出路面的舒适性指数。其中获取的车辆行程数据包括：GPS信号、车辆纵侧向加速度信号、悬架动行程信号、方向盘转角信号、车速信号和轮胎噪声声压级信号。基于上述信号综合考虑了路面对车辆平顺性影响，驾驶的难易程度以及持续的噪声水平，最终得出路面的舒适性指数。本发明实现了导航系统可以根据路面舒适性指数为使用者提供实时的道路行车舒适性参考，提高了使用者的舒适度。