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公开(公告)号：CN108304605A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711096307.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5095
Abstract: 本发明涉及一种汽车驾驶辅助系统传感器优选配置方法，是针对环境感知传感器进行，包括如下步骤：基于典型应用场景，对驾驶辅助系统的环境信息感知需求进行统一描述；建立传感器系统多维综合评价模型；建立传感器感知功能模型；采用全局搜索算法对备选传感器及备选安装位置进行筛选寻优的过程。本发明采用计算机优化求解的方法，实现了汽车驾驶辅助系统中关键传感器的筛选寻优与配置优化，解决了繁杂零部件供应体系下的关键传感器优选配置难题。
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公开(公告)号：CN106004881B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201610630620.2
申请日：2016-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/064
Abstract: 本发明涉及一种基于频域融合的路面附着系数估计方法，其是基于车辆纵向共振频率的附着系数估计值和基于转向系统共振频率的附着系数估计值，将两者进行频域融合，估计出最终的附着系数。频域融合是将基于车辆纵向共振频率的附着系数估计值通过高通滤波器，将基于转向系统共振频率的附着系数估计值通过低通滤波器，最后将两种滤波后的结果相加作为最终的附着系数估计结果。本发明不仅消除了信号噪声和误差信息对路面附着估计的影响，而且也避免了转向系统动态延迟长造成的附着估计收敛慢的缺陷。
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公开(公告)号：CN106250637A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610632964.7
申请日：2016-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5095 , G06F2217/08
Abstract: 本发明公开一种基于微交通仿真模型的汽车安全系统参数优化方法，适用于整车厂合理选择控制系统参数以获得最优的效果。它建立由多辆车组成的微交通模型，通过改变不同控制系统的参数，通过长时间的随机仿真，找到设定的参数与乘员损伤风险的关系，建立优化函数，再利用现代优化方法来求解该函数，得到最控制系统参数。本发明仅需要自然驾驶数据，不需要大量的事故数据，使得该方法应用方便。
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公开(公告)号：CN106004881A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610630620.2
申请日：2016-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/064
CPC classification number: B60W40/064 , B60W2510/202 , B60W2520/28 , B60W2520/30 , B60W2540/18
Abstract: 本发明涉及一种基于频域融合的路面附着系数估计方法，其是基于车辆纵向共振频率的附着系数估计值和基于转向系统共振频率的附着系数估计值，将两者进行频域融合，估计出最终的附着系数。频域融合是将基于车辆纵向共振频率的附着系数估计值通过高通滤波器，将基于转向系统共振频率的附着系数估计值通过低通滤波器，最后将两种滤波后的结果相加作为最终的附着系数估计结果。本发明不仅消除了信号噪声和误差信息对路面附着估计的影响，而且也避免了转向系统动态延迟长造成的附着估计收敛慢的缺陷。
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公开(公告)号：CN107291972B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710139406.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据挖掘的汽车智能驾驶系统有效性评价方法，包括步骤：1)通过多源数据挖掘得到待评价车辆模型、随机交通场景模型、乘员损伤模型；2)基于随机交通场景和车辆模型，仿真出事故的特定场景；3)利用事故再现软件仿真该场景，输出碰撞后车辆状态；4)结合乘员损伤模型，计算事故发生后的乘员损伤风险和单位里程风险；5)将待评价车辆模型替换成常规模型，重复1)‑4)步得到无待评价系统车辆的单位里程乘员损伤风险；然后对比有、无待评价系统的损伤结果，得知该系统的有效性。该评价平台依靠多源数据和已知软件，可实现多种智能驾驶系统的评价，同时该评价平台运行成本低、速度快，具有较好的普遍适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108304605B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201711096307.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种汽车驾驶辅助系统传感器优选配置方法，是针对环境感知传感器进行，包括如下步骤：基于典型应用场景，对驾驶辅助系统的环境信息感知需求进行统一描述；建立传感器系统多维综合评价模型；建立传感器感知功能模型；采用全局搜索算法对备选传感器及备选安装位置进行筛选寻优的过程。本发明采用计算机优化求解的方法，实现了汽车驾驶辅助系统中关键传感器的筛选寻优与配置优化，解决了繁杂零部件供应体系下的关键传感器优选配置难题。
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公开(公告)号：CN107291972A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710139406.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据挖掘的汽车智能驾驶系统有效性评价方法，包括步骤：1)通过多源数据挖掘得到待评价车辆模型、随机交通场景模型、乘员损伤模型；2)基于随机交通场景和车辆模型，仿真出事故的特定场景；3)利用事故再现软件仿真该场景，输出碰撞后车辆状态；4)结合乘员损伤模型，计算事故发生后的乘员损伤风险和单位里程风险；5)将待评价车辆模型替换成常规模型，重复1)-4)步得到无待评价系统车辆的单位里程乘员损伤风险；然后对比有、无待评价系统的损伤结果，得知该系统的有效性。该评价平台依靠多源数据和已知软件，可实现多种智能驾驶系统的评价，同时该评价平台运行成本低、速度快，具有较好的普遍适用性。
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公开(公告)号：CN103605885B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310556611.X
申请日：2013-11-11
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于交通路网信息的电动车辆剩余里程估算方法，其包括以下步骤：利用电动车辆的电池能量管理系统采集电动车辆电池组电压U、电池额定容量Q、电池荷电状态SOC，计算电动车辆的剩余能量EB；利用电动车辆从起点到达交通路网中各节点的能量消耗最低的X条路径的随机抽样结果，计算电动车辆到达交通路网中每一节点的能量消耗与通行时间的概率密度函数；根据电池剩余能量EB和电动车辆到达交通路网中每一节点能量消耗与通行时间的概率密度函数，采用随机规划模型，估算电动车辆的剩余里程数。本发明能够反映交通路网的动态随机变化特性，并具有估算结果合理的优点，因此本发明可以广泛应用于车辆剩余里程的估算中。
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公开(公告)号：CN103278339A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310103638.3
申请日：2013-03-28
Applicant: 清华大学
IPC: G01M17/02
Abstract: 本发明涉及一种轮胎侧向力估算方法，包括以下步骤：1）设置一包括有轮心纵向速度传感器、路面附着系数传感器、轮胎垂向力传感器、轮胎侧偏角传感器、轮胎滑转率传感器和侧向力估计模块的轮胎侧向力估算系统；2）所述侧向力估计模块根据所采集的轮胎滑转率值、轮胎垂向力值、轮胎侧偏角和路面附着系数值，估算轮胎的准静态侧向力值；3）根据轮胎的动态侧向力与准静态侧向力的关系建立动态轮胎模型，所述侧向力估计模块根据采集的轮心纵向速度，并通过动态轮胎模型对所述步骤2）估算的轮胎准静态侧向力值进行修正，得到动态轮胎侧向力值；4）将所述步骤3）得到的动态轮胎侧向力值发送到整车控制器中，用于对车辆进行控制和监测。本发明可以广泛应用于轮胎侧向力的实时估算中。
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公开(公告)号：CN101915672A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010261862.1
申请日：2010-08-24
Applicant: 清华大学
IPC: G01M17/007 , G08G1/16
Abstract: 本发明涉及一种车道偏离报警系统的测试装置及测试方法，其特征在于，它包括：图像传感器，固定在车辆上方两侧，且平面与路面平行，用于采集路面图像；图像采集单元，将所述图像传感器采集的路面图像信息转化为数字信息；车载CAN单元，提供原车信息中的车速信息和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息；数据处理单元，根据所述图像采集单元获取的含有车道线的路面信息，结合所述车载CAN单元提供的车速和报警时刻信息，计算出世界坐标系下报警时刻的车身上一点到车道线的距离和离线速度。本发明成本低，而且测试出的评价结果真实程度高，适用于各种车道偏离报警系统的测试。
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