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公开(公告)号:CN105922856B
公开(公告)日:2018-02-09
申请号:CN201610228508.6
申请日:2016-04-13
Applicant: 清华大学
IPC: B60K6/365
Abstract: 本发明公开了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统,涉及履带车辆传动技术领域。履带车辆传动系统包括三排行星齿轮机构以及六个系统构件,六个系统构件分别为发动机、第一电机、第二电机、第三电机以及用于分别控制两侧履带的第一输出轴和第二输出轴;六个系统构件分别与三排行星齿轮机构的九个节点中的六个节点连接,三排行星齿轮机构的自由度为三、约束为三,约束中包括至少两个耦合类约束,以使得各排行星齿轮机构间相互连接。通过上述方案,本发明实现了一种基于行星传动的履带车辆及其传动系统,可以在履带车辆及其传动系统中发挥行星传动的优势。
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公开(公告)号:CN105292112B
公开(公告)日:2017-11-14
申请号:CN201510724858.7
申请日:2015-10-29
Applicant: 清华大学
IPC: B60W20/00
Abstract: 本发明涉及一种混合动力车辆的结构优化设计方法,是针对执行系统进行,包括:将整车执行系统的复杂功能进行定义;对复杂功能下的执行系统逐级分解,并向执行器件转化落实;针对单一功能执行器件进行原理性建模;对各执行器件进行结构耦合优化,合并同类结构的过程。本发明采用自上而下设计和自下而上修正的技术路线,能够优化车辆结构总布置,降低整车各个系统的结构与功能的冗余,提高部件结构的利用率,在满足车辆预期设计指标的前提下,有效降低车辆生产制造的成本。
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公开(公告)号:CN105160431B
公开(公告)日:2019-03-12
申请号:CN201510573713.1
申请日:2015-09-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种对未来车辆汽车驾驶员辅助系统的安全效能预测方法,包括如下步骤:1)基于车辆变形程度确定相似刚度的车辆组;2)确定事故严重程度等级—ASC及相关函数;3)确定ASC的代表性碰撞速度与损伤风险概率的关系;4)确定ASC有代表性的事故场景;5)有辅助系统的车辆在有代表性事故场景中的安全效能评价;通过评价结果,得知辅助系统对提高汽车安全性是否有效。该预测方法仅依靠事故数据库中准确的变形程度信息,探讨和展望如何利用变形程度来预测驾驶辅助系统有效性,相比传统利用速度信息的方法,能够获得更多的事故数据支持,更全面的评价驾驶员辅助系统。
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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:CN105711594B
公开(公告)日:2017-12-19
申请号:CN201610136230.X
申请日:2016-03-10
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/068
Abstract: 本发明公开一种基于转向系统共振频率的路面附着系数估计方法,适用于汽车辆直线行驶过程中路面附着系数的实时监测。它首先建立轮胎回正刚度与转向系统共振频率之间的关系,在此基础上再利用轮胎回正刚度与路面附着系数的关系,实现了路面附着系数估计。本发明仅采用电机电流与轮速信号,不需要车速、轮胎侧偏角与轮胎回正力矩信息,使得该方法应用方便;利用频域信息进行估计,使得该方法具有对方向盘转速噪声与误差不敏感的特性,也说明了该方法的准确性。
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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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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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