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公开(公告)号：CN110228524B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810212778.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B62D6/00 , B62D1/28 , B62D5/04 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00 , B62D117/00
Abstract: 为代替驾驶员转向操作，调高驾驶安全性，本发明提出了一种基于多层模糊控制的无人车辆自动转向控制方法。该方法包括下步骤：首先汽车系统通过环境感知模块实时检测车辆位置和行驶状态信息；然后根据车辆位置信息和预定车辆目标轨迹，通过模糊自适应算法微调PID参数，通过“轨迹‑角度‑电流”三层PID调节输出EPS控制信号(PWM)。最后在行驶过程中根据车速和转向角度，通过模糊控制进行EPS变传动比控制；在汽车进入弯道车速较高时，根据转向角度和车辆目标与实际轨迹的误差，通过模糊PID算法略微降低纵向车速。该方法引入多层模糊控制，适用性好，有效提高了自动转向过程的安全鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108549030A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810249797.7
申请日：2018-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 为设计电池在线健康状态预测模型，基于部分电池充电数据，快速计算电池任何寿命阶段的健康状态，对电池实现准确的功能判断，本发明提出了基于电压关键特性的锂电池在线健康状态快速预测方法，包括以下步骤：步骤(1)、对不同寿命状态锂电池进行基于循环测试工况做循环测试，获取锂电池的全寿命数据；步骤(2)、获取电池容量以及计算差分电压，进一步预选取关键特征值；步骤(3)、基于各预选特征值，训练及测试预测模型，最终选取最优模型进行锂电池在线健康状态预测。本发明实现了基于较少数据在线计算电池健康状态，较为准确地判断电池性能，并提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110232432B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201810194036.6
申请日：2018-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本专利发明了一种基于人工生命模型的锂电池组SOC预测方法，该方法包括人工生命模型建立和人工生命模型进化两部分。首先，建立锂电池SOC预测的人工生命模型。其次，为了使人工生命体可以更快速地学习，从而引入人工神经网络并将QPSO算法作为人工生命体的学习算法。之后，将采集电动汽车锂电池组的历史充放电数据以及对应的SOC数据提供给人工生命体进而使它们不断进化。再次，进化完成时，选取最优的种群中的最优个体作为预测锂电池SOC的模型。最后，通过测试数据对所得模型进行评估，并计算出模型的准确率。本发明无需复杂的参数配置，就可以准确地获得预测结果，而且预测精度高、误差小，预测成本低，可广泛应用于电动汽车的控制行业中。
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公开(公告)号：CN108549030B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810249797.7
申请日：2018-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 为设计电池在线健康状态预测模型，基于部分电池充电数据，快速计算电池任何寿命阶段的健康状态，对电池实现准确的功能判断，本发明专利提出了基于电压关键特性的锂电池在线健康状态快速预测方法，包括以下步骤：步骤(1)、对不同寿命状态锂电池进行基于循环测试工况做循环测试，获取锂电池的全寿命数据；步骤(2)、获取电池容量以及计算差分电压，进一步预选取关键特征值；步骤(3)、基于各预选特征值，训练及测试预测模型，最终选取最优模型进行锂电池在线健康状态预测。本发明实现了基于较少数据在线计算电池健康状态，较为准确地判断电池性能，并提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN110232432A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201810194036.6
申请日：2018-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明发明了一种基于人工生命模型的锂电池组SOC预测方法，该方法包括人工生命模型建立和人工生命模型进化两部分。首先，建立锂电池SOC预测的人工生命模型。其次，为了使人工生命体可以更快速地学习，从而引入人工神经网络并将QPSO算法作为人工生命体的学习算法。之后，将采集电动汽车锂电池组的历史充放电数据以及对应的SOC数据提供给人工生命体进而使它们不断进化。再次，进化完成时，选取最优的种群中的最优个体作为预测锂电池SOC的模型。最后，通过测试数据对所得模型进行评估，并计算出模型的准确率。本发明无需复杂的参数配置，就可以准确地获得预测结果，而且预测精度高、误差小，预测成本低，可广泛应用于电动汽车的控制行业中。
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公开(公告)号：CN110228524A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201810212778.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B62D6/00 , B62D1/28 , B62D5/04 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00 , B62D117/00
Abstract: 为代替驾驶员转向操作，调高驾驶安全性，本发明提出了一种基于多层模糊控制的无人车辆自动转向控制方法。该方法包括下步骤：首先汽车系统通过环境感知模块实时检测车辆位置和行驶状态信息；然后根据车辆位置信息和预定车辆目标轨迹，通过模糊自适应算法微调PID参数，通过“轨迹-角度-电流”三层PID调节输出EPS控制信号(PWM)。最后在行驶过程中根据车速和转向角度，通过模糊控制进行EPS变传动比控制；在汽车进入弯道车速较高时，根据转向角度和车辆目标与实际轨迹的误差，通过模糊PID算法略微降低纵向车速。该方法引入多层模糊控制，适用性好，有效提高了自动转向过程的安全鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110232375A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201810193965.5
申请日：2018-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明发明了一种端到端的空心验证码识别方法，步骤为：A、对扭曲粘连的空心验证码进行预处理，去干扰，获得只含有字符的实心验证码；B、设计卷积神经网络模型，训练预处理后已知标签的整张黑白验证码的模型；C、利用步骤B的卷积神经网络模型，对未知标签的验证码进行识别。本发明提供的技术方案简单实用，能及时的对背景有图像干扰的空心验证码进行预处理，去除背景干扰，保留验证码的有效字符。本技术方案不涉及字符分割，对扭曲粘连的验证码有较高的识别率，增加了验证码识别的统一性。
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