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公开(公告)号：CN118494492A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410482856.0
申请日：2024-04-22
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种商用车路面附着系数计算方法、装置、设备及存储介质，商用车路面附着系数计算方法包括：通过先构建车辆动力学模型与Dugoff轮胎模型，然后利用传感器测量数据进行状态估计，然后利用状态估算数据获取轮胎受力信息，进而得到路面附着系数估计方程，然后该估计器利用卡尔曼滤波算法进行参数校准，运行后即可得到准确的路面附着系数估计结果。通过该方法，可以有效地降低路面附着系数估计的测量成本，通过状态估计器和附着系数估计器为车辆控制提供更为精准的信息，提高商用车的主动安全性能，从而提升整车的驾驶稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN118483995A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410493418.4
申请日：2024-04-23
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种车辆的轨迹规划方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：获取车辆周围预测范围内动态障碍物的瞬态意图概率；将所述瞬态意图概率输入至预设LQR闭环模型，预测各所述动态障碍物的候选轨迹，并创建所述动态障碍物的不确定性信息的IMM过滤器；基于所述候选轨迹、所述IMM过滤器与预设SMPC规划所述车辆的驾驶轨迹。在本申请中，利用预设LQR闭环模型以非保守方式在车辆规划中考虑障碍物的多个未来轨迹，再通过SMPC考虑车辆的可实现性，选择动态障碍物最有可能的可行状态，以降低规划车辆驾驶轨迹时障碍物不确定性的保守性。
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公开(公告)号：CN115406656B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211042702.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能诊断技术领域，提供一种轴承锈蚀智能诊断方法，该方法通过采集滚动轴承在正常、轻微锈蚀、重度锈蚀三种状态下的原始振动数据；按初始设定的比例截断，得到训练集和测试集，灰度化处理后，构建基于ECA‑Net与EfficientNet的轴承锈蚀智能诊断模型，输入模型中进行训练，损失函数优化神经网络中参数的权重和偏置；判断迭代次数是否达到初始设定的值，得到最优模型，能够通过对网络深度、网络宽度以及输入分辨率这三个维度进行有效缩放，得到更好的智能诊断模型；提高轴承锈蚀智能诊断模型的性能，将该方法和系统用于诊断轴承的锈蚀故障，能够实现对轴承健康状态及锈蚀严重程度进行准确评估，提高智能化和准确率。
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公开(公告)号：CN115406655B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211042367.0
申请日：2022-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能诊断技术领域，提供一种轴承智能故障诊断模型建立方法，根据比例值将原始信号数据截断为训练集数据和测试集数据；按照初始设定的单个样本的采样点数SL，在截断后的振动数据初始位置处截取第一个样本，从初始位置处确定移动一个采样偏移量SO，并截取下一个样本，生成训练集和测试集；将处理后训练集样本输入神经网络模型中进行训练，通过损失函数优化神经网络中参数的权重和偏置，不仅能够在轴承智能故障诊断模型建立时，通过将轴承振动的原始信号数据通过截断成两部分独立的数据，能够完全避免训练集和测试集数据交叉造成的数据泄露；实现同时对轴承故障类型及故障严重程度的判断和输出，准确率高，效率高。
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公开(公告)号：CN118405127A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410690910.0
申请日：2024-05-30
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 西北工业大学 , 桂林电子科技大学
IPC: B60W30/095 , B62D15/02
Abstract: 本申请公开了一种车辆驾驶的辅助控制方法、装置、设备及存储介质，涉及驾驶辅助控制技术领域，包括：获取预测模型、驾驶员转向输入以及附近车辆的运动不确定性；基于预测模型与附近车辆的预设纵向方程和运动不确定性确定避碰概率约束条件；基于避碰概率约束条件和驾驶员转向输入生成转向控制参数；基于转向控制参数控制车辆转向。当车辆无碰撞风险时，辅助驾驶控制器符合驾驶员操作；当车辆可能发生碰撞时，辅助驾驶控制器纠正驾驶员操作输入，从而在保证驾驶安全的情况下不影响驾驶员的正常操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118296722A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410244587.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种商用车空调风道结构优化设计方法,包括以下步骤:1、建立除霜和吹面风道的2种风道模型；2、分别将各种风道模型的生成文件进行网格划分,并把生成的网格文件导入CFD求解器中；3、将除霜、吹面风道导流板的位置、尺寸以及倒圆等设计变量进行参数化处理，利用最优拉丁超立方抽样方法选取样本点；4、采用DOE实验以及利用径向基函数（RBF）在CFD求解器中设定模型参数以及变量参数构建出设计变量和风量占比、总声压级的代理模型；5、在CFD求解器中将模拟空气流动达到准稳态，计算出风量分布以及噪声；6、利用多岛遗传算法（Multiple Intelligence Group Algorithm，MIGA）优化参数；7、比对出各种风道模型中风量分配合理及噪声小的模型,并将其作为预选方案,然后对所述预选方案做至少一次风道模型修改，返回步骤2进行验证,确定最终风道模型。采用本发明的空调风道结构优化设计方法，有效控制风量分配,缩短参数测试时间，使用方便。
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公开(公告)号：CN118230445A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410078970.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 内蒙古工业大学
Inventor： 冯高山 , 凌文权 , 何水龙 , 吕书锋 , 许恩永 , 林长波 , 李超 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陈雪 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
Abstract: 本发明属于车辆技术领域，公开了一种车辆状态预测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据待预测商用车的车速信息、汽车总质量、距离信息以及轮胎受力信息建立所述待预测商用车的目标动力学模型；根据加速度信息和速度信息建立目标运动学模型；根据目标动力学模型、目标运动学模型以及预设前向欧拉积分方式，得到车辆状态模型；输入车载传感器采集的传感器数据至车辆状态模型，得到初始状态向量；根据初始状态向量进行状态预测，得到待预测商用车的状态预测信息。通过动力学模型和运动学模型得到车辆状态模型，输入传感器数据得到初始状态向量，最后进行预测得到状态预测信息，实现了对商用车进行状态预测，提高了状态预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117574314B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311603877.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 湘西土家族苗族自治州自然资源和规划局
Inventor： 许恩永 , 谭雪峰 , 何水龙 , 彭吉优 , 李超 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 冯高山 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 唐荣江 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陶林 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于决策级融合技术领域，公开了一种传感器的信息融合方法、装置、设备及存储介质。本发明通过在接收到多个融合传感器的待融合数据时，确定各融合传感器的三维检测向量；分别输入各融合传感器的三维检测向量至目标孪生神经模型，得到相似度信息向量；根据目标尺寸统一模型对所述相似度信息向量和各融合传感器的三维检测向量进行尺寸统一，得到各融合传感器的检测统一向量和相似度统一向量；根据所述相似度统一向量、各融合传感器的检测统一向量以及目标决策融合模型确定目标融合信息。通过上述方式，保证了在进行特征融合时，信息的有效性和完整性，弥补了单个传感器之间的局限性，大幅度提高了多个传感器决策级融合时的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118097637A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410424143.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA和YOLO的危险驾驶行为识别优化方法，涉及自动驾驶领域，主要分为网络优化、识别优化两个阶段。在网络优化阶段，以FPGA为物理硬件，对卷积神经网络YOLOv2进行优化；在进行数据清洗和裁剪后，进行卷积神经网络训练；利用所设计的联合损失函数与非极大值抑制算法对YOLOv2进一步优化；通过浮点数定点量化、卷积优化方法降低神经网络计算量。在优化识别阶段，利用Vivado HLS工具对循环代码进行流水线设计，通过双缓存机制以循环展开方式进一步降低硬件所需算力。本发明通过上述多种方式联合优化YOLOv2神经网络，较好降低了神经网络的硬件资源占用率，并提高网络的识别性能和帧数。
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公开(公告)号：CN117549863A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210927074.4
申请日：2022-08-03
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: B60T5/00
Abstract: 本发明涉及刹车鼓技术领域，且公开了一种针对重型卡车的节能型刹车鼓散热器，包括弧块、从动齿轮、主动齿轮、散热主水槽和散热连接槽，所述弧块包括顶块和底块，所述顶块和底块的内部均开设有散热槽和内槽。本发明通过设置弧块、从动齿轮、主动齿轮、散热主水槽、滚轮、转动鼓、第一齿轮和锥形齿轮等结构的配合，从而实现在司机踩下刹车之后，滚轮会跟随弧块贴合在外鼓上，从而通过多个结构最终来带动从动齿轮和主动齿轮旋转，并且由于第二管是连接在货车水箱上，这样当主动齿轮旋转就可以提高水流在散热主水槽内的流动速率，从而提高散热效率，并且利用转动鼓来收集部分刹车动能，并利用这部分动能来为刹车鼓的主动散热提供动力。
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