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公开(公告)号：CN110719577A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910950130.4
申请日：2019-10-08
Applicant: 浙江大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据帧格式优化和数据压缩的无线数据采集系统，由现场上位机、远程上位机、多个无线传感设备、Wi-Fi路由器、私有云数据库组成；现场上位机处理用户输入的各类数据帧格式和压缩信息，得到每个无线传感设备的最优数据帧格式和数据压缩方案；无线传感设备按照对应的最优数据帧格式和数据压缩方案，采集、压缩和打包数据，进而传输至私有云数据库或者现场上位机；远程上位机可远程连接私有云数据库获取特定实验名称的历史数据，最终进行数据解压缩和使用。本发明实现了方便的数据采集和管理；并利用工业时序数据的稳定性和时序性，实现Wi-Fi网络数据帧格式优化和数据压缩，大大提高了数据帧利用率，减轻网络带宽和存储空间的压力。
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公开(公告)号：CN110171264A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910416058.7
申请日：2019-05-19
Applicant: 浙江大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
IPC: B60G17/019 , B60G17/052 , G01S17/08
Abstract: 本发明公开了一种基于气囊内激光雷达测距的汽车高度传感器，包括传感器主体和反射板；传感器主体与ECAS系统气囊的进气通路连接，传感器主体包括激光发射探头和激光接收模块；反射板安装于气囊内部底面，位于激光发射探头和激光接收模块的正下方；本发明采用激光雷达测距原理有效地测量气囊绝对高度信息，以表征汽车车架高度，其测量过程发生于封闭气囊内部空间，具有测量精度高、使用寿命长和可靠性好等特点；同时，该高度传感器结构简单，装配过程无需标定环节，具有更高的装配效率和易维护性。
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公开(公告)号：CN110171263A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910416559.5
申请日：2019-05-19
Applicant: 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司 , 浙江大学
IPC: B60G17/016 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法。本发明利用摄像头获取车辆前方将要驶入弯道的实时道路信息，将图像经过形态学滤波和感兴趣区域分割处理，提取道路交通标志和车道线信息。使用基于RGB色彩空间处理和Canny边缘算子的方法处理道路交通标志，使用灰度转换、阈值分割和Bezier曲线模型3次拟合处理车道线，得到弯道模型数据，并通过动态检测来提高模型数据精度。最后由弯道模型数据计算得到过弯的安全车高作为目标高度，通过车高调节方法对ECAS系统输出调高信号，从而让车辆在过弯前调整至安全车高。相比于现有技术，本发明具有识别精度高和具有场景针对性的特点，保障了汽车过弯时的行车安全。
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公开(公告)号：CN110126844A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910416040.7
申请日：2019-05-19
Applicant: 浙江大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法。首先，采集离线数据，搭建并训练用于预测汽车侧翻时间的改进型门控循环神经网络；然后，以一定采样周期采集汽车行驶状态数据并进行滤波处理；再以一定更新周期，用预先训练的改进型门控循环神经网络进行汽车侧翻时间预测，进而更新自适应PD控制器的比例系数；同时，以一定控制周期计算汽车横向负载转移比，并得到和设定值之间的偏差，偏差再输入所述自适应PD控制器进行控制输出；最后，汽车ECAS系统电磁阀根据所述自适应PD控制器的输出调节气囊高度。本发明模型和参数可自调节，达到较好的防侧翻效果；同时适用于诸多车型，进而减少测试工程师工作量，提高了汽车装载ECAS系统的效率。
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公开(公告)号：CN114154227B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111210700.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/0499 , B60W30/09 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种重型挂车制动过程自适应学习方法，首先采用子空间模型辨识方法建立重型挂车的分布式状态空间模型，然后利用行程传感器、速度传感器等采集行程信号和速度信号，并绘制出制动曲线；其次将采集或计算出的反应距离、车速、制动距离、制动曲线方差和平均值数据和计算出的制动力信号进行离线的BP神经网络模型的训练。利用训练好的模型对当前制动过程进行制动距离的预测，当不在安全范围内时，进行提示和警告，辅助驾驶员进行制动行为的优化。本发明基于挂车常见的传感器模块，并结合挂车实际的分布式特点，利用预测精度较高的神经网络模型进行离线训练，在线预测，对制动行为进行优化，从而提高制动安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110171264B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910416058.7
申请日：2019-05-19
Applicant: 浙江大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
IPC: B60G17/019 , B60G17/052 , G01S17/08
Abstract: 本发明公开了一种基于气囊内激光雷达测距的汽车高度传感器，包括传感器主体和反射板；传感器主体与ECAS系统气囊的进气通路连接，传感器主体包括激光发射探头和激光接收模块；反射板安装于气囊内部底面，位于激光发射探头和激光接收模块的正下方；本发明采用激光雷达测距原理有效地测量气囊绝对高度信息，以表征汽车车架高度，其测量过程发生于封闭气囊内部空间，具有测量精度高、使用寿命长和可靠性好等特点；同时，该高度传感器结构简单，装配过程无需标定环节，具有更高的装配效率和易维护性。
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公开(公告)号：CN110719577B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910950130.4
申请日：2019-10-08
Applicant: 浙江大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据帧格式优化和数据压缩的无线数据采集系统，由现场上位机、远程上位机、多个无线传感设备、Wi‑Fi路由器、私有云数据库组成；现场上位机处理用户输入的各类数据帧格式和压缩信息，得到每个无线传感设备的最优数据帧格式和数据压缩方案；无线传感设备按照对应的最优数据帧格式和数据压缩方案，采集、压缩和打包数据，进而传输至私有云数据库或者现场上位机；远程上位机可远程连接私有云数据库获取特定实验名称的历史数据，最终进行数据解压缩和使用。本发明实现了方便的数据采集和管理；并利用工业时序数据的稳定性和时序性，实现Wi‑Fi网络数据帧格式优化和数据压缩，大大提高了数据帧利用率，减轻网络带宽和存储空间的压力。
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公开(公告)号：CN111212121A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911351606.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 浙江大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于物联网设备的空中固件升级方法及系统，物联网设备终端通过中继联网单元与升级服务器进行网络通信，升级服务器用于实现对大规模物联网设备终端的接入控制管理以及固件包的生成与下发，私有云数据库用于实现多版本固件包存储。本发明可以实现物联网设备的快速迭代升级与维护，设备固件版本的统一化管理，可以有效解决物联网设备固件升级过程中的流量与资源占用问题，实现具有多种升级方式、断点续传、固件版本回滚的升级解决方案，提高了升级成功率，改善了用户使用体验。
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公开(公告)号：CN111086497B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202010021863.2
申请日：2020-01-09
Applicant: 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明涉及一种具有双电磁结构的节能净化阀装置，其包括装置输入口(301)、干燥过滤筒(1)、阀体(2)和双电磁结构(7)，压缩空气依次正向通过装置输入口(301)、干燥过滤筒(1)进入阀体(2)，然后一路被输送到制动管路，另一路被导入双电磁结构(7)，所述双电磁结构(7)包括位于关闭件往复运动路径底部一侧的软态阻尼块(12)、位于关闭件往复运动路径两侧的隔振弱弹簧(9，11)、和位于关闭件往复运动路径底部相对侧的支撑阻尼块(10)，当ECU给电信号时，在到达限位点后软态阻尼块(12)被撞击将产生振动能量，其中一部分能量被软态阻尼块(12)第一次吸收，之后两侧的隔振弱弹簧(9，11)与支撑阻尼块(10)将利用振动能量进行非线性往复运动，第二次消耗大量振动能量。本发明有减振减压防尘来提高寿命等优点。
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公开(公告)号：CN118747826A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410967250.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 浙江理工大学 , 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762
Abstract: 一种基于改进EfficientNet模型的路面状态分类方法，包括以下步骤：步骤1、构建原始路面图像数据集并标注分类；步骤2、建立并且训练基于GAM‑EfficientNet的路面状态分类模型；步骤3、根据基于GAM‑EffiecientNet的路面状态分类模型对实际路面状况进行分类分析。本发明提出了一种基于改进EfficientNet模型的路面状态分类方法，提出在现有EfficientNet模型的深层结构中引入GAM全局注意力机制来代替挤压‑激励SE模块的设计思路，以加强对路面状态信息的提取；并结合余弦学习率衰减策略，加快模型收敛速度，提高模型训练效果；最后，使用结合标签平滑的交叉熵损失函数来防止模型的过拟合，提高模型的泛化性能，从而提高路面状态识别的精度。
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