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公开(公告)号：CN114593180A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210180560.4
申请日：2022-02-25
申请人： 江苏大学
IPC分类号： F16H3/70 , F16H3/62 , F16H57/023 , F16H57/08 , F16H61/04 , F16H61/32 , B60K17/08 , B60K17/02 , B60K17/12
摘要： 本发明公开了一种机械与电气无级变速的复合传动系统及其控制方法，包括输入轴组件、机械传动组件、电动传动组件和输出轴组件，通过离合器和制动器之间的组合切换实现单流传动模式、复合传动模式和能量回收模式的切换；所述单流传动模式包括EVT传动模式和机械传动模式；所述复合传动模式为EVT与机械复合传动模式。有益效果：本发明可以适应不同的工况，提高发动机功率利用率，改善燃油经济性；有效地减少了换挡冲击，增大了速比调节范围；在动力调节方面，电动传动组件可以通过储能器有效地补充驱动力，并且EVT还可以回收制动时的能量；本发明有效拓宽了调速范围，能够满足大范围线性、非线性无级调速的要求。
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公开(公告)号：CN114564016A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210176732.0
申请日：2022-02-24
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型，将驾驶任务分为静态的路径规划和动态的最优轨迹跟踪，实现基于规则的路径规划算法与深度强化学习的结合，可以有效地解决复杂道路场景(如无信号灯路口左转)下的车辆控制难的问题。本发明与现有的PID+LQR控制策略相比，不需要人为地对参数进行不断调整。与模型预测控制(MPC)控制方法相比，不过分依赖被控对象的模型精度，同时求解过程的复杂性大大降低，提高了车载的实时计算效率。本发明与端到端的强化学习相比，结合了车辆的运动学模型，具有可解释性，同时也大大提高了车辆导航过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN110650176B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201910731884.0
申请日：2019-08-09
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了基于增强现实技术的特种混合动力车辆服务平台及控制方法，包括行走机器人智能探查模块、短距离通信、特种混合动力车、特种混合动力车服务器、可穿戴增强现实设备、基站、卫星、有线通信、地震监控服务器、建筑信息服务器、地震监控工作站。行走机器人智能探查模块获取地震现场建筑损坏和伤员信息，并将信息反馈给地震监控工作站。地震监控工作站根据地震现场情况，规划搜救路线，并将信息发送到可穿戴增强现实设备。救援人员佩戴可穿戴增强现实设备进入现场救援。本发明用于地震救援，能够避免救援人员的不必要伤亡，及时找到受灾人员所在位置，实现快速有效救援。
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公开(公告)号：CN114155414A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111376645.1
申请日：2021-11-19
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了面向无人驾驶的新型特征层数据融合的方法、系统及目标检测方法，包括：S1将采集到的原始点云分别投影到鸟瞰图和前景视图，进行特征提取，通过特征点映射之后生成最终的点云特征信息；S2、将相机采集到的信息进行特征提取，通过多尺度层级融合生成最终的图像信息；S3、将生成的点云特征信息和图像特征信息进行叠加融合；S4、将原始点云经多尺度体素化后作为额外的点云信息；S5、将特征提取后的图像特征通过空间金字塔池化后作为额外的图像信息；S6、将S3、S4、S5的特征拼接融合生成最终的融合特征，进行三维目标检测。本发明保证了语义信息完整性，降低了融合过程中的信息损失，提升了算法运行的速率，提高了道路目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN114001139A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111257263.7
申请日：2021-10-27
申请人： 江苏大学
IPC分类号： F16H47/08 , F16H57/023 , F16H57/10
摘要： 本发明提供了一种包含单泵多马达系统的机液复合传动装置，包括输入构件、功率分流机构、机械传动机构、功率汇流机构、液压传动机构、输出构件、制动器和离合器组件，输入构件与功率分流机构连接；离合器组件将功率分流机构的输出端分别连接到机械传动机构的输入端、功率汇流机构的输入端和液压传动机构的输入端，将液压传动机构的输出端和机械传动机构的输出端分别连接到功率汇流机构，将功率汇流机构的输出端连接到输出构件；制动器、离合器组件和控制阀组件提供输入构件与输出构件之间连续的传动比。本发明可充分利用机械传动的变速和液压传动的无级调速，有利于提高车辆的动力性和燃油经济性。
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公开(公告)号：CN113947203A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111141559.2
申请日：2021-09-28
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种面向智能汽车车载平台的YOLOV3模型剪枝方法，S1.选定批归一化层γ参数为剪枝因子，使用L1正则项对原模型进行稀疏化训练；S2.按大小排列稀疏训练后模型中不参与跨层连接的卷积层中的剪枝因子γ；S3.设定不同剪枝比例a，并确定最佳剪枝比例对应的γ值t；S4.选择模型中不参与跨层连接的卷积层，将上述卷积层的批归一化层中除γ值最大的通道外，其它所有γ值小于t的通道全部减去。本发明解决了现有目标检测神经网络模型参数量大、对硬件要求高、难以满足智能驾驶车载平台对实时性要求的问题；引入稀疏化训练，使对模型检测结果影响小的参数趋近于零，便于剪枝并保证剪枝后的精度；以批归一化层γ参数为剪枝因子，不会带来额外的计算开销，保证实时性。
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公开(公告)号：CN113936139A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111271617.3
申请日：2021-10-29
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种视觉深度信息与语义分割相结合的场景鸟瞰图重构方法及系统,首先通过立体匹配模型得到深度图，随后采用语义分割模型得到前置语义分割图，将深度图与语义分割图坐标变换，得到具有类别信息的伪点云，并保留其鸟瞰图视角的类别信息，最后通过深度对抗模型对于图像中的空洞区域进行填充，得到最终语义鸟瞰图。本发明利用双目摄像头，能够有效进行前方区域鸟瞰图重建，为指导后续规划控制提供有效信息；在提取语义分割信息时，采用RGB‑D语义分割算法，充分利用RGB信息与前端深度估计模型的深度信息，进一步完善语义分割信息，选用生成对抗网络进行空洞及遮挡部分的信息修复和填充，丰富鸟瞰图图像的信息，提升重构鸟瞰图图像的精度。
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公开(公告)号：CN109118034B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810614303.0
申请日：2018-06-14
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提供了一种驾驶行为三维定量综合评价方法，基于安全性的角度，根据模糊综合评价法，得出驾驶人不良驾驶行为的风险评价指数n1，构造驾驶行为安全评估模型D1；基于经济性的角度，根据节气门开度合理性隶属函数和稳定性评价函数，计算出经济性评价指数n2，构造驾驶行为经济评估模型D2；基于舒适性的角度，根据驾驶过程中各轴向加速度，确定舒适性评价指数n3，构造驾驶行为舒适评估模型D3；最后基于安全、经济、舒适评估模型，构造关于驾驶行为的三维综合评价模型P。从安全性、经济性、舒适性三方面着手综合评价，可以弥补传统驾驶行为评价方法的不足，使驾驶行为评价模型更加完整，结果更加完善。
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公开(公告)号：CN113658422A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110845298.6
申请日：2021-07-26
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明提供了一种无人驾驶电动汽车最优调度方法，属于无人驾驶电动汽车领域。本发明方法为：用户发出用车请求，云平台接收到用车请求后，搜索用户附近的空车；根据空车到用户的行驶时间，确定用户的可用车辆数量；可用车辆预选择用户，然后可用车辆从云平台获取预选择用户的目的地，进行动力电池电量判断，当电量充足时，可用车辆博弈选择最优用户。本发明在多位用户同时用车情况下，通过博弈对有用车需求的乘客和可用车辆进行分配，节约用户乘车时间，提高交通出行效率。
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公开(公告)号：CN109727490B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201910071784.X
申请日：2019-01-25
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种基于行车预测场的周边车辆行为自适应矫正预测方法，步骤1：周边车辆行为离散化与数据集预处理：将周边车辆行为根据横向与纵向划分为N个典型行为；步骤2：获取交通环境参与车时序数据：每辆交通环境参与车使用定位系统实时获取每个时刻自车的位置、速度、加速度；步骤3：建立行车预测场：建立基于安全性、效率性、驾驶舒适性三要素的行车预测场EP，EP＝ES+EE+EC；步骤4：基于最大似然估计方法建立周边车辆行为预测模型；步骤5：周边车辆行为实时预测与模型自适应矫正。本发明综合考虑影响驾驶者行为的安全性、效率性与驾驶舒适性，在目标车辆的行驶区域建立行车预测场并定性与定量分析，为周边车辆行为预测提出了新思路。
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