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公开(公告)号：CN111152795A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010017828.3
申请日：2020-01-08
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种基于模型和参数动态调整的自适应车辆状态预测系统及预测方法，工作时，通过模糊推理系统单元对鲁棒容积卡尔曼滤波单元中过程噪声参数进行动态更新，通过模型参数预测单元对鲁棒容积卡尔曼滤波单元中模型参数进行动态更新；基于车载传感器信号测量单元采集到的传感器信息和鲁棒容积卡尔曼滤波单元完成对汽车状态的高精度预测；本发明在汽车状态预测的同时模型具有动态更新能力，同时基于算法的持续自我调整，不断改善预测精度，促进了汽车主动安全控制技术的发展。
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公开(公告)号：CN109733347B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910078962.1
申请日：2019-01-28
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种人机耦合的纵向避撞控制方法，包括线控制动模块、主动感知模块和拟人控制模块，前述的拟人控制模块包括驾驶员模型和深度神经网络拟人决策控制器，其中主动感知模块获得实时交通状况输入给驾驶员模型输出期望的制动减速度，根据主动感知模块与驾驶员的基础实验数据，深度神经网络拟人决策控制器利用生成对抗网络技术生成大量实验数据输入给深度神经网络，经过训练生成制动避撞控制器，将其输出信息传输给线控制动模块完成制动避撞；本发明有效解决车辆已有避撞控制器适用范围窄、控制生硬等问题，提高了制动避撞系统的自适应性和驾乘人员的舒适性。
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公开(公告)号：CN110620760A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910694033.3
申请日：2019-07-30
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种SVM和贝叶斯网络的FlexRay总线融合入侵检测方法和检测装置，检测方法包括以下步骤：采集待检测样本；对采集到的待检测样本进行样本预处理；将预处理后的样本导入训练完毕的SVM检测模型进行检测；对通过训练完毕的SVM检测模型检测后的结果进行判别，若判定未发生入侵，结束入侵检测；若判定发生入侵，将判别后的结果导入训练完毕的贝叶斯网络检测模型，辨别入侵来源；系统发出入侵警报并报告来源，结束入侵检测；本发明用于为车载FlexRay总线提供安全防护保障，检测出总线数据中的入侵行为，并判断出入侵来源（物理层或网络层），将检测结果通知网络管理员进行相应的处理，检测结果可使攻击防患于未然，为智能网联车信息安全防护提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110619752A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910504233.8
申请日：2019-06-12
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种基于LTE-V2X通信技术的车辆与信号灯协同控制方法及控制系统，车辆驶入控制区域后，车载终端利用CAN总线获取车载传感器获取的车速信息，并利用LTE-V2X网络将上述信息及车辆优先级、类型、紧急情况信息发送到车道信号灯控制器；信号灯控制器计算各车位置信息，计算车道内燃油汽车、混合动力汽车和纯电动汽车数量，计算车辆队列长度及通行时间，加载各类型车辆优化速度；通过车辆与信号灯协同控制方法循环，实现各车道信号灯相位配时控制，利用LTE-V2X网络广播统一优化车速、安全预警、优先通行等信息，通过车载交互设备呈现给驾驶员；当车辆驶出控制区域后，停止与该车车载终端的信息交互，本发明可以实现车辆在路口高效通行、绿色通行、安全通行。
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公开(公告)号：CN110515106A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910664950.7
申请日：2019-07-23
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种BDS、GPS相结合的多源信息融合多模态车辆定位装置及定位方法，包括空间卫星装置，实现卫星信息的收集；地面融合装置，其接收空间卫星装置发送的卫星信息，同时对接收到的卫星信息进行数据处理；车辆行驶装置，包括接收单元和感知装置，感知装置获取车辆附近环境信息，接收单元接收地面融合装置处理后的数据信息、感知装置获取的车辆附近环境信息以及空间卫星装置收集到的卫星信息，其中，地面融合装置处理后的数据信息与收集到的卫星信息之间形成双误差；交通道路数据库，其为车辆发送实时交通路况信息；本发明用于为车辆驾驶人提供准确定位，同时可以实现车辆在森林高楼、隧道、地下停车场丢失卫星信号情况下的高精准定位，为智能网联车提供技术支持。
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公开(公告)号：CN111123334A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910664988.4
申请日：2019-07-23
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种极限工况下多车协同定位平台及定位方法，定位平台包括在极限工况情况下互相协作实现车辆精准定位的通信装置、车载装置、路侧装置以及卫星组；通信装置为位于网络中的车辆提供实时信号；车载装置安装在位于网络中的车辆上，其实时接收通信装置的信息以及相邻其他车辆的位置信息；路侧装置布设在道路两侧，其为车载装置实时提供道路两侧固定物的信息；卫星组为位于网络中的车辆在优质路况上提供道路级车辆定位，为位于网络中的车辆在极限工况下提供绝对定位，同时为车载装置、路侧装置提供辅助定位；本发明在极限工况下能够实时的完成道路与环境感知准确定位，为智能网联汽车的发展与交通道路系统的改善提供了强有力的基础。
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公开(公告)号：CN109733347A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910078962.1
申请日：2019-01-28
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种人机耦合的纵向避撞控制方法，包括线控制动模块、主动感知模块和拟人控制模块，前述的拟人控制模块包括驾驶员模型和深度神经网络拟人决策控制器，其中主动感知模块获得实时交通状况输入给驾驶员模型输出期望的制动减速度，根据主动感知模块与驾驶员的基础实验数据，深度神经网络拟人决策控制器利用生成对抗网络技术生成大量实验数据输入给深度神经网络，经过训练生成制动避撞控制器，将其输出信息传输给线控制动模块完成制动避撞；本发明有效解决车辆已有避撞控制器适用范围窄、控制生硬等问题，提高了制动避撞系统的自适应性和驾乘人员的舒适性。
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