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公开(公告)号：CN110539647B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201910734328.9
申请日：2019-08-09
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种面向直线行驶工况的四轮独立驱动电动汽车转矩实时优化分配控制方法，针对以轮毂电机为动力单元的四轮独立驱动电动汽车在直线行驶工况下的转矩分配问题，制订了对应的在线优化分配控制算法，进一步利用离线获取的优化分配系数表对在线优化结果进行补偿修正，分离了转矩分配功能与整车控制器的设计耦合，有利于控制软件模块化设计的实施；本发明实现了四轮独立驱动电动汽车在直线行驶工况下的转矩优化分配，在满足驾驶意图的前提下，能够有效提高动力总成的能量效率，同时保证汽车的动力性和制动稳定性满足设计指标。
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公开(公告)号：CN113650621B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110935579.0
申请日：2021-08-16
申请人： 东南大学
IPC分类号： B60W40/103 , B60W50/00
摘要： 本发明公开了一种面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法，利用分布式驱动电动汽车即时反馈的车轮转角和车轮转速等参数和标准车载传感器实时测定的汽车参数，构建适用于复杂工况的四自由度汽车动力学方程并建立自适应无迹卡尔曼滤波器进行滤波，最终实现对关键参数的估计，具有较高的估计精度。本发明可用于分布式驱动电动汽车的底盘辅助控制和主动安全控制，具有较广的适用性和较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113650620A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111002707.2
申请日：2021-08-30
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种四轮电驱动汽车状态预测方法，首先利用车载传感器获得汽车的纵向速度、横摆角速度、轮胎侧向力、前轮转角信号和纵向驱动力信息，利用无迹卡尔曼滤波算法获得基于模型的车辆状态估计；将车辆运行中产生的大数据进行提取获得状态输入和输出数据集，运用神经网络训练获得软件定义的车，使得其能够根据车辆控制输入自动输出车辆状态，获得基于数据的车辆状态估计；将获得的基于模型和数据的车辆估计加权融合，获得最终汽车状态估计值。本发明基于算法的持续优化，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：CN113008240A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110226179.2
申请日：2021-03-01
申请人： 东南大学
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明公开了一种基于稳定域的四轮独立驱动智能电动汽车路径规划方法，包含：建立非线性七自由度非线性车辆模型，七自由度包括纵向、侧向、横摆和4个车轮；基于上述建立的非线性七自由度车辆模型，得出四轮独立驱动电动汽车的稳定域；基于上述得出的稳定域，进行路径规划。本发明提出的四轮独立驱动电动汽车路径规划方法，不仅可以满足智能电动汽车日常驾驶需求，而且在紧急避撞、高速行驶等紧急工况下，同样具有工况适应性好、路径规划准确性高、容错能力强等特点，充分发挥四轮独立驱动电动汽车相比于传统汽车或集中式电动汽车的优势，将四轮驱动电动汽车智能驾驶层和底盘控制层充分紧密的结合，提高电动汽车行驶过程中的安全性和高效性。
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公开(公告)号：CN117002608A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310814843.4
申请日：2023-07-05
申请人： 东南大学
IPC分类号： B62D6/00 , B62D137/00
摘要： 本发明公开了一种基于双流神经网络的线控转向控制方法，涉及自动驾驶转向控制技术领域，解决了未根据驾驶员风格实现精准线控转向控制的技术问题，其技术方案要点是通过双流神经网络同时考虑并分别处理驾驶员的道路预瞄信息和车辆动力学感知信息，并基于实验数据通过聚类方法将模型参数与驾驶员风格类别进行映射，从而建立了个性化的驾驶员转向行为模型；基于个性化的驾驶员转向行为模型，根据不同的驾驶员风格类别自动选择不同的模型参数，实现个性化的线控转向功能，满足了基于驾驶员特征的舒适性要求，为个性化高级驾驶员辅助系统和人机协同驾驶技术的发展提供了基础的转向驱动系统。
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公开(公告)号：CN111634195B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010396171.6
申请日：2020-05-12
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种四轮驱动电动汽车的转矩优化分配控制方法，制订了电机在行车工况、滑行工况和起步工况下的电机效率计算模型，将汽车行驶模式分为双轴行车模式、单轴行车模式、双轴起步模式和单轴起步模式，分别确定了不同模式下的消耗功率计算方法，通过离线的全局优化算法获取以能量最优为目标的转矩分配系数。为了避免控制过程中转矩变化过大，建立面向转矩变化率的转矩优化分配模型，采用模糊控制规则确定动态权重因子，进而最终确定四轮转矩分配结果；该方法以降低能量消耗和电机内电流波动为目标，计算出面向节能和转矩变化率的转矩分配系数及其对应的全局最优效率，极大地提升电动汽车的续航里程，保证轮毂电机使用的安全性和长效性。
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公开(公告)号：CN112026533A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010851778.9
申请日：2020-08-21
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法，综合考虑了驾驶员的控制需求以及车辆的稳定性原则，采用三种不同的驱动模式取代了单一的转矩分配方式，最大程度地利用了轮胎的纵、侧向附着裕度，保证了四轮独立驱动电动汽车在低附着路面的运动跟踪精度和车身稳定要求，同时也使得上层控制目标和底层执行结果保持一致，方便了驾驶员在极限工况对车辆的操纵，提高了车辆的主动安全性。
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公开(公告)号：CN111382683A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010135485.0
申请日：2020-03-02
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于彩色相机与红外热成像仪特征融合的目标检测方法，包括以下步骤：a、通过彩色相机获得彩色数据集，通过红外热成像仪获得热红外数据集；b、将双模态数据集同时输入到双模态的YOLOv3神经网络算法中，提取目标的颜色特征与温度特征；在主干网络的某一层通过融合函数与1×1卷积块将两个模态的特征融合，然后选取融合后的特征图继续进行主干网络的特征提取，得到融合后的提取特征图；c、融合后的提取特征图输入到后续的卷积层中进行目标的分类，输出训练完成的双模态神经网络的算法模型。本发明融合温度与颜色信息，在双模态神经主干网络算法进行融合，输入分类层中进行目标的预测，增加目标的多种特征信息，提高目标识别准确性。
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公开(公告)号：CN114103967B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110436285.3
申请日：2021-04-22
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种四轮独立驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力估计方法，包含以下步骤：根据车轮动力学方程，计算轮胎纵向力；根据车辆的纵向动力学平衡方程，基于带有遗忘因子的最小二乘法估计整车质量；建立包括车辆纵向、侧向和横摆三个自由度的四轮驱动电动汽车动力学模型和反映轮胎瞬时力学特性的半经验魔术轮胎模型的鲁棒容积卡尔曼估计模块；基于所建立的鲁棒容积卡尔曼滤波模块，估计质心侧偏角与轮胎侧向力。本发明有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力，不同工况下联合估计算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性得到提高，解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力联合估计问题。
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公开(公告)号：CN111382683B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010135485.0
申请日：2020-03-02
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于彩色相机与红外热成像仪特征融合的目标检测方法，包括以下步骤：a、通过彩色相机获得彩色数据集，通过红外热成像仪获得热红外数据集；b、将双模态数据集同时输入到双模态的YOLOv3神经网络算法中，提取目标的颜色特征与温度特征；在主干网络的某一层通过融合函数与1×1卷积块将两个模态的特征融合，然后选取融合后的特征图继续进行主干网络的特征提取，得到融合后的提取特征图；c、融合后的提取特征图输入到后续的卷积层中进行目标的分类，输出训练完成的双模态神经网络的算法模型。本发明融合温度与颜色信息，在双模态神经主干网络算法进行融合，输入分类层中进行目标的预测，增加目标的多种特征信息，提高目标识别准确性。
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