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公开(公告)号：CN111898205B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010744563.7
申请日：2020-07-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于RBF神经网络人机性能感知评价预测方法及系统，该方法综合利用试验与仿真手段，采集驾驶员在转向、制动、加速工况下相关肌群的表面肌电信号和相对应的主观不舒适度评价，以操纵过程中的最大肌肉激活度和主观不舒适度评价构建操纵舒适性评价模型，并运用仿真模型和预测评价模型，通过仿真正交实验筛选人机布置参数，向驾驶员推荐符合人机舒适性的人机布置。该方法可以辅助汽车设计人员进行方案的设计和选择，在车型产品开发中做出关键决策；也可以向驾驶人群和个体推荐符合人机舒适性及生理特性的最优操纵单元参数布置范围，提升汽车驾驶操纵的舒适性。
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公开(公告)号：CN113741201A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111208426.2
申请日：2021-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于乘车晕动症减缓技术领域，尤其为一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法，包括以下步骤：S1、采集车载传感器和乘员头部传感器的传感数据，在非线性三自由度(横向、纵向、横摆)车辆侧纵向动力学模型上，联合人体前庭运动模型，建立前庭随动‑车体平动动力学模型；S2、在模型预测控制的目标函数上加入产生晕动症的瞬时干扰hk，减少晕动症指数MSI，确保生成的路径尽可能平滑。本发明通过建立主动减缓晕动症的智能驾驶汽车的控制优化算法，在实际应用于智能驾驶汽车在底盘控制层主动减缓晕动症的方便具有切实意义，能够提高智能驾驶汽车的乘坐体验感与舒适性，减少乘员发生晕动症的可能。
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公开(公告)号：CN111898205A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010744563.7
申请日：2020-07-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于RBF神经网络人机性能感知评价预测方法及系统，该方法综合利用试验与仿真手段，采集驾驶员在转向、制动、加速工况下相关肌群的表面肌电信号和相对应的主观不舒适度评价，以操纵过程中的最大肌肉激活度和主观不舒适度评价构建操纵舒适性评价模型，并运用仿真模型和预测评价模型，通过仿真正交实验筛选人机布置参数，向驾驶员推荐符合人机舒适性的人机布置。该方法可以辅助汽车设计人员进行方案的设计和选择，在车型产品开发中做出关键决策；也可以向驾驶人群和个体推荐符合人机舒适性及生理特性的最优操纵单元参数布置范围，提升汽车驾驶操纵的舒适性。
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公开(公告)号：CN113741201B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111208426.2
申请日：2021-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于乘车晕动症减缓技术领域，尤其为一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法，包括以下步骤：S1、采集车载传感器和乘员头部传感器的传感数据，在非线性三自由度(横向、纵向、横摆)车辆侧纵向动力学模型上，联合人体前庭运动模型，建立前庭随动‑车体平动动力学模型；S2、在模型预测控制的目标函数上加入产生晕动症的瞬时干扰hk，减少晕动症指数MSI，确保生成的路径尽可能平滑。本发明通过建立主动减缓晕动症的智能驾驶汽车的控制优化算法，在实际应用于智能驾驶汽车在底盘控制层主动减缓晕动症的方便具有切实意义，能够提高智能驾驶汽车的乘坐体验感与舒适性，减少乘员发生晕动症的可能。
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