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公开(公告)号：CN110155059B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910480137.4
申请日：2019-06-04
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/18
Abstract: 本发明公开了一种弯道优化控制方法及系统。所述控制方法包括：获取车辆的横向运动数据；所述横向运动数据包括方向盘转角；根据所述横向运动数据确定侧向加速度；根据所述横向运动数据以及所述侧向加速度确定所述车辆的纵向加速度预修正量；根据所述纵向加速度预修正量确定纵向加速度修正量；根据所述纵向加速度修正量对所述车辆的纵向加速度进行调整，以辅助所述车辆进行弯道驾驶。采用本发明所提供的控制方法及系统能够同时对车辆纵向运动和横向运动进行控制，提高车辆驶入弯道时的舒适度，避免车辆进出环岛时与相邻车道车辆碰撞。
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公开(公告)号：CN110155059A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910480137.4
申请日：2019-06-04
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/18
Abstract: 本发明公开了一种弯道优化控制方法及系统。所述控制方法包括：获取车辆的横向运动数据；所述横向运动数据包括方向盘转角；根据所述横向运动数据确定侧向加速度；根据所述横向运动数据以及所述侧向加速度确定所述车辆的纵向加速度预修正量；根据所述纵向加速度预修正量确定纵向加速度修正量；根据所述纵向加速度修正量对所述车辆的纵向加速度进行调整，以辅助所述车辆进行弯道驾驶。采用本发明所提供的控制方法及系统能够同时对车辆纵向运动和横向运动进行控制，提高车辆驶入弯道时的舒适度，避免车辆进出环岛时与相邻车道车辆碰撞。
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公开(公告)号：CN108742609A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810285670.0
申请日：2018-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/18
CPC classification number: A61B5/0488 , A61B5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电和操控信息的驾驶员换道舒适度评价方法，首先选择受试驾驶员在转头时颈部及上背部主要发力肌肉作为待测肌肉，采用多通道肌电信号生理测试记录仪为信号采集设施，测量各受试者进行换道动作时每块肌肉的肌电信息；其次，使用车辆信息采集设备从汽车CAN网络里读取受试驾驶员完成换道工况时的操控数据；而后，对采集到的肌电信号进行均方根处理，对采集到的操控数据进行方差处理，并设置权重；最终，按照权重综合确定驾驶员换道过程中的舒适度评价方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108433719B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810407258.1
申请日：2018-05-02
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/024 , A61B5/18
Abstract: 一种基于心电信号和操控数据的驾驶员弯道舒适度评价方法，采用多导生理信号记录仪采集受试驾驶员的心电信号，并对心电信号数据进行处理，计算受试驾驶员心率增长率及心率变异性；通过车辆采集设备采集车辆操控信息，并对采集的车辆操控信息进行处理，计算车辆横向加速度均方根；进行驾驶能力评估，用于对心电信号数据及车辆操控数据进行处理，形成散点图及权重函数，最终对驾驶员操纵能力进行评价。本发明易于运用，检验效果良好，在弯道工况下能够良好的辨识驾驶员的能力，有助于未来智能化汽车辅助驾驶对不同能力驾驶员作不同程度的修正。
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公开(公告)号：CN109556615A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811175699.X
申请日：2018-10-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明涉及一种基于自动驾驶的多传感器融合认知的驾驶地图生成方法，面向智能车建立复杂道路环境下的环境模型，即驾驶地图。其结合车辆的运动能力、当前车路信息向智能车提供当前环境下的车道信息、障碍物信息等环境信息，包括车载传感器、车载环境感知设备、车载工控机等装置，车载环境感知设备包括智能摄像头、激光雷达、GPS及惯性导航装置，工控机负责基于路网数据库与高精地图的车辆局部路径定位算法、基于摄像头的车辆偏离预警算法、基于摄像头与激光雷达数据融合的障碍物识别与跟踪算法以及基于多传感器信息特征级融合的实时驾驶地图生成算法。此方法最终输出物为驾驶地图，即结合路面几何形态及交通参与者的秒级的基于本车视角的局域地图。
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公开(公告)号：CN109556615B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201811175699.X
申请日：2018-10-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明涉及一种基于自动驾驶的多传感器融合认知的驾驶地图生成方法，面向智能车建立复杂道路环境下的环境模型，即驾驶地图。其结合车辆的运动能力、当前车路信息向智能车提供当前环境下的车道信息、障碍物信息等环境信息，包括车载传感器、车载环境感知设备、车载工控机等装置，车载环境感知设备包括智能摄像头、激光雷达、GPS及惯性导航装置，工控机负责基于路网数据库与高精地图的车辆局部路径定位算法、基于摄像头的车辆偏离预警算法、基于摄像头与激光雷达数据融合的障碍物识别与跟踪算法以及基于多传感器信息特征级融合的实时驾驶地图生成算法。此方法最终输出物为驾驶地图，即结合路面几何形态及交通参与者的秒级的基于本车视角的局域地图。
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公开(公告)号：CN108742610A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810285694.6
申请日：2018-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/18
CPC classification number: A61B5/0488 , A61B5/18
Abstract: 本发明公开了一种实现肌电和主观相关联的转向舒适度评价方法，首先选择受试驾驶员在转头时颈部及上背部主要发力肌肉和驾驶员转动方向盘时肩部发力肌肉作为待测肌肉，采用多通道肌电信号生理测试记录仪为信号采集设施，测量各受试者进行转向动作时每块肌肉的肌电信息；其次，受试驾驶员进行主观评价表的打分；而后，对采集到的肌电信号进行均方根处理并设置权重，对受试驾驶员的主观评分进行归一化处理；最终，构建生理信息与主观评价对应关系模型，综合确定驾驶员转向过程中的舒适度评价体系。
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公开(公告)号：CN108433719A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810407258.1
申请日：2018-05-02
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/024 , A61B5/18
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/02405 , A61B5/04012 , A61B5/165 , A61B5/18 , A61B5/7203 , A61B5/7225 , A61B5/725 , A61B2503/22
Abstract: 一种基于心电信号和操控数据的驾驶员弯道舒适度评价方法，采用多导生理信号记录仪采集受试驾驶员的心电信号，并对心电信号数据进行处理，计算受试驾驶员心率增长率及心率变异性；通过车辆采集设备采集车辆操控信息，并对采集的车辆操控信息进行处理，计算车辆横向加速度均方根；进行驾驶能力评估，用于对心电信号数据及车辆操控数据进行处理，形成散点图及权重函数，最终对驾驶员操纵能力进行评价。本发明易于运用，检验效果良好，在弯道工况下能够良好的辨识驾驶员的能力，有助于未来智能化汽车辅助驾驶对不同能力驾驶员作不同程度的修正。
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