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公开(公告)号：CN119502618A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411631528.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 吉林大学
IPC: B60G17/015 , B60G17/016
Abstract: 本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制方法。包括以下步骤：步骤一、建立考虑时滞的四分之一车辆主动悬架模型和主动悬架连续时间状态空间方程并进行离散化；步骤二、建立能够随车速变化的路面模型并且利用感知传感器获取预瞄范围内的空间域道路高程信息，进而通过时域转换将空间域道路高程信息转化为时间域道路高程信息；步骤三、基于主动悬架离散化状态空间方程和时间域道路高程信息设计了主动悬架预瞄控制方法。本发明能够在保证主动悬架控制性能的前提下有效降低控制方法的算力。
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公开(公告)号：CN119377126A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411960073.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F11/3668 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种基于离线任务分配的自动驾驶仿真多平台联动测试方法。包括：一、将多平台联动测试离线任务分配进行数学表达，明确关键要素定义，包括测试时长要素定义、测试负载要素定义；二、建立测试任务分配约束，包括测试精度约束、测试优先约束、测试负载约束；三、使用粒子群算法对任务分配结果进行求解，从而获取不同测试平台的具体任务。本发明通过测试任务分配实现多个仿真测试平台联动测试，该方法通过设定测试过程分配约束与求解，可以解决自动驾驶系统存在多个测试平台时的联动测试方法；由于任务分配过程中同时考虑了测试平台精度，并可利用多平台测试能力，可以在保证测试精度的同时提升测试效率。
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公开(公告)号：CN118790232B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411266134.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 , 中国第一汽车股份有限公司 , 吉林大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W30/18 , B60W50/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种车辆控制方法、装置、设备、存储介质及产品，所述方法包括：根据车辆的行驶数据，确定所述车辆的当前驾驶工况所属的变权等级，所述变权等级为所述车辆在所述当前驾驶工况下所需达到的驾驶状态；利用所述变权等级、所述车辆的车辆状态和驾驶场景，定义所述车辆的多个待优化目标以及与所述多个待优化目标一一对应的多个第一权重因子，其中，所述第一权重因子为动态变化的；利用预获取的运动控制预测模型确定与所述多个待优化目标一一对应的多个控制量；根据所述多个控制量和所述多个第一权重因子，对所述车辆进行控制。通过上述步骤，能够保持车辆在多变驾驶工况下的性能稳定。
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公开(公告)号：CN119065348A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411147628.4
申请日：2024-08-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明是一种面向底盘电控系统虚拟标定过程的客观评价体系构建方法。包括：一、构建指标库；二、构建驾驶人主观打分表，并使用层次分析法确定不同打分项的相对权重；三、建立驾驶人生理信号采集系统，并采集生理信号；四、进行场地标定试验，记录场地标定过程中指标库中指标变化及驾驶人生理信号；五、确定驾驶人主观评价过程每个指标的相对权重；六、根据驾驶人客观生理指标计算每个指标的相对权重；七、完成指标权重筛选及综合权重计算。本发明将驾驶人客观生理信号作为指导，通过时域分析、神经网络及层次分析法分析驾驶人状态特征与车辆运动间的耦合关系，完成车辆运动关键指标筛选及权重分析，形成面向底盘电控系统虚拟标定的客观评价体系。
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公开(公告)号：CN119024813A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411136544.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种面向ESC虚拟标定技术的参数敏感性分析方法，首先设计ESC主客观评价体系，根据特定工况下的车身纵向、侧倾、横摆、转向、轮胎、ESC介入、NVH等信息进行ESC系统性能评价；其次设计一种基于傅里叶振幅的敏感性分析方法，将所有可调参数进行分析，在达到运行步数限制后得到不同参数对ESC系统性能评价的一阶影响指数和总效应指数，根据标定需求和参数间横向对比可以得到最终敏感性分析结果。本发明提出的方法与现有虚拟标定技术中的灵敏度分析方法相比考虑了参数之间的相互影响，可筛去对汽车综合性能影响微小的可调参数，使得分析参数数量减少，计算量大大降低。敏感性分析的运用对汽车虚拟标定技术的升级优化有重要推动作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119007169A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411490429.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V40/18 , G06V10/762 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , A61B5/18 , A61B5/00 , A61B3/113
Abstract: 本申请公开了一种基于眼动追踪技术的脑卒中患者驾驶能力分析系统，涉及脑卒中患者驾驶能力分析技术领域，其能够通过眼球追踪设备采集眼球状态追踪视频，并在后端引入基于人工智能和机器视觉分析的数据处理和图像分析算法来对该眼球状态追踪视频进行分析，以此来学习和刻画出脑卒中患者的眼球行为模式时序传播聚合表示特征，用以反映出脑卒中患者的眼球注视点位置、注视时间、瞳孔大小变化等语义信息，从而对该患者是否适宜驾驶进行评估和检测。这样，通过结合眼动追踪技术与先进的人工智能和深度学习算法能够实现对脑卒中患者驾驶能力的智能化分析和客观性评测，以判断驾驶员是否适宜驾驶，为医疗专业人员提供科学依据。
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公开(公告)号：CN115691134B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202211342209.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗生成网络的智能汽车测试场景库构建方法，包括车辆轨迹数据采集、车辆轨迹特征提取、数据预处理、建立轨迹特征数学模型和对抗生成网络训练等步骤，本发明利用对抗生成网络进行智能汽车测试场景生成，在隐空间进行变量的生成学习弱化了生成网络训练难度，削减网络较长的时序记忆能力以便生成更加真实的车辆轨迹测试场景库。本发明方法为解决实际动态交通流中车辆运动轨迹场景数量较少无法满足智能汽车测试需求的难题提出创新的解决方案。本发明适用复杂多变的十字路口、交叉路口等道路交通环境，同样适用于快速路、高速公路等其他路段轨迹生成。
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公开(公告)号：CN118629203A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410686187.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑决策方法,包括以下步骤：智能汽车与主路车辆进行信息共享；构建智能汽车与主路车辆交互决策实施逻辑，将匝道内的智能汽车划分至分层博弈顶层空间，主路车辆划分至分层博弈底层空间；构建内在驱动诱因模型；基于所述内在驱动诱因模型构建分层博弈优化模型；在构建的行为协同约束条件下求解所述分层博弈优化模型，获得智能汽车和主路车辆在当前阶段博弈中应实施的稳定均衡策略；智能汽车和主路车辆执行各自的稳定均衡策略；重复上述步骤，直到智能汽车由匝道安全汇入主路。本发明有助于提升匝道汇入场景中智能汽车自主决策的安全性等级和智能汽车驾驶行为的类脑类人化水平。
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公开(公告)号：CN118627589A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410658112.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/096 , B60W40/06 , G06F18/2415
Abstract: 本发明属于新能源汽车技术领域，具体的说是一种面向车型适配的智能地形识别迁移学习方法与系统。本发明首先配置不同车型的车辆固有参数并将其作为输入层，然后采集原始行驶数据作为第一行驶数据，对第一行驶数据进行预处理后得到第二行驶数据，进一步对第二行驶数据按地形划分取值范围，获得行驶数据地形数组，即输出层。然后将输入层数据与输出层数据经过深度神经网络训练后获得二者之间的映射关系，即车辆固有参数与行驶数据之间的映射关系。当车型发生变化时，只需获取新车型的车辆固有参数即可得到新车型行驶数据地形数组。新车型行驶过程中，采集新车型原始行驶数据作为新车型第一行驶数据，并对新车型第一行驶数据进行预处理，获得新车型第二行驶数据。然后将新车型第二行驶数据与新车型行驶数据地形数组进行比对，输出概率最大的地形类别作为地形识别结果。本发明所提出方法，考虑了车型发生变化时地形识别方案的泛化性能。当车型发生变化时，此功能可根据需求迁移至其他车型使用，提高了驾驶舒适性以及开发效率。
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公开(公告)号：CN118590499A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410653253.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L67/1095 , H04L67/568 , H04L49/901 , H04L49/90
Abstract: 本发明涉及一种自然驾驶多源异构数据同步处理方法，多线程数据采集模块不断预采集不同传感器信号并存储到采集数据缓冲区模块中，高频和低频传感器数据同步模块从采集数据缓冲区模块中拿取预采集数据，并分别进行时间软同步，同步后的结果分别存储到高频和低频传感器数据缓冲区模块中，多源异构数据同步模块再对高频和低频传感器数据缓冲区模块中的数据进行二次同步，得到最终同步处理的结果，并存储到同步数据存储模块中。本发明解决了自然驾驶数据采集中多传感器不同频率传感器数据之间的软同步和后续数据处理问题，最终获得第T帧的低频传感器同步数据以及第T‑1帧到第T帧之间的高频传感器同步数据。
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