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公开(公告)号:CN118410611A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410091921.7
申请日:2024-01-23
申请人: 同济大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06F30/12 , G06F30/28 , G07C5/00 , G07C5/08 , G06F18/213 , B60G17/018 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F123/02
摘要: 本发明提供一种基于车载CAN数据的车辆载荷高精度估算方法,属于车辆载荷技术领域,包括如下步骤:获取车辆基础参数;实时获取CAN数据;预处理CAN数据;选定时序数据片段;构建纵向动力学模型;离散化动力学模型;判断车辆当前档位;选择一个车辆轨迹片段,向后估算车辆载荷;基于最后时刻的平滑后状态,得到整个时间序列上所有时刻的平滑状态估计和平滑协方差估计;执行该轨迹片段上所有时刻,输出平滑后的状态估计,完成车辆载荷的高精度估算。本发明适用于各类快速应用场景,为迅速准确的估算提供技术支持;无需额外传感器、专业监测设备等硬件,无需大量计算资源,大幅降低部署和应用成本,为成本敏感领域带来经济有效解决方案,更具准确性。
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公开(公告)号:CN118940626A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202410993106.X
申请日:2024-07-23
申请人: 同济大学
摘要: 本发明公开了一种知识与数据联合驱动的车辆载荷估算方法,先设计双层神经网络架构、提取车辆动力学模型特征、获取并处理各传感器实时数据、训练双层神经网络、固化神经网络结构和参数、获得实时车辆载荷估计。本发明自动更新车载CAN数据并实时读取,提出的方法由知识与数据联合驱动,只需获取车辆的CAN数据,提高了对车辆载荷的实时监测和精度。
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公开(公告)号:CN118396212A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410007263.9
申请日:2024-01-03
申请人: 同济大学
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要: 本发明提出一种基于轨迹数据的城市私家电动汽车可调度潜力时空分布量化方法,首先基于POI兴趣点分布和正六边形网格划分方法对城市功能区进行划分,可以准确反映城市各区域的实际功能情况;接着基于蒙特卡洛仿真获取私家电动汽车集群的全天时空状态分布;进而考虑电动汽车充电负荷的时间可平移特性,量化评估私家电动汽车在不同城市功能区的全天可上调潜力和可下调潜力;能够为电力调度部门制定车网协同互动策略提供定量参考和支撑。
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