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公开(公告)号：CN119251785A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411166800.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 华中科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备和存储介质，涉及自动驾驶技术领域，所述目标检测方法包括：建立权重模型，所述权重模型是通过注意力变形卷积Yolov7‑Tiny模型训练得到的，所述注意力变形卷积Yolov7‑Tiny模型是基于Yolov7‑Tiny模型得到的；获取路况信息；使用所述权重模型对所述路况信息进行目标检测，得到检测结果。本申请通过在Yolov7‑Tiny模型的基础上，融合注意力机制和可变形卷积进行改进和训练，建立了更高效且准确的权重模型，然后采集路况信息，最后使用权重模型对路况信息进行目标检测，从而实现了更高效且准确的目标检测。
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公开(公告)号：CN114459778B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111578500.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G01M17/04
Abstract: 本发明公开了一种新能源卡车俘能板簧调节测试系统，其包括支撑架，所述支撑架包括底座和测试板，所述测试板垂直设置在底座上；以及，测试主体，所述测试主体安装在测试板上，测试主体包括板簧模块和蓄能模块，所述蓄能模块固定安装在板簧模块底部；本发明通过提供一种新能源卡车俘能板簧调节测试系统，可以将新能源车辆车架上的振动能量转换为电能进行重新回收，提升能量的利用率，并利用橡胶球囊配合的气体挤压效应来增强板簧的阻尼效果，削减传递振动水平，提升整车的舒适性，而且可以针对性的调节俘能板簧装置的减震参数。
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公开(公告)号：CN117944689A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410076170.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 内蒙古工业大学
Inventor： 许恩永 , 沈笑天 , 何水龙 , 吕书锋 , 李超 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 冯高山 , 许家毅 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陈雪 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
Abstract: 本发明公开了一种基于行为识别的车辆控制方法、装置、设备及存储介质，属于辅助驾驶技术领域。本发明通过预先构建用于对驾驶员行为特征进行识别的神经网络模型，将模型部署于FPGA上并在硬件层面进行适应性调整，以减少神经网络模型对于整体车辆系统的资源需求，在实际的驾驶过程中通过驾驶员的实时图像，确定驾驶员的面部特征和姿态特征，进一步确定驾驶员当前的疲劳状态和驾驶行为，综合车辆实时反馈的行驶报文，确定对应的行驶预案并对车辆进行辅助控制。通过上述方法实现了对驾驶员行为和车辆状态的智能监测和识别，并按照识别结果执行对应的辅助控制预案，提高了驾驶安全性，使得车辆的行驶过程更加智能化。
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公开(公告)号：CN117341666A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311100743.1
申请日：2023-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC: B60W20/11 , B60W20/15 , B60W10/06 , B60W10/08 , G06F30/398 , G06F115/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SOC预测的燃油消耗分配系统和方法，包括：混合动力汽车能源管理模型，用于实现车轮转矩、发动机扭矩和电机转矩的约束关系，所述约束关系指：根据最佳燃油消耗因子，控制发动机扭矩和电机转矩的分配比例；等效电路模型，用于模拟行车时锂电池的动态变化，获取和输出电池内部参数，建立观测方程；锂电池SOC预测模型，用于计算t时刻的最佳预测SOC值；燃油消耗分配模块，用于根据最佳预测SOC值，调用混合动力汽车能源管理模型计算生成所述最佳燃油消耗因子，实现发动机扭矩和电机转矩的分配。根据上述技术方案，可以提高SOC预测值的准确性，并在此基础上得实时、准确的最佳燃油消耗因子,从而实现能量管理策略的最佳实时应用。
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公开(公告)号：CN116340840A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310127961.8
申请日：2023-02-15
Applicant: 华中科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 广西科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G07C5/08 , G06N7/01 , B60W40/09
Abstract: 本发明公开了基于GA‑PSO‑HMM识别驾驶意图的方法，包括以下步骤：当前行车数据采集，包括主车速度、加速踏板位移、制动踏板位移和限制距离；对行车数据进行预处理，生成待识别数据；加载驾驶意图识别模型，根据待识别数据进行识别，输出驾驶意图识别结果；加载驾驶意图识别模型前，构建驾驶意图识别模型，对驾驶意图识别模型进行训练。根据上述技术方案，可以使识别驾驶意图时的求解速度快，也能够更好的跳出传统数据模型的缺陷，以实现对驾驶员的操作意图预判更准确的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113928121B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202111104262.9
申请日：2021-09-22
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: B60L3/00 , B60K1/04 , H01M8/2475
Abstract: 本发明涉及防爆舱技术领域，且公开了一种新能源汽车用氢燃料电池防爆防护舱，包括壳体，所述壳体的上方设有盖子，所述壳体的内部固定有缓冲层，所述缓冲层的外侧壁开设有多个小孔，所述小孔的内部设有多个弹簧，所述弹簧的两端均与所述壳体固定连接，所述壳体的内部位于所述缓冲层的内侧和外侧均固定有连接网，所述壳体的内部左侧转动连接有两只圆环，所述壳体的内部设有两个第一转轮，左侧所述第一转轮的右侧与所述壳体的内部右侧转动连接，设置活动板、第一拉绳、夹板、丝杆、第一转轮、圆环、第一转杆、第二转杆、滑套、转柱、固定环、第一发条弹簧和第二发条弹簧，这样将电池放在活动板上，等电池放满之后，将转柱向里按压。
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公开(公告)号：CN113931765B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111019708.8
申请日：2021-09-01
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: F02M25/12 , F02B67/00 , F16F15/02 , F16F15/023 , F16F15/04
Abstract: 本发明属于汽车动力节能技术领域，具体公开了一种汽车动力节能装置，包括气缸整体、制氧机和传动盘，气缸整体的顶部左侧部位连通设置有预留进气口，气缸整体的左端连通设置有制氧机，制氧机的左下角固定连接有安装支架，气缸整体的左侧底部连通设置有喷油嘴，气缸整体的顶部两侧活动连接有气门组，气缸整体的顶部右侧连通设置有排气管，减震机构可通过这样的设置在制氧机受到外界震动力影响时，设置在制氧机内部的弹性支撑件以及充气囊和气囊可有效的对安装框架进行稳定抵触支撑，从而使得安装框架以及通过安装在安装框架内侧的零部件可更加稳定的安装固定在制氧机的内部投入使用，进而使得制氧机的使用寿命可更加长久。
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公开(公告)号：CN113917346A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111097847.2
申请日：2021-09-18
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种考虑电流、电压偏差的锂电池SOC估计方法，包括，基于二阶等效电路模型和基尔霍夫电压定律，建立等效电路连续时间模型；将等效电路连续时间模型离散化，建立等效电路离散时间模型；结合电压偏差和电流偏差，基于扩展卡尔曼滤波算法对等效电路离散时间模型进行参数辨识和SOC估计；与安时积分法和不考虑电流、电压偏差的双扩展卡尔曼滤波算法相比，本发明考虑了电流偏差、噪声等因素的影响，有效避免了对SOC初始值的依赖，估计精度更高，鲁棒性较好。
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公开(公告)号：CN113642832A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110724473.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种商用车驾驶行为评价方法及系统，包括，采集车联网中的行驶数据，筛选并计算评价用户驾驶行为安全性所需要的指标数据；将提取的指标数据作为特征变量，根据特征变量建立商用车驾驶行为安全性评价体系和评分因素集；利用层次分析法与熵权法结合的方法确定各个评价指标的权重向量；分析各个特征变量的特点，采用合适的隶属函数；运用模糊数学理论，得到特征变量对应的单因素隶属度向量；使用模糊评价算法，由权重向量和单因素隶属度向量得到模糊综合评价矩阵；根据求得的模糊综合评价矩阵分析用户的驾驶行为、驾驶评分。本发明提高了车辆数据的利用率和评价的准确度，对驾驶员下一次的安全驾驶具有指导性意义。
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公开(公告)号：CN113642227A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110724418.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于融合驾驶行为特征的BP神经网络油耗预测方法，包括，基于车联网系统获取发动机数据与驾驶行为相关数据以及油耗数据；结合MATLAB对车联网数据进行数据处理与指标初步计算；利用BP神经网络对计算的所述指标与所述油耗数据进行初步建模并在测试集上对建立的油耗预测模型进行检验；根据因子分析法提取驾驶行为特征数据；将提取的所述驾驶行为特征数据与BP神经网络模型进行融合，修正所建立的油耗模型并检验。本发明提高了油耗预测模型的精确性，加入了驾驶行为特征因素修正神经网络，为更好的评估、监测车辆的燃油经济性提供了有效的工具。
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