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公开(公告)号：CN117435884A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311429861.7
申请日：2023-10-31
申请人： 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
摘要： 本发明公开一种驾驶员驾驶行为相关性分析方法，包括：S1：采集驾驶员出行数据；S2：对出行路程进行行程划分并解析S1中信号源码；S3：驾驶行为评价指标的选定和分析；S4：对S3中的驾驶行为评价指标参数依次进行标号；S5：根据S4中的行程指标数据集进行FP‑tree模型构建；S6：根据S5构建的FP‑tree模型结果进行生态驾驶行为相关性分析；S7：驾驶行为判定。结合城市驾驶数据及定位信息，进行行程划分，反映不同道路类型和交通状态对驾驶行为的影响，精确驾驶行为评价指标分析，提出驾驶行为评价指标编码标号方式并转化成数字集，便于大数据样本分析运算，构建FP‑tree对驾驶行为相关性分析，结合大数据高效快捷，划分驾驶行为评价指标区间，为驾驶行为评判提供依据。
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公开(公告)号：CN117435899A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311429858.5
申请日：2023-10-31
申请人： 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G07C5/08
摘要： 本发明公开了一种不同交通状态下生态驾驶行为评价方法，属于安全经济驾驶技术领域，旨在通过实时采集驾驶数据并基于不同交通状态对驾驶员的经济驾驶行为进行客观评价，使得评价结果的好坏不受交通状态的影响，仅仅取决于驾驶员的自身驾驶行为经济性水平的高低。评价方法包括驾驶数据采集、短行程划分、交通状态识别、特征变量提取、经济性指标选取、生态得分计算和驾驶行为经济性评价模型等步骤。这项发明的优势在于使用实际车辆数据，真实反映了驾驶员的经济驾驶水平，同时建立了评价模型，通过经济性指标为驾驶行为打分，提供了更准确和实时的评估方式，有望提高驾驶员的经济驾驶水平。
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公开(公告)号：CN118865444A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410958861.4
申请日：2024-07-17
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及一种基于改进YOLOv8的行人小目标检测方法，属于深度学习图像处理技术领域。首先对行人检测公开数据集进行预处理，再将预处理后的数据集图片输入到主干网络中提取不同尺寸的特征图，接着将特征图输入颈部网络进行特征融合得到强化特征图，最后将强化特征图输入到头部预测网络进行目标检测，得到检测结果。其中，使用全维度动态卷积替换模型主干中的普通卷积，并在颈部网络引入BiFPN加权双向金字塔网络使其达到高效融合不同层次特征信息的目的，同时在预测网络中添加小目标检测头。本发明充分利用图片中各种信息，在保证普通行人目标检测的同时提升了行人小目标检测的精度，避免了因行人距离较远所导致目标过小从而造成错检漏检的问题。
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公开(公告)号：CN116543581A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310519929.4
申请日：2023-05-10
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G08G1/0967 , B60W30/165 , B60W30/18 , G08G1/16 , G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种基于车路协同技术的信息辅助驾驶方法，跟驰驾驶辅助模块考虑了传统智能车辆在跟驰行驶中只能参考前方单个车辆驾驶信息的问题，通过订阅发布者的检测信息，获取前方多车行为信息，并根据该信息来进行辅助跟驰行为。换道决策信息辅助系统则是考虑了传统车辆由于检测盲区易诱发交通事故的问题，通过路基交通单元的实时检测，结合车辆碰撞时间、车头时距、道路路况等信息基于模糊规则进行换道行为的决策。当车辆出现故障、换道行为时，也可以通过消息队列遥测传输(MQTT)来告知路基交通单元及其他交通参与者。通过基于MQTT的路况信息辅助，有效提高智能车辆跟驰、换道行为的安全性，降低智能车辆由于检测盲区所诱发道路交通事故的概率。
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公开(公告)号：CN115792442A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211473989.9
申请日：2022-11-23
申请人： 大全集团有限公司 , 江苏大全凯帆电器有限公司 , 江苏大学
摘要： 本发明公开了基于数据驱动的轨道交通用直流开关柜综合故障诊断方法，包括智能测控终端、监控主机、温度特性检测单元、电气特性检测单元、机械特性检测单元、专家系统和神经网络，所述基于数据驱动的轨道交通用直流开关柜综合故障诊断方法包括以下步骤：S1：在直流开关柜时内的断路器上布设温度特性检测单元、电气特性检测单元和机械特性检测单元。本申请通过检测分闸线圈电流、主回路电流、弧压信号、动触头温度、撞击振动信号，并通过监控主机对收集到的信号数据特征提取劣化特征和特征降维，并通过生成实时特征曲线与基准特征曲线，选定特征差值m与最大误差数值n，通过二者的比较对直流开关柜中动触头失效、铁芯磨损的情况进行判定。
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公开(公告)号：CN109118034B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810614303.0
申请日：2018-06-14
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提供了一种驾驶行为三维定量综合评价方法，基于安全性的角度，根据模糊综合评价法，得出驾驶人不良驾驶行为的风险评价指数n1，构造驾驶行为安全评估模型D1；基于经济性的角度，根据节气门开度合理性隶属函数和稳定性评价函数，计算出经济性评价指数n2，构造驾驶行为经济评估模型D2；基于舒适性的角度，根据驾驶过程中各轴向加速度，确定舒适性评价指数n3，构造驾驶行为舒适评估模型D3；最后基于安全、经济、舒适评估模型，构造关于驾驶行为的三维综合评价模型P。从安全性、经济性、舒适性三方面着手综合评价，可以弥补传统驾驶行为评价方法的不足，使驾驶行为评价模型更加完整，结果更加完善。
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公开(公告)号：CN112737442A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011577676.9
申请日：2020-12-28
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/00 , H02P21/13 , H02P21/14 , H02P21/18 , H02P21/20 , H02P21/22 , H02P25/022 , H02P27/08
摘要： 本发明公开一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，由电流给定模块、角度给定模块、模糊PID调控模块、转矩抗扰动模块、位置调节模块共同构成，对EPS电机系统实现控制，EPS电机系统的输入是同步旋转坐标系下电压vd,vq，输出是转子位置角θ和电流id,iq的合成电流Is，模糊PID调控模块的输入为参考电流和合成电流Is，输出为控制电压分量vd1,vq1；转矩抗扰动模块的输入是合成电流Is和电机转子位置角θ，输出是控制电压分量vd2，vq2；位置调节模块的输入为参考角度θ*和电机转子位置角θ，输出为控制电压分量vd3,vq3；控制电压分量vd1,vq1、vd2,vq2和vd3,vq3对应求和得到合成电压vd,vq，利用模糊算法实现PID参数的自适应调整，利用优化转矩计算模块实现转矩的分类输出，通过误差反馈控制模块输出所需要的控制电压。
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公开(公告)号：CN110239558B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910373906.0
申请日：2019-05-07
申请人： 江苏大学
IPC分类号： B60W40/09
摘要： 本发明公开了一种基于识别系数的驾驶风格分层模糊识别系统，包括数据获取模块、识别系数求解模块和识别模块，通过数据获取模块获取车辆实时行驶数据，在识别系数求解模块中，通过车速定义车辆冲击度函数，再由车辆冲击度和功率需求系数标准差定义驾驶风格识别系数；在识别模块中，第一层模糊控制是以加速踏板变化率均值和制动踏板变化率均值作为输入变量，模糊冲击度作为输出变量，第二层模糊控制以冲击度差以及驾驶风格识别系数作为输入变量，分别以稳健度、激进度以及谨慎度作为输出变量，对驾驶风格进行分类与识别。本发明在定义驾驶风格识别系数时考虑了功率需求，并且引入冲击度差的概念建立双层模糊控制规则，提升了驾驶风格识别精度。
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公开(公告)号：CN112193232A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011013209.3
申请日：2020-09-23
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种混合动力汽车自适应能量管理系统及方法，该系统包括模式判别模块、驱动控制模块、制动控制模块、转矩分配模块。模式判别模块判断车辆工作模式，并由驱动控制模块和制动控制模块采用相应的控制策略求解不同动力源的理想输出转矩，转矩分配模块进一步根据驱动控制模块或制动控制模块的输出量进行不同动力源输出转矩的分配，驱动控制模块采用等效燃油消耗最小控制策略。针对等效燃油消耗最小控制策略中固定等效因子工况适应性差的缺点，采用等效因子求解模块根据平均功率预测模块预测的路段平均需求功率和电池当前荷电状态进行等效因子的模糊自适应求解，从而显著改善大范围道路行驶条件下混合动力汽车的整车燃油经济性。
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公开(公告)号：CN110949366A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911088687.8
申请日：2019-11-08
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种应用智能车辆纵向速度控制的RBF神经网络的终端滑模控制方法，包括以下步骤：设计以速度误差为控制变量的终端滑模变结构控制算法，并设计针对滑模控制切换增益进行自适应调节的RBF神经网络控制器，对切换增益进行实时优化，通过逆纵向动力学控制器，最终得到车辆所需期望油门开度/期望制动压力。通过以上控制模型及控制算法，可以实现一下有益效果：1、提高智能汽车纵向速度跟踪能力，有效减提升车辆的乘坐舒适性与操作稳定性；2、实现对传统滑模控制“抖振”特性的有效抑制，进一步提高滑模控制在纵向速度控制中的精确性；3、对于车辆模型精确度要求不高，易于控制实现，对于中高端车辆以及智能交通的发展都有着重要的意义。
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