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公开(公告)号：CN116434193A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310419930.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向决策支持的自动驾驶目标检测算法综合评价方法，包括：获取目标检测数据集；根据目标检测数据集，建立因素集；其中，因素集包括距离、方位和类别；根据因素集，建立评价集；其中，评价集包括距离因素评价集、方位因素评价集和类别因素评价集；设定各个评价集以及各个评价集中每个评价等级的权重；根据各个评价集、各个评价集中每个评价等级以及对应的权重，对自动驾驶目标检测算法进行综合评价。本发明同时考虑了目标物体与当前车辆之间的距离因素的权重、目标物体与当前车辆之间的方位信息的权重和目标物体的类别权重，能够面向自动驾驶决策端，甄别出对危险系数较大目标的识别能力的目标检测算法及其模型。
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公开(公告)号：CN116310345A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310363274.6
申请日：2023-04-07
Applicant: 江苏大学 , 镇江市江苏大学工程技术研究院 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于交通路面的多要素语义分割方法，包括：获取目标图片集；目标图片集中的每个目标图片均包括可行驶区域、车道线和路面交通标志；对目标图片集的目标图片进行标签标注，并将标注后的目标图片集划分为训练集和测试集；构建实时语义分割网络模型；利用训练集对实时语义分割网络模型进行训练，得到训练好的实时语义分割网络模型；利用训练好的实时语义分割网络模型对测试集进行测试，得到交通路面的语义分割结果。本发明中能够将可行驶区域分割、车道线检测和道路路面交通标志检测整合到同一个实时语义分割网络模型中同时进行处理，能够取得较好的分割效果和较快的推理速度，从而减少推理消耗的时间，节省计算资源。
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公开(公告)号：CN118314541A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410441105.4
申请日：2024-04-12
Applicant: 江苏大学 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06T3/08 , G06T19/00
Abstract: 本发明公开了一种全景动态驾驶环境感知方法、系统、介质和设备，包括：获取待预测的多帧连续的三维点云数据；将待预测的多帧连续的三维点云数据输入预先构建的基于激光雷达的全景驾驶感知预测模型中进行感知，得到最终感知结果；其中，基于激光雷达的全景驾驶感知模型包括：预处理模块、双分支骨干网络、多任务检测头和后处理模块。本发明以多帧连续的三维点云数据作为输入，不严重依赖于相邻帧的感知结果，而且可以在单个网络中强大地执行自由空间分割、静态物体语义分割和移动物体实例分割，有效节约了计算资源，提供了实时、准确和稳健的感知结果，显著提高了驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN118521981A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410599701.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 江苏大学 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点的全局关联车道线检测方法、系统、介质和设备，包括：获取带有标注的数据集；构建基于关键点的全局关联车道线检测模型；利用带有标注的数据集对基于关键点的全局关联车道线检测模型进行训练，得到训练好的基于关键点的全局关联车道线检测模型；利用基于关键点的全局关联车道线检测模型对待测车道线进行检测，得到预测车道线；其中，基于关键点的全局关联车道线检测模型包括数据预处理模块、特征提取模块、通道空间注意力模块CBAM、特征金字塔网络FPN、解码器和后处理模块。本发明大大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN114581866A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210077170.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 江苏大学 , 汉得利(常州)电子股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能汽车驾驶技术领域，尤其是一种基于改进CenterNet的自动驾驶场景的多目标视觉检测算法，包括：将车载相机捕获的自动驾驶汽车周围的图片进行特征提取，获得不同尺度的特征图，对生成的特征图进行采样处理，生成由不同尺度的特征图组成的特征金字塔，不同的特征图作为检测头模块的输入，对不同的特征图进行卷积操作，生成最终的预测结果。本发明的一种基于改进CenterNet的自动驾驶场景的多目标视觉检测算法，通过使用特征提取模块生成的不同尺度的特征图组成的特征金字塔结构，提高了驾驶环境下无人驾驶汽车对小目标的检测精度；提高了无人驾驶汽车检测的鲁棒性；满足无人驾驶检测的实时性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119262059A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411542361.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供一种车辆冗余线控转向和辅助驱动的集成系统及其控制方法，包括转向机构、驱动机构、线控转向电机、辅助电机、第一电磁离合器、第二电磁离合器、储能机构、VCU、检测机构和转向轴；所述VCU分别与线控转向电机、辅助电机、驱动电机、第一电磁离合器、第二电磁离合器和检测机构连接，VCU实时监测线控转向电机的运行状态以及驱动力矩需求Tr，控制第一电磁离合器、第二电磁离合器的连接或断开，来实现工作模式的切换。本发明集成线控转向和驱动系统，并利用辅助电机与电磁离合器的耦合模式切换，解决了传统线控转向系统在线控转向电机故障时的安全性问题，能够实现更加安全、高效的车辆转向和驱动，同时提高了车辆在不同工况下的能源利用效率。
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公开(公告)号：CN118379878B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410491756.4
申请日：2024-04-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08G1/0968 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了基于联邦强化学习的多智能体车路云一体化协同决控架构系统及方法。采用内嵌车辆动力学特性的多智能体联邦强化学习决控框架，解决了智能交通系统和智能汽车深度融合问题，实现了车辆与交通深度决控协同的自动驾驶；在路端生成语义矩阵，作为车端强化学习输入，构建路端指导的车端全局、局部轨迹规划；基于路端构建的行车安全场设计车端强化学习的融合奖励函数，实现车端安全性舒适性综合考量；基于路端联邦学习，通过V2I通信上传车端神经网络参数，解决了隐私意识导致的车路信息不对称难题；针对不同环境样本分布，通过神经网络筛选选择针对当前环境的局部最优策略，合成受益于不同环境的共享模型，实现样本效率和模型鲁棒性的平衡。
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公开(公告)号：CN119199545A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411342314.X
申请日：2024-09-25
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开一种基于云端数据估算电池组健康状态的方法与装置，包括S1：基于云端数据构建虚拟电池模型；S2：获取有效充电片段，构建基准曲线OCV‑SOC；S3：计算有效充电片段的标准化电池容量，获取标准化电池健康状态；S4：采用考虑测量及估算误差的递推容量估计方法获取估算电池容量，并获取估算的电池健康状态；S5：将S4估算的SOH与S3标准化SOH进行对比，验证S4中估计方法的有效性。通过利用云端数据中信息，在线估算电池的健康状态SOH，提高估算的准确性，反映出电池组的实际健康状况。针对磷酸铁锂电池，提出有效充电片段选取方法，改善该类电池健康状态估算精度，满足新能源汽车对电池组健康状态日益精准的评估需求。
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公开(公告)号：CN119078786A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411367200.0
申请日：2024-09-29
Abstract: 本发明公开新能源智能管理领域中的一种混合动力汽车自适应能量管理策略构造方法，由驾驶员模块、MPC和路段选择模块、自适策略调节模块、LSTM神经网络转矩补偿模块、SOC跟踪模块以及SSA‑GRU神经网络道路分类模块共同构成混合动力汽车的能量管理策略，对混合动力源模块实现自适应能量管理控制，通过LSTM神经网络转矩补偿模块对混合动力车的发动机转矩进行补偿，再结合SSA‑GRU神经网络道路分类，运用多种神经网络算法实现道路的分类以及部分转矩补偿，特别是对发动机、电机转矩以及车速的独立控制，使各个控制因素既相互联系又相互独立，设计了瞬时最优转矩分配序列，有效解决能量管理策略适应性差的问题，对长短期行驶车速信息的预测精度高，收敛速度快。
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公开(公告)号：CN119078785A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411367161.4
申请日：2024-09-29
Abstract: 本发明公开新能源智能化利用领域中的一种混合动力车辆多成本能量管理策略构造方法，由驾驶员模块、分层成本函数模块、ECMS调节模块、混合动力源模块、SOC预测模块共同构成，通过分层成本函数协调兼顾驾驶舒适性、燃油经济性和模式切换成本，驾驶舒适性成本对行驶过程中速度链的过渡造成的不舒适损失进行优化，形成更加平缓的车速过渡序列；燃油经济性成本应用了ECMS基本原理，根据实时得到的双能量源输出功率对等效油耗值进行优化管理，模式切换成本将不同挡位切换时的能量损失转化为模式切换成本模型，使全局能量管理更加符合实际道路运行状况，最优总成本问题通过PMP原理进行求解，从而有效提高混合动力汽车的驾驶舒适性和燃油经济性。
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