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公开(公告)号：CN114567726A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210177798.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种类人眼自适应消抖前视摄像头，涉及智能汽车领域，针对容易受到极端恶劣天气的影响，特征难以识别；摄像头参数或拍摄角度多变，车辆在图像中的尺寸和位置也会发生较大变化；实际道路行驶过程中，受到摄像头视角限制，无法对全部车辆进行识别等问题，现提出如下方案，包括前置摄像头和用于控制前置摄像头的控制方法，所述控制方法包括以下步骤：S1、利用马尔可夫算法预测下一时刻车轮转角信息，确定模糊控制算法的输入变量和输出变量。本发明提出一种类人眼自适应消抖前视摄像头，能够实现车辆在转弯或者换道过程中获得车辆正前方视野，可以防止车辆在颠簸路面视野受阻，实现摄像头视角的增大，不受天气影响。
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公开(公告)号：CN114184813A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111419712.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测试工装控制系统及方法，包括测试工装，测试工装内部设置有推动触发开关和可抽拉的测试固定台，测试固定台用于放置多个测试产品；当测试固定台在测试工装内推动至预设位置时，推动触发开关生成一触发信号；控制模块，用于根据触发信号生成一上电指令，电源模块根据上电指令供电给各测试产品；测试产品上电之后生成若干测试参数，并通过一通讯模块反馈至控制模块；控制模块将若干测试参数与相应的若干预设测试阈值进行比对，生成相应的比对结果，并根据比对结果生成相应的显示指令；显示模块根据显示指令对比对结果进行显示。本发明有效提升对测试产品的测试效率。
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公开(公告)号：CN104635233B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510085048.1
申请日：2015-02-17
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G01S13/93
Abstract: 本发明揭示了一种基于车载毫米波雷达的前方物体运动状态估计及分类方法，基于车载毫米波雷达所直接测量的有限前方物体运动的侧向速度信息，建立前方物体在大地坐标系下的运动方程，利用自适应卡尔曼滤波估计算法，实时准确地估计前方物体运动状态；而后根据前方物体运动信息，依据所指定的运动状态划分速度阈值和运动状态转换规则进行分类。本发明技术方案的实时，相对现有技术大大提高了运动状态估计的准确性，并指定严格的前方物体运动状态转换条件，保证了分类准确性。
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公开(公告)号：CN105667509A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511024574.3
申请日：2015-12-30
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: B60W30/14 , B60W30/165
CPC classification number: B60W30/146 , B60W30/165 , B60W2520/14 , B60W2520/28 , B60W2540/18 , B60W2720/10
Abstract: 本发明是一种用于汽车自适应巡航控制系统的弯道控制系统，包括数据采集模块，用于从汽车CAN总线实时获取各传感器的信号；前车车行状态判断模块，用于判断前车是否处于进入弯道的状态；本车行驶轨迹道路曲率计算模块，用于计算本车行驶轨迹的道路曲率；有效目标筛选模块，用于对前方有效目标进行筛选；本车最高过弯车速计算模块，用于计算本车转弯半径下车辆通过弯道所能达到的最高过弯车速；车速控制模块，用于根据车辆行驶工况，从而对车辆做出合理的控制，提高自适应巡航控制系统在弯道工况下的环境感知能力。
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公开(公告)号：CN104670235A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510084995.9
申请日：2015-02-17
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: B60W30/16
CPC classification number: B60W30/16
Abstract: 本发明揭示了一种前车跟随的实现方法，在车距控制中的跟随特性采用相平面图表示，横轴为两车相对距离R、竖轴为两车相对速度V，且在相平面图中采用直线型与曲线型相结合的方式确定理想目标跟随特性曲线，设定相平面图上的理想工作点及相对理想工作点调整前车跟随方式的两车相对距离接近幅值Ra，在未达到Ra的初始阶段，采用固定加速度、减速度接近理想工作点的车距，且在达到Ra后的调整阶段，通过减少油门或制动的方法达到理想工作点；其中理想工作点为两车相对速度为零且两车相对距离为驾驶员设定、理想安全的车距。应用本发明前车跟随的技术方案于车辆巡航控制系统中，提高了车辆巡航控制系统的舒适性与安全性，易于被驾驶员所接受。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114139795B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111420476.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法的汽车轨迹预测方法，其技术方案要点是包括S1，获取汽车的行驶状态信息并判断车辆是否即将进入弯道，若是，则计算出进入转弯的第一个微片段的曲率；S2，根据第一个微片段的曲率，通过马尔可夫算法预测下一微片段的预测曲率；S3，当汽车经过预测的微片段时，通过车辆上的路况识别模块识别微片段对应的道路，计算微片段的计算曲率；S4，判断在当前弯道上已得到计算曲率的微片段的数量是否大于预设的临界数量，若是，则应用神经网络对当前弯道后续的微片段的曲率进行预测，否则继续应用马尔可夫算法进行预测。该方法能够针对汽车现在的行驶状态，预测出未来短时间内的轨迹情况，预测精度高，有利于提高驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN115993594A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211695130.2
申请日：2022-12-28
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于波束匹配的毫米波雷达速度解模糊方法，包括有，步骤一：接收快扫波形和慢扫波形的ADC数据以获取ADC数据的FFT结果，合并FFT结果并经CFAR检测后生成目标信息；步骤二：利用快扫和慢扫波形的FFT结果与目标信息在最大解模糊范围内进行波束匹配，以获取正确的速度模糊倍数，计算正确的速度值。本发明能够有效解决传统速度解模糊算法中解算倍数小、空间复杂度高的问题，从而有效的扩大了速度解模糊的范围和减少了内存的消耗。
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公开(公告)号：CN114443888A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111528535.2
申请日：2021-12-14
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G06F16/635 , G06V40/16 , G06F3/16 , G06F3/01 , G06F1/3234
Abstract: 本发明涉及智能座舱技术领域，公开了一种面向自动驾驶智能座舱的多模态人机交互系统，其技术方案要点是包括座舱，座舱内包括座椅组件、显示屏、音响模块和控制模块，显示屏上设置有摄像模块，通过配置的识别驾驶人员策略，能够根据驾驶人员来调取对应偏好数据中设定的歌单来提高驾驶人员的驾驶体验，通过配置的目标状态识别策略，能够判定驾驶人员是否处于休息状态，若驾驶人员正在休息则关闭显示屏，减少能源的损耗，通过配置的距离提醒策略能够判断驾驶人员观影距离是否距离显示屏过近，若距离过近则通过扬声器来发出提醒保持距离语音，避免驾驶人员和乘客在观影时导致的近视，从而提升驾驶人员在座舱中的使用体验。
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公开(公告)号：CN114415182A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111527488.X
申请日：2021-12-14
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G01S13/931 , G01S7/02
Abstract: 本发明涉及车载雷达技术领域，公开了一种车载雷达功率的自适应调整策略，其技术方案要点是包括车载雷达本体，通过设置的敏感区域探测单元能够根据初始辐射功率放大信号波生成有效探测范围区域，并确定空间物体在有限探测范围区域内所处的位置作为实际位置，比对单元比对实测接收功率值与预设的功率阈值生成调节指令，通过设置的初始调节单元接收调节指令增大或减小信号放大单元的功率，以使实测接收功率值等于预设的功率阈值，当增大信号放大单元的功率时能够保证距离车载雷达本体较远的空间物体能够被有效探测，且不会产生自激，当减小信号放大单元的功率时能够保证距离车载雷达本体较近的空间物体不会产生自激的同时，能够被有效探测。
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公开(公告)号：CN116363621A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111614348.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G06V20/58 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/047
Abstract: 本专利申请涉及车道线检测技术领域，公开了一种面向自动驾驶的车道线检测方法，包括以下步骤：S1：获取路面图像并对路面图像进行分割以获取多个分块图像，各个分块图像沿同一方向依次排列；S2：将各个分块图像依次划分为多个图像块，在图像块中嵌入对应的位置编码后输入transformer编码器以提取路面图像的全局特征图，位置编码反应各个图像块在分块图像中的位置；S3：将全局特征图转换为预设分辨率并定义为原始图像，并将原始图像输入CNN编解码网络并输出检测结果，其具有处理速度快并且能够从全局上反映车道线、精度高的特点。
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