四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法

    公开(公告)号:CN105741637B

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201610075687.4

    申请日:2016-02-01

    Abstract: 本发明公开了四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法,采用模糊C均值聚类方法对驾驶员进行分类,依据驾驶员类型,对应三种驾驶员类型分别建立RBF神经网络,根据不同类型的驾驶员分别对应通过相应类型的RBF神经网络确定期望横摆角速度,再利用模糊控制建立四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制模型,分别将期望横摆角速度和实际横摆角速度的偏差、偏差变化率以及附加横摆力矩转换为模糊论域中的量化等级;模糊控制模型输出附加横摆力矩,根据输出的附加横摆力矩,分别控制电动汽车的四个车轮转向。本发明具有汽车操纵安全稳定性高,能够实现车对人的智能转向的功能,提高驾驶员的转向舒适性的特点。

    四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法

    公开(公告)号:CN105741637A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610075687.4

    申请日:2016-02-01

    CPC classification number: G09B9/04

    Abstract: 本发明公开了四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法,采用模糊C均值聚类方法对驾驶员进行分类,依据驾驶员类型,对应三种驾驶员类型分别建立RBF神经网络,根据不同类型的驾驶员分别对应通过相应类型的RBF神经网络确定期望横摆角速度,再利用模糊控制建立四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制模型,分别将期望横摆角速度和实际横摆角速度的偏差、偏差变化率以及附加横摆力矩转换为模糊论域中的量化等级;模糊控制模型输出附加横摆力矩,根据输出的附加横摆力矩,分别控制电动汽车的四个车轮转向。本发明具有汽车操纵安全稳定性高,能够实现车对人的智能转向的功能,提高驾驶员的转向舒适性的特点。

    一种驾驶员特性辨识方法

    公开(公告)号:CN108407814B

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201810188786.2

    申请日:2018-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶员特性辨识方法,包括:步骤1、通过多传感器采集实验数据,并对采集数据进行滤波处理;步骤2、将滤波处理后的数据进行归一化处理,之后进行聚类分析,得到时间序列分割数据;步骤3、建立双层HMM模型库,包括下层行为辨识层和和上层特性辨识层,上层根据下层行为辨识结果实现对驾驶员特性的辨识;步骤4、进行模型验证。建立的辨识模型能与实际紧密联系,结合实际情况对驾驶员各种驾驶情况进行特性辨识,使模型更贴近实际,通用性、推广性较强。基于隐形马尔可夫模型(HMM)理论,得到的因素权重可信度高。

    一种四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制系统及方法

    公开(公告)号:CN105644560B

    公开(公告)日:2017-12-29

    申请号:CN201610165122.5

    申请日:2016-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制系统,包括:本发明以四轮轮毂电机电动车为研究对象,进行自适应巡航控制(ACC)研究,提出了考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制方法,该控制方法将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。本发明公开了一种四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制方法。本发明具有操作安全稳定性高、控制准确、力矩分配合理、有效实现节能控制的特点。

    一种四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制系统及方法

    公开(公告)号:CN105644560A

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201610165122.5

    申请日:2016-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制系统,包括:本发明以四轮轮毂电机电动车为研究对象,进行自适应巡航控制(ACC)研究,提出了考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制方法,该控制方法将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。本发明公开了一种四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制方法。本发明具有操作安全稳定性高、控制准确、力矩分配合理、有效实现节能控制的特点。

    一种驾驶员加速特性在线分类与辨识方法

    公开(公告)号:CN108280484B

    公开(公告)日:2020-07-21

    申请号:CN201810088908.0

    申请日:2018-01-30

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶员加速特性在线分类与辨识方法,包括:步骤一、采集样本数据:选取多名驾驶员进行数据采集;步骤二、实验数据预处理:即对实验数据进行重采样和均值滤波;步骤三、读取特征值数据;步骤四、对特征值数据进行归一化预处理;步骤五、采用k‑means聚类算法分别将四个指标的特征值分类;步骤六、根据得到的特征数据类建立基于高斯混合‑隐马尔可夫模型GM‑HMM框架的识别模型,得到识别结果,本发明能够使驾驶员自我评估驾驶加速特性类别。

    一种驾驶员特性辨识方法

    公开(公告)号:CN108407814A

    公开(公告)日:2018-08-17

    申请号:CN201810188786.2

    申请日:2018-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶员特性辨识方法,包括:步骤1、通过多传感器采集实验数据,并对采集数据进行滤波处理;步骤2、将滤波处理后的数据进行归一化处理,之后进行聚类分析,得到时间序列分割数据;步骤3、建立双层HMM模型库,包括下层行为辨识层和和上层特性辨识层,上层根据下层行为辨识结果实现对驾驶员特性的辨识;步骤4、进行模型验证。建立的辨识模型能与实际紧密联系,结合实际情况对驾驶员各种驾驶情况进行特性辨识,使模型更贴近实际,通用性、推广性较强。基于隐形马尔可夫模型(HMM)理论,得到的因素权重可信度高。

    一种驾驶员加速特性在线分类与辨识方法

    公开(公告)号:CN108280484A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201810088908.0

    申请日:2018-01-30

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶员加速特性在线分类与辨识方法,包括:步骤一、采集样本数据:选取多名驾驶员进行数据采集;步骤二、实验数据预处理:即对实验数据进行重采样和均值滤波;步骤三、读取特征值数据;步骤四、对特征值数据进行归一化预处理;步骤五、采用k-means聚类算法分别将四个指标的特征值分类;步骤六、根据得到的特征数据类建立基于高斯混合-隐马尔可夫模型GM-HMM框架的识别模型,得到识别结果,本发明能够使驾驶员自我评估驾驶加速特性类别。

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