广东工业大学专利

摘要：本发明公开了一种提高多变场景定位鲁棒性的降维表达方法，包括：在自动驾驶汽车实际行驶的空间环境中，将自动驾驶汽车的运动模型设定为平面运动；利用图像分类神经网络，将自动驾驶汽车采集的当前路况图像作为输入，以图像的语义分析结果作为输出，对平面运动进行运动降维，得到降维后的平面运动形式表达；使用当前路况图像和上一帧路况图像作为图像对，利用图相对进行平面运动假设评估，得到平面运动假设检验结果；基于所述平面运动形式表达以及平面运动假设检验结果，确定进行姿态优化求解的形式，并建立代价函数求解自动驾驶汽车的姿态。本发明从后端优化的收敛表现入手，提高系统收敛能力，进而降低对神经网络错误预测结果的敏感程度。

摘要：本发明公开了一种可自动清洁的履带式黑板,包括主动轴、从动轴、黑板带、驱动机构、毛刷机构和吸尘器、罩盖；黑板带缠绕主动轴和从动轴；主动轴和从动轴相对设置，主动轴驱动带动黑板运转；驱动机构连接主动轴一端并驱动主动轴旋转；毛刷机构安装在主动轴的一侧，其设有抵接黑板带外周面的毛刷；吸尘器设置在毛刷机构的一侧；罩盖设置在吸尘器和黑板带之间并包围主动轴和毛刷机构，罩盖通过一吸尘管连接吸尘器。通过毛刷机构与履带式运动的黑板带之间的摩擦，可实现实现整体擦除与选择性擦除的优点，吸尘器吸走产生的粉灰，减少粉笔粉尘对人体危害。另外，由于采用履带式结构的黑板带，相比现有的普通黑板具有双倍板书面积的优点。

摘要：本发明公开了一种基于自适应伪谱法的自主泊车系统最优路径控制方法，首先建立自主泊车系统时间能量最优控制模型，并提出自适应伪谱法对其控制求解；然后通过自适应更换时间网格区间和高斯节点，使得自适应伪谱法求解得到的最优位移与期望位移在实际工业容许误差之内，输出最优位移。本发明具有高效、稳定、计算精度高等优点。

摘要：本发明提出一种基于深度强化学习的电动出租车充电导航路径规划方法，解决了现有电动出租车充电导航路径的规划方法鲁棒性低，规划基础不全面的问题，以电动出租车在行驶途中的电池损耗、充放电损耗、电池退化、行驶时间、等待时间及充放电时间之和为目标函数，以路径选择、到达时间、电池电量及充放电为约束条件，建立模型并求解，电动汽车充电导航路径的规划基础更全面，以求解之后的目标最优值作为深度强化学习网络模型的输入来训练深度强化学习网络模型，使训练好的深度强化学习网络模型可快速规划输出最优的充电导航路径，避免当面对众多不同的实际应用场景时，常规优化求解算法求解电动出租车充电路径的方法鲁棒性差的缺陷。

摘要：

摘要：本发明公开了一种液冷结合强制性风冷的电池冷却箱，包括箱体，盖体，以及风扇和冷却板；箱体内设有多个电池单体，相邻电池单体之间具有间隙；盖体的底端设有热管，盖体的内部设有冷却液流道，热管的一端插入所述间隙内且与电池单体接触，另一端伸入冷却液流道；风扇产生的气流作用于冷却板上，冷却板的冷却液流道的入口与液泵的出口连接，冷却液流道的出口与冷却板的入口连接，冷却板出口与液泵的入口连接；温度传感器伸入箱体内，温度传感器将接收到的温度信号发送给控制器，控制器控制风扇和液泵的工作状态和转速。本发明在风冷结合液冷的基础上，达到节能，并且结构简单紧密，温均性好，提高电动汽车电池的散热性能，保证电池能安全工作。

摘要：

摘要：

摘要：本申请提供了一种方程式赛车的避震器悬架和方程式赛车，避震器悬架包括：中间避震组件、水平压杆、连杆、左轮摇块和右轮摇块；中间避震组件与左轮避震组件和右轮避震组件均位于同一平面上，且中间避震组件平行于左轮避震组件和右轮避震组件，并设置于左轮避震组件与右轮避震组件的对称中心线处，中间避震组件的前端通过中间吊耳与车架固定连接，中间避震组件的后端与水平压杆的中间点转动连接；连杆有两条，两条连杆的尾端各自分别与水平压杆的两个端部转动连接，两条连杆的前端分别各自与左轮摇块和右轮摇块转动连接。本申请解决了现有的第三弹簧占据车架的高度空间较大，严重影响赛车手的视线，同时还增大了赛车的空气阻力的技术问题。

摘要：