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摘要：本发明涉及一种车辆碰撞数据特征化处理的方法及车辆碰撞容差通道的确定方法。该车辆碰撞数据特征化处理的方法包括以下步骤：(a)将每条响应曲线的位移值除以最大位移量，进行位移归一化处理；(b)对每条响应曲线，使用插值程序确定归一化位移对应的碰撞力，得到多条归一化位移插值曲线；(c)对多条归一化位移插值曲线，在归一化位移处，计算插值曲线平均力，得到归一化位移平均插值曲线；(d)对归一化位移平均插值曲线，将归一化位移乘以所有响应曲线最大位移平均值，得到特征平均曲线。该方法相对于传统将曲线直接简单平均的方式，该方法能够反映出车辆的真实碰撞特征，具有很好的代表性和参考性。
摘要：本发明提供了一种非道路柴油机械车载简易排放测试装置及方法，所述方法包括以下步骤：测试排气质量流量；测试发动机瞬时功率；测试瞬时NOx排放浓度；通过发动机瞬时功率、排气质量流量和瞬时NOx排放浓度测得NOx排放质量流量和NOx比排放量；测试排气中颗粒物质量浓度；通过排气中颗粒物质量浓度、发动机瞬时功率和排气质量流量测得颗粒物排放质量流量和颗粒物比排放量；对获得的非道路柴油机械瞬时颗粒物排放质量流量和NOx排放质量流量进行时间积分。本发明有益效果：通过模型计算实时获取非道路柴油机械颗粒物及氮氧化物排放量。
摘要：本发明提供了一种竞品车逆向工程中座椅基准点的确定方法，包括以下步骤：S1、利用摄影测量系统对待测车辆外表面进行全局定位摄影测量；S2、将步骤S1得到的三维空间坐标数据输入到三维扫描测量仪系统，利用光学拍照定位技术和光栅测量原理进行外表面三维点云数据采集，得到待测车辆整车外表面点云数据；S3、利用三维结构设计软件对整车外表面点云数据进行处理分析，通过坐标转换，限制六向自由度进而确定整车基准坐标系；S4、采集待测车辆内部点云数据，并对点云数据进行处理，借助计算机辅助处理分析，得到座椅基准点。本发明所述的竞品车逆向工程中座椅基准点的确定方法为竞品车逆向工程中座椅基准点的确定提供了一种规范及标准的工作流程。
摘要：本发明提供了一种基于SCANeR的自动驾驶仿真测试模型的构建方法，包括如下步骤：S1.场景数据解构与重构，提取场景特征要素；S2.根据场景特征要素进行静态场景编辑；S3.根据场景特征要素进行动态场景编辑；S4.在SCANeR中将步骤S2和S3中的内容进行交互，构建虚拟驾驶测试场景；S5.判断是否满足测试条件，否，则返回步骤S2；是，则开始测试。本发明所述的一种基于SCANeR的自动驾驶仿真测试模型的构建方法，结合云计算、高精度地图、虚拟现实等技术，驾驶场景虚拟仿真可以将测试扩展到更多的应用场景中，对L2及以上的自动驾驶功能研发有着极大的加速推进作用。
摘要：本发明提供了一种基于VTD软件搭建虚拟测试场景的方法，包括以下步骤：A.接收并分析场景搭建数据，确定所搭建场景中的功能场景及逻辑场景；B.根据分析的数据输入参数信息，利用VTD软件ROD模块搭建静态场景；C.搭建动态场景；D.对于创建的测试场景，配置环境信息，启动仿真，判断搭建的动静态场景是否与原始场景达到一致的测试环境，如果没有实现理想的测试环境，则返回步骤B，从静态场景搭建开始梳理问题；如果与原始场景效果一致，则将此场景Xml文件保存成对应的数据来源下的功能场景库，做好命名记录及管理。本发明有益效果：较好的改善了仿真软件搭建虚拟场景的问题，使得基于虚拟场景的仿真测试更加有效。
摘要：本发明提供了一种基于梯度提升决策树模型的场景复杂度评估方法，包括以下步骤：S1、采集参数，生成仿真驾驶场景；S2、对仿真的驾驶场景样本进行复杂度评分；S3、将总结的复杂度特征元素输入到决策树模型，进行计算；S4、决策树进行升级；S5、得到影响模型的特征参数数据集，将数据集80％作为训练集，20％作为测试集，采用5折交叉验证调试得到复杂度评价模型；S6、将待评价的数据计算场景复杂度；S7、将输入的驾驶场景数据，先拆分为动态特征、静态特征，然后在按照每个影响特征综合打分后得到场景复杂度。本发明所述的方法能给出清晰简明的自动驾驶测试场景的复杂度估值，满足测试人员能够对驾驶场景根据场景的复杂度进行选取的需求。
摘要：本发明提供了一种便携式非道路移动机械颗粒物排放快速检测装置，包括不透光烟度计、车载终端模块、控制单元及智能终端；所述不透光烟度计连接控制单元，用于获取尾气中的不透光烟度值，并将数据传输至控制单元；所述车载终端模块连接控制单元，用于获取发动机功率、油耗量、空气进气质量流量，并将数据传输至控制单元；所述控制单元将采集的数据传输至智能终端；所述智能终端还反馈控制控制信号至不透光烟度计开启。本发明提出一种便携式非道路车辆颗粒物排放快速检测装置及方法，能够独立于非道路车辆通过不透光烟度值、发动机功率、油耗量、空气进气质量流量来快速计算出颗粒物的比排放。
摘要：本发明创造提供了一种测量判断车用汽油机停缸状态及节油量计算的方法：包括如下步骤：S1.测量“指定停缸气缸”的点火信号；S2.测量不停缸气缸的点火信号；S3.比较这两者间的异同，判断发动机是否处在停缸状态，相同时为不停缸状态，两者不相同时为停缸状态。本发明创造所述的一种测量判断车用汽油机停缸状态及节油量计算的方法，可以准确的判断车用汽油机的停缸状态并测算行驶过程中的节油量。
摘要：本发明创造提供了一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，包括以下步骤：S1、对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集；S2、得到原始的图像数据之后，将图像转换为数字矩阵，作为去噪模型的输入；S3、将每一个像素点和像素点之间的邻域关系构造为势能函数，根据势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息；S4、将要发送的初始消息全部计算完成后，进行消息的更新迭代，直到模型收敛；S5、将模型收敛后得到的最优结果还原为图像信息，实现视觉传感器的去噪。本发明创造所述的方法在不损失智能网联仿真测试过程实时性的前提下，可以更好的实现视觉传感器的去噪，克服了传统视觉传感器去噪方法造成的图像模糊、细节损失和去噪效效果不佳的问题。
摘要：本发明提供了一种基于驾驶员行为分析的碰撞预警功能评价方法包括以下步骤：步骤1：收集基于不同碰撞时间计算方法的车辆预警功能的试验车或量产车并记录其的运动数据信息和碰撞时间输出值；步骤2：收集并记录交通场景；步骤3：记录碰撞预警功能的碰撞时间的输出值、转向角、刹车力矩；步骤4：计算相关性系数大小，得出不同碰撞时间计算方法的车辆预警功能表现差异；步骤5：计算出其与碰撞时间之间的负相关性系数；步骤6：判断碰撞预警功能提供给驾驶员和车辆系统的信息是否充分且精确。本发明所述的一种基于驾驶员行为分析的碰撞预警功能评价方法对基于不同碰撞时间计算方法的车辆碰撞预警功能进行合理的评价。
