同济大学专利

摘要：本发明提供了一种金属锂复合材料的制备方法，包括：S1)将亲锂性氧化物与纯锂进行加热混合，冷却后辊压，得到金属锂改性箔材；将三维导电材料用含有金属盐的有机溶液进行浸泡处理，得到处理后的三维导电材料；S2)将所述金属锂改性箔材与所述处理后的三维导电材料机械复合后，在保护气氛中进行热处理，得到金属锂复合材料。与现有技术相比，本发明预先在纯锂中混入可改善金属锂负极循环的亲锂材料，制备的金属锂复合材料可直接作为锂电池负极，提高金属锂的使用效率，提供结构支撑，防止金属锂在循环过程中粉化，提高电池的循环性能，还可降低界面锂离子传输阻抗，有效减少电池极化。

摘要：本发明涉及一种针对智能汽车交通协调性的客观映射测试方法，该方法包括确定交通协调性客观评价指标体系；搭建简易的驾驶员/乘员在环试验平台，设计试验进行测试并采集训练样本数据和验证样本数据；将其中归一化处理后训练样本数据作为训练输入，专家评分作为目标输出，通过BP神经网络训练得到客观映射评价模型；利用验证样本数据对训练得到的映射模型的有效性进行验证，最后运用此客观映射评价模型实现对智能汽车交通协调性进行定量评价。与现有的智能性评价技术相比，本发明具有能避免评价标准不统一给测试结果带来的不确定性、效率高、测试成本低等特点。

摘要：本发明涉及一种自动驾驶汽车交通协调性评测模型及方法，包含根据图灵思想从宏、微观角度，即全局、自车乘员和其他交通参与者驾驶员三个不同的视角，制定的交通协调性的评价目标、评价准则和评价指标，配合专家评判及客观测量相结合的方法，实现对不同交互工况下的自动驾驶汽车的交通协调性性能优劣的定量评价，可用于自动驾驶汽车的开发测试，以及自动驾驶汽车性能验证。

摘要：一种基于多元数据的电动车调度方法，包括步骤：接收浮动车数据、手机信令数据和/或分时租赁汽车出行数据，建立出行数据库；在确定约束条件的前提下，利用机器学习中加权蓄水池采样算法来获取数据，并且建立最优化模型，求得最优解，即最佳调度方法。

摘要：一种基于浮动车数据的分时租赁汽车出行需求预测方法，包括步骤：对从浮动车接收到的OD数据进行洗牌操作，获得第一中间数据；对第一中间数据进行预处理，剔除不可用数据，获得第二中间数据；根据分时租赁汽车的分时数据对第二中间数据进行切分，对应每个分时数据，将第二中间数据分割为多个数据集；根据每个数据集中的样本建立对应的预测模型；利用获得的预测模型对分时租赁汽车的出行需求进行预测。

摘要：本发明涉及一种车载INS/OD组合导航系统的量测误差补偿方法，本发明技术解决的问题是：在分布式驱动电动智能汽车上，以车载里程计辅助惯性导航系统进行车辆合导航，系统考虑车辆行驶工况变化引起的里程仪刻度系数，和里程计数据可用性与提供测量补偿的判断，以及在组合导航中标定INS与左右两侧里程计系统的安装偏置角和杆臂误差，并据此作为组合导航系统量测方程中的测量量进行修正，构建以惯导位置、速度、姿态误差、惯性器件随机常值误差、左右里程仪刻度系数误差，杆臂为状态量的滤波系统，并进行反馈校正，实现基于量测误差补偿的组合导航定位精度提高。

摘要：本发明涉及一种基于EHB系统的分布式驱动电动车复合制动控制方法，该方法针对搭载了集成式电子液压制动系统和前后轴分布式驱动电机的电动汽车，利用电子液压制动系统实现液压制动和电机再生制动解耦，利用分布式电机实现制动力矩矢量控制，灵活分配整车电、液制动力和前后轴电机再生制动力，在满足制动法规的同时，能根据不同车速下的制动力需求充分利用电机高效区。与现有技术相比，本发明可提高分布式驱动电动汽车的能量回收率和续驶里程。本发明提出的控制方法合理可行，具有典型性和通用性。

摘要：本发明公开一种自动驾驶汽车多ICU共时空的硬件仿真测试系统及方法。测试系统从整体上分为仿真层、智能控制单元(Intelligent Control Unit，ICU)层和数据传输层。仿真层提供仿真测试的虚拟环境模型、传感器模型、交通参与者模型、交通流模型、车辆动力学模型；ICU层为仿真测试对象；数据传输层提供仿真层和ICU层的通信接口、测试监控和自动化测试的软件和保证整个仿真过程实时性的高性能处理器。测试方法提供一套快速生成测试所需的虚拟环境的构建方法以及多ICU共时空的测试方法。与现有技术相比，本发明具有多ICU共时空，面向决策规划系统需求的多级仿真数据生成，虚拟测试场景的快速构建方法等优点。

摘要：本发明涉及一种面向自动驾驶车辆测试的封闭测试场规划方法，包括自动驾驶技术测试场景需求收集、功能区块划分、测试场景匹配、待规划道路要素提取、分层分区规划、综合评价选优等步骤。与现有技术相比，本发明提供的面向自动驾驶车辆测试的封闭测试场规划方法，以测试场的场地边界、自动驾驶测试场景需求为输入，能够获得自动驾驶汽车封闭测试场道路的规划方案，从而避免规划过程中过于依赖主观经验调整。

摘要：本发明涉及一种用于自动驾驶汽车预期功能安全的验证方法及系统，所述方法包括基于对象车辆的系统框架，确定危险事件和触发事件；危险事件评估与筛选；确定触发事件的接受度；以及验证触发事件是否满足预设的接受度，所述系统包括：第一平台，用以识别自动驾驶车辆的危险事件，导出对应触发事件以及触发事件概率；第二平台，用于确定危险事件的ASIL等级，并根据ASIL评级和对应触发事件概率，确定对应的触发事件容忍度或错误率目标；第三平台，用于复现触发事件并对自动驾驶车辆进行测试，验证触发事件是否达到所设定目标，本发明满足了自动驾驶汽车功能开发中对预期功能安全评估的需求；提供了量化的、可验证的评估要求；且可操作性强。