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同济大学专利

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一种适用于松软路面的车辆轨迹跟踪控制方法 [发明 ]审中

申请号:CN202411387650.6      申请日:2024-10-06      公开号:CN119176139A      公开日:2024-12-24

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:沈攀   张琳   陈虹   卢佳兴   李斌   孟强

摘要:本发明涉及一种适用于松软路面的车辆轨迹跟踪控制方法,包括:建立车辆动力学模型;建立状态方程及预测方程;设计目标函数;搭建松软路面仿真环境,根据松软路面中特殊的轮地接触情况,建立更加精确的车辆动力学模型,根据模型预测控制理论,将车辆动力学模型离散化处理,得到状态方程及预测方程,考虑轨迹跟踪精度和控制的能量消耗,设计合理的目标函数,得到车辆轨迹跟踪控制器。本发明提供的考虑松软路面的车辆轨迹跟踪控制方法充分考虑了松软路面变形对车辆动力学的影响,建立了适用于松软路面的车辆动力学模型,基于此,通过模型预测控制算法实现了松软路面条件下更精确的车辆轨迹跟踪。

一种汽车座椅尺寸测量装置 [发明 ]有效

申请号:CN202411375338.5      申请日:2024-09-30      公告号:CN118882443B      公告日:2025-02-28     

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:王俊杰   陈君毅

摘要:

一种自动驾驶车辆轨迹规划方法 [发明 ]审中

申请号:CN202411367472.0      申请日:2024-09-29      公开号:CN119283896A      公开日:2025-01-10

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:范佳琦   吴建华   王于厪   黄昭彦   褚洪庆   高炳钊   陈虹

摘要:本发明涉及一种自动驾驶车辆轨迹规划方法,该方法包括:采用端到端分支从自动驾驶多模态数据中提取出驾驶场景的全面时空信息表示,预测生成未来设定时段内自车预测的轨迹序列;采用视觉语言模型分支将与文本指令相关的视觉特征嵌入到大语言模型中,预测得到未来设定时段内若干条不同的轨迹序列;根据损失值大小以及当前驾驶场景的危险态势对两个分支输出的轨迹序列进行融合,得到最终的规划轨迹。与现有技术相比,本发明具有安全可靠性高的优点。

一种面向无人驾驶电动出租车的动态拼车调度方法 [发明 ]审中

申请号:CN202411330486.5      申请日:2024-09-23      公开号:CN119313060A      公开日:2025-01-14

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:王宁   尚凯

摘要:本发明公开了一种面向无人驾驶电动出租车的动态拼车调度方法,先获取数据并进行清洗;将数据映射在各六边形网格中;建立出行需求特征矩阵和空间依赖矩阵;构建基于注意力机制的时空图卷积神经网络,获得出行需求预测结果;设定动态拼车场景下车单匹配的约束条件;基于出行需求预测结果和车单匹配约束条件,构建基于分布式深度强化学习的车单匹配决策模型;设计Double DQN求解算法,基于结果进行实时订单匹配和空闲车辆调度,通知获得匹配的车辆完成相应订单,通知未获得匹配的空闲车辆进行区域调度或充电补能。本发明在多乘客单车的动态拼车中,考虑电动汽车续航历程约束和车辆充电补能需求,更符合实际运营要求提升质量。

一种基于自然驾驶数据的驾驶风格智能识别方法 [发明 ]审中

申请号:CN202411300222.5      申请日:2024-09-18      公开号:CN119239613A      公开日:2025-01-03

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:张思扬   张哲睿   赵驰

摘要:本发明公开了一种基于自然驾驶数据的驾驶风格智能识别方法,包括:根据自然驾驶数据获取车辆轨迹数据,且将车辆轨迹数据划分为跟驰数据集与换道数据集;获取跟驰状态与换道状态下的驾驶风格表征参数,降维处理后得到驾驶风格主成分得分矩阵;依据驾驶风格表征参数构建驾驶风格聚类模型与基于支持向量机的驾驶风格辨识模型;通过驾驶风格聚类模型判断跟驰状态和换道状态下的驾驶风格,并综合两个驾驶状态判断驾驶人风格;所述驾驶风格辨识模型用于识别驾驶人跟驰状态和换道状态的下的驾驶风格。根据本发明,能够为主动识别驾驶人不同场景下的驾驶风格提供一套完整、系统的方法,具有全面系统、识别准确、稳定高效的优点。

一种汽车外部信号交互方法及系统 [发明 ]有效

申请号:CN202411160770.2      申请日:2024-08-22      公告号:CN119239581B      公告日:2025-05-06     

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:王振宇   王建民   贾复生   陈慧妍   郭畅   陈永康   汤思敏

摘要:

用于电动汽车的多工作模式六相永磁同步电机驱动系统 [发明 ]审中

申请号:CN202411010903.8      申请日:2024-07-26      公开号:CN118944536A      公开日:2024-11-12

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:王心坚   刘臣职   王松毅   魏学哲   戴海峰   王学远   朱建功

摘要:本发明涉及一种用于电动汽车的多工作模式六相永磁同步电机驱动系统,包括电机驱动器和永磁同步电机,永磁同步电机包括六相线、中性线、定子绕组、转子永磁体和位置传感器,电机驱动器内部包括正母线P1、正母线P2和负母线N,电机驱动器由直流高压输入模块、逆变模块、开关模块以及控制模块组成;直流高压输入模块包括两个外部直流电源输入接口VH1、VH2;逆变模块包括2个逆变器,每个逆变器分别包括三相桥臂和对应的三相输出;开关模块包括两个桥臂和对应的两个输出;控制模块分别与2个逆变器的十二个开关器件以及开关模块中的四个开关器件连接,与现有技术相比,本发明满足多工作模式的需求、提高电动汽车和燃料电池汽车的性能。

一种基于多目标强化学习的燃料电池汽车能量管理方法 [发明 ]审中

申请号:CN202410995814.7      申请日:2024-07-24      公开号:CN118953159A      公开日:2024-11-15

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:高源   梁博文   王子恒   王田文   刘浩

摘要:本发明涉及一种基于多目标强化学习的燃料电池汽车能量管理方法,包括:收集标准工况速度数据,通过训练LSTM,构建得到车速预测模型;构建车辆的整车动力系统模型;将车辆当前速度输入车速预测模型,输出得到预测速度,将预测速度输入整车动力系统模型,得到对应的需求功率;基于需求功率,采用综合考虑燃料电池耐久性和经济性的深度强化学习架构,确定出能量管理策略;根据能量管理策略,由车辆混合动力系统控制器执行完成能量分配。与现有技术相比,本发明综合考虑燃料电池汽车的经济性、燃料电池蓄电池的耐久性,能实现对能量管理策略的多目标寻优,同时结合车速预测模型和整车模型,并采用深度强化学习算法,能够提高策略的实时性和自适应性。

一种基于集成学习的车油耗预测方法 [发明 ]审中

申请号:CN202410993801.6      申请日:2024-07-23      公开号:CN118928414A      公开日:2024-11-12

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:王宁   聂辽栋   李秀峰   尚凯

摘要:本发明公开了一种基于集成学习的车油耗预测方法,本发明通过获取车载CAN数据,使用XGBoost方法选择关键特征,引入改进的鹈鹕优化算法优化深度回声状态网络的超参数,并构建柴油卡车油耗预测模型,进而获得油耗预测结果,实现对车辆油耗的高精度预测,进一步提高了油耗预测方法的实用性和经济性。

燃料电池汽车能量回收与水电解制氢系统 [发明 ]审中

申请号:CN202410913184.4      申请日:2024-07-09      公开号:CN118769919A      公开日:2024-10-15

申请人:同济大学      当前权利人:同济大学

发明人:谭丕强   姚超捷   刘晓扬   杨晓美   房亮

摘要:本发明涉及一种燃料电池汽车能量回收与水电解制氢系统,包括踏板传感器、制动控制器和电机控制器,制动控制器分别连接踏板传感器、电机控制器和车载控制器,制动控制器被配置为执行以下步骤:当接收到制动信号后,分别获取制动强度信号和车速;基于预配置的限制条件,进行制动力分配,分别得到前轴制动力、后轴制动力和电机再生制动力;电机控制器被配置为执行以下步骤:基于电机再生制动力控制电机反转;将电机反转所产生的电能进行分配,分别得到充电功率和电解水功率。与现有技术相比,本发明具有提高制动阶段的能量回收率并改善电堆内部湿度等优点。

中国汽车工程学会:东岳鹏

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