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摘要：本发明涉及一种基于轨迹数据的汽车碳排放估计模型构建方法及系统，其中方法基于在道路上运行的汽车轨迹及碳排放数据，以瞬时速度、加速度及比功率为自变量，以车辆瞬时碳排放率为因变量，构建一种基于轨迹数据的轻型燃油汽车碳排放估计模型。与现有技术相比，本发明避免了现有碳排放估计模型中输入参数复杂、以及基于轨迹数据的碳排放估计方法中忽略排放产生原理的问题，提出以便于采集的瞬时速度、加速度轨迹数据以及反映排放产生原理且可间接计算获取的比功率为模型的自变量，提供了构建车辆碳排放估计模型的新思路，具有较好的创新性。
摘要：本发明涉及一种基于智能方向盘的人机协同控制方法及系统，其中方法包括：基于智能方向盘产生与驾驶操作对应的电信号；采用支持向量机算法根据电信号建立驾驶员内在意图预测和心理状态监测模型；基于内在意图预测结果和驾驶员心理状态，得出驾驶员期望；建立车辆的运动学和动力学模型；基于车路感知模块获取道路信息，车辆状态，构建包括道路安全性约束和稳定性舒适性约束的模型约束；采用模型预测控制算法根据驾驶员期望和模型约束构建人机协同控制器；求解MPC控制器优化问题，得到当前最优的前轮转角和纵向加速度，并将其输出给车辆底层控制器实现人机协同控制。与现有技术相比，本发明具有驾驶员意图预测准确、人机协同能力强等优点。
摘要：本发明涉及一种基于自动驾驶的场景复杂度模型构建方法，包括以下步骤：确定自动驾驶任务中的复杂度权重因子；基于自动驾驶任务中的复杂度权重因子，构建自动驾驶任务复杂度模型；基于自动驾驶任务复杂度模型，构建场景复杂度模型；其中，自动驾驶任务包括定位任务、感知任务及控制任务。与现有技术相比，本发明从动态驾驶任务中涉及的定位任务、感知任务和控制任务三个方面出发，分别考虑各因素的复杂度及其权重因子，建立了具有类神经网络结构的场景复杂度模型，可以为自动驾驶汽车测试与评价、行业标准以及相关法律规范制定提供理论基础和科学依据。
摘要：本发明涉及一种电动飞行汽车系统及自适应容错控制方法，包括飞行汽车本体、第一推进风扇、第二推进风扇、车轮、一致性容错控制模块、轮毂电机和动力电池部件；所述第一推进风扇固定在飞行汽车本体的上方，所述第二推进风扇固定在飞行汽车本体的尾部，所述车轮的数量为多个，各个车轮固定在飞行汽车本体的两侧，所述轮毂电机的数量为多个，各个轮毂电机对应驱动连接各个车轮；所述一致性容错控制部件包括传感模块、通讯模块和主控模块，所述主控模块连接动力电池部件的管理系统、轮毂电机的控制器、传感模块和通讯模块。与现有技术相比，本发明解决了电动飞行汽车间通信障碍以及控制方向未知的多智能体容错控制问题。
摘要：本发明涉及一种跟驰场景下考虑驾驶行为特征的车辆加速度预测方法，包括：步骤1)获取预测数据集并进行数据处理和变量提取：对获取的预测数据集，基于预配置的规则对有效跟驰片段进行筛选保留，从有效跟驰片段数据中提取特征变量；步骤2)构建基于CHMM的驾驶行为语义划分模型，以特征变量作为驾驶行为语义划分模型的输入，将特征变量分割成具有不同行为特征的片段，并对驾驶行为语义进行相似度评价；步骤3)构建CNN‑LSTM加速度预测模型，基于相似度评价结果划分有效跟驰片段数据构建输入输出样本集，对CNN‑LSTM加速度预测模型进行训练，基于训练完成的CNN‑LSTM加速度预测模型进行车辆加速度预测。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。
摘要：本发明公开了一种基于杆载鸟瞰视角的自主泊车方法及装置，包括：依据杆载感知模块获取的停车位鸟瞰图，对目标车辆、行人、停车位以及车辆可行驶区域进行识别分割，通过调整函数对行人与车辆进行目标定位；基于识别目标信息和车辆可行驶区域以及几何连接，规划无人车辆泊车路径；跟踪控制泊车路径并控制调整车辆位姿，实现无人车辆自主泊车。本发明通过信息交互实现协同感知与协同决策控制，能够忽略复杂地面环境的干扰，高效地获取位置信息，实现在不同环境下的室外停车场的无人泊车规划，极大地拓展了汽车的感知范围、改善了汽车的感知能力，实现不需要车辆环境感知的全自主无人泊车，提高了自动驾驶的安全性和稳定性以及规模化落地速度。
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摘要：本发明涉及一种用于汽车的氨氢燃料动力装置的氨气裂解器，该裂解器包括上下贯通的壳体、设有进气管的上盖板、设有排气管的下盖板、设有气体流通孔道的陶瓷电加热盘、填装有用于氨裂解的催化剂的反应盘以及用于热源气体流经换热的通孔管道；所述的上盖板和下盖板分别紧密安装在壳体的顶部和底部，陶瓷电加热盘对称安装在上盖板下方和下盖板上方，与壳体内侧固定连接，反应盘设置在陶瓷电加热盘之间，与壳体内侧固定连接，通孔管道垂直穿过上盖板和下盖板，与陶瓷电加热盘和反应盘过盈安装，与上盖板和下盖板焊接；所述的氨气裂解器安装在汽车发动机排气管内。本发明的氨气裂解器为集成式、小型化的氨气裂解装置，其成本低廉，裂解效率高。
摘要：本发明涉及一种智能汽车驾驶智能度评估系统，本发明结合场景复杂度模型，提出了智能汽车驾驶智能度模型，为了量化表征驾驶智能度，构建行为表现准则，行为表现准则中考虑行驶自治性、学习进化性和交通协调性三个方面的主客观综合评价准则，在此基础上建立基于Choquet积分的行为表现模型，得出各个评价指标在总评价分中所占权重，从而针对不同行驶次任务形式对各种行驶任务进行行为表现量化评价。最终提出智能驾驶智能度模型(DIQ)等于行为表现(BI)乘场景复杂性(SC)。与现有技术相比，本发明中能够克服多因素干扰，准确且客观地计算智能汽车的智能度，从而为智能汽车的性能优化提供参考方向。
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