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摘要：本发明公开了一种利用辅助数据集和格拉姆矩阵的汽车异类检测方案，该方案包括以下几个步骤：建立汽车训练数据集、非汽车辅助训练数据集和测试数据集；预处理数据并构建卷积神经网络，在训练数据集和辅助数据集上进行预训练；计算网络各层的Gram矩阵，作为该层单类支持向量机(OSVM)的输入，并根据各层OSVM的正确率，选择其中最高的作为整个系统的异类检测分类器。这种方案提高了卷积神经网络对汽车异类检测的精度，同时增强了系统的鲁棒性和泛化能力。
摘要：本发明涉及物联网设备领域，具体涉及一种基于人工智能的车载物联网控制装置及系统，包括挪车请求模块、挪车路径生成模块和车载物联网控制装置，挪车请求模块安装于需要进行挪车的人的车上或者采用穿戴式设备安装到人身上，使得当使用者需要出来的时候，可以通过挪车请求模块发出挪车请求到路径生成模块，然后路径生成模块可以基于设置的停车位置和需要挪的车的位置生成挪车路径，从而最后可以采用车载物联网控制装置控制汽车移动到设置的停车位置，从而可以自动对挪车路径上的车进行处理，提高通行效率。
摘要：本发明提供一种车辆模拟模型建模方法即考试判断方法，所述建模方法包括：获取考试车辆的实际参数，并根据该实际数据进行建模；将建模好的车辆模型导入到Unity3D项目中，并为其添加汽车组件；为添加了汽车组件的车辆模型设置汽车启动参数、档位参数、动力系统参数、汽车状态参数、引擎参数、风阻计算参数和输入系数，同时改写Unity3D的ApplyDrive和CarSpeed方法来计算车辆模型的扭矩和速度，然后获得考试车辆模拟模型。与现有技术相比，本发明通过建立考试车辆模拟模型，并为其根据实际考试车辆的具体数据来设置对应的参数，来实现对考试车辆的仿真模拟，生成的模型更精细，使模拟考试获得的结果更精准，模拟的效果更好。
摘要：本发明属于自动驾驶领域，具体提供一种基于驾驶先验知识的端到端自动驾驶决策方法，用以解决现有技术中由于单传感器输入导致的信息不足、端到端模型的可解释性低等问题。本发明将车道线特征作为先验知识进行提取，再将车道线先验知识与原始驾驶图像进行共同输入，并结合时序构造将当前输入与之前时刻的输入构造的时间序列，最终基于时间序列由端到端决策网络输出当前时刻的自动驾驶决策转角；在该过程中，车道线特征特征作为先验知识与原始驾驶图像共同参与决策，同时将当前输入与之前时刻的输入共同参与决策，使得决策精度显著提升，进而提高自动驾驶系统的精确度与安全性，有助于自动驾驶车辆的研发、推广及使用。
摘要：本发明公开了一种针对电瓶车充电桩的用电安全管理系统。包括主控制模块、主电源模块、采集模块、电能计量模块、充电开关控制模块、通信模块和云端服务器。通过采集模块收集电瓶车电池充电时产生的电气特征和充电线路温度等数据，包括电压、电流、功率和漏电电流，在主控制模块中进行简单的滤波、采样后，打包成电气特征数据上发到云端服务器。云端服务器基于核密度特征模型，对收到的电气特征数据进行分析对比，实现安全监测，并在出现安全隐患时自动控制充电桩断电、报警，保证用电安全。云端服务器的模型库中存储有大量模型，且具有自学习能力，能有效识别市面上大多数电瓶车电池，便于突发安全事故时，对电瓶车电池是否正常给出参考依据。
摘要：本发明涉及路径跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于多点预瞄的车道保持控制方法，通过建立车辆坐标系，在车辆坐标系下基于摄像头输出车道线信息建立车道线方程，同时基于道路曲率计算出一个前馈方向盘转角；然后在目标轨迹上选取三个预瞄点，根据预瞄点处的侧向偏差符号和变化趋势来进行车辆运动轨迹趋势判断，仲裁得出最优预瞄点处的侧向偏差，并得到最优的反馈转角，利用最优反馈转角再加上前馈转角可得到最终的目标方向盘转角控制量，并利用最终的目标方向盘平滑处理后再对车辆进行转向控制，能够保证车辆沿着目标轨迹行驶，提高汽车对目标轨迹的跟随稳定性。
摘要：本发明涉及汽车技术领域，公开了一种车辆驾驶室结构优化方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据待优化车辆的驾驶室部件信息构建驾驶室有限元模型，然后对驾驶室有限元模型进行仿真验证，获得验证结果，在验证结果为验证通过时，根据驾驶室有限元模型对应的灵敏度分析结果和传递路径分析结果对待优化车辆的驾驶室结构进行优化。本发明通过对驾驶室有限元模型进行仿真验证，在验证结果为验证通过时，说明该驾驶室有限元模型符合新标准要求，再根据驾驶室有限元模型对应的灵敏度分析结果和传递路径分析结果对待优化车辆的驾驶室结构进行优化，能够有效地对驾驶室结构进行优化，以使待优化车辆的驾驶室结构满足新版汽车碰撞标准。
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摘要：本发明涉及一种基于分散式自抗扰控制的智能网联汽车编队控制方法，首先建立汽车编队领头车辆的纵向动力学模型，再根据控制目标得到跟随车辆的跟踪误差模型；然后分别设计领头车辆和跟随车辆的自抗扰控制器，其中包括跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈律三个部分，估计并补偿每个车辆的集总扰动。本发明相较现有的工作采用了三阶动力学模型以及三阶自抗扰控制器，相比于二阶动力学模型多考虑了车辆执行器滞后的动态特性，更接近实际情况，同时采用分散式自抗扰控制，能够更好地保证车辆编队的跟踪安全性能。
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