北京理工大学专利

摘要：本发明涉及基于新能源汽车充电负荷分析的碳排放计算方法及系统。本发明首先考虑不同新能源汽车充电场景，包括居民小区、单位园区、公共停车场、高速服务区等。然后，根据不同日期及气象条件，依次构建新能源汽车充电负荷特征分析模型。模型刻画全天各个时段内，充电车的数量以及充电需求时长，基于蒙特卡洛模拟获得目标新能源充电场景的负荷特征曲线。最后，基于负荷特征曲线、充电类型及相关碳排放系数计算碳排放量。本发明实现了更为科学、精准的碳排放计算，为进一步面向新能源充电桩的能源管理与减排路径分析提供有力支持。

摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的双电机能量管理方法和系统，属于智能控制技术领域，方法包括：获取目标电车的档位模式；构建车速预测网络模型；构建具有Actor网络和多个Critic网络的联合模型；其中，Actor网络和Critic网络连接；采集目标电车在不同档位模式下的实时数据，其中，实时数据包括当前档位、当前车速、需求扭矩、SOC值和SOH值；将预测车速作为第一观察变量、将实时数据作为第二观察变量，将第一观察变量和第二观察变量均输入至联合模型，输出第一观察变量相应的多个预测档位；将预测档位进行离散唯一化，输出目标预测档位；以目标预测档位作为下一时刻目标车辆的档位。进而提升电动汽车的运行稳定性，降低能源消耗。

摘要：本发明公开的一种多信息反馈的商品车转运AGV自主搬运控制方法，属于机器人运动驱动与控制技术领域。本发明实现方法为：商品车转运AGV顶部的多线激光雷达远距离扫描商品车车身和AGV空腔内部的单线激光雷达近距离扫描商品车轮胎，实现AGV对商品车远距离定位定向，近距离纠偏，从而精准对接商品车；路径进行从前往后和从后往前的速度规划，提高商品车转运AGV运动平稳性；根据AGV移动方向获取障碍物检测范围框，实现AGV可以检测有效障碍物；云端规划AGV取车和放车路径，车端感知系统获取外界信息，车端执行机构完成商品车转运作业，充分发挥云端运算能力，使得车端更轻量，更安全。本发明实现了商品车转运AGV面对汽车码头商品车转运任务的全自动化无人化作业。

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摘要：本发明提供一种住宅屋顶光伏容量优化配置方法、装置和电子设备，该方法包括：获取目标区域的历史太阳辐照度、历史温度、历史目标需求数据和光伏容量优化影响因素，其中，所述历史目标需求数据包括所述目标区域内需要安装光伏的住宅的除电动汽车外的历史电力需求数据；基于所述目标区域的历史太阳辐照度、历史温度、历史目标需求数据和所述光伏容量优化影响因素，以所述目标区域内住宅用户的年总用电成本最低为目标，构建目标函数，获取目标函数的最优解；基于目标函数的最优解，配置住宅屋顶光伏容量，可以为住宅用户提供更准确高效的屋顶光伏容量配置方案，提高光伏自给和就地消纳能力，避免光伏削减和大规模上网，并降低住宅用户用电成本。

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摘要：本发明公开了一种拖拉机两段式CVT传动装置，该CVT传动装置包括：液压泵马达机组，安装于发动机的飞轮壳内，由液压泵和液压马达形成闭式液压回路；分汇流行星机构，由行星架、太阳轮、行星轮和齿圈组成；所述液压马达的输出轴与所述太阳轮连接，液压动力通过所述太阳轮输入；所述齿圈用于汇流后的动力输出；输入部分，传动连接于所述发动机与所述行星架之间；定轴齿轮传动机构，包括用于低速作业的低速段齿轮、用于高速行车的高速段齿轮、用于倒车的倒挡段齿轮以及用于输出动力的输出齿轮；离合器机构，用于实现段间切换和动力输出；辅助系统，由齿轮组和双联泵组成。该传动装置在工作段内能够连续变速，操纵简单，传动效率高。

摘要：本发明公开了一种密集交通场景下自动驾驶车辆换道规划控制方法，交互式强化学习模块考虑环境不确定性、车辆安全约束和车辆交互异质性，基于强化学习算法生成密集交通场景下自动驾驶汽车交互式换道的目标轨迹；通过引入先验驾驶知识，识别并调节交互式强化学习模块生成的不安全运动规划策略，并将修正后的运动规划策略传递给运动跟踪控制模块；基于非线性模型预测控制算法生成局部最优控制命令，跟踪交互式强化学习模块提供的目标轨迹，使得满足车辆动力学约束并能够预测潜在风险；本发明方法可以与各种传感器和执行器配合使用，获取环境信息和周围车辆状态信息；还可以与制动器、油门、转向器等执行器配合使用，以实现自动驾驶车辆的运动控制。

摘要：本申请公开了一种用于纯电动汽车的自动换挡方法、系统和装置，本方法、系统和装置，首先获取电动汽车当前的车速、油门踏板开度和油门踏板开度变化率，将所述车速、油门踏板开度和油门踏板开度变化率输入预设的模糊控制模型得到驾驶员的驾驶意图，不同的驾驶意图对应有不同的换挡策略；然后根据所述驾驶员意图选择对应的换挡策略得到目标换挡策略，根据所述目标换挡策略控制所述电动汽车进行换挡。本方法、系统及相关装置通过驾驶员意图的识别，采用三参数输入单参数输出模糊控制方法，建立了能够根据工况适时判断驾驶员意图从而选择合适的换挡控制策略，达到满足不同驾驶员的不同驾驶特性的需求。