专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]变速操纵软轴管夹及车辆-CN202320352288.3有效
  • 曹麟;陈永瑞;房鑫;王勤猛;李洪涛;李兴坤 - 一汽解放汽车有限公司
  • 2023-03-01 - 2023-09-26 - F16C1/10
  • 本实用新型公开了一种变速操纵软轴管夹及车辆,其属于车辆技术领域,变速操纵软轴管夹包括支承结构、连杆机构、管夹机构及复位机构,支承结构能固定在车辆的车架上;连杆机构的一端转动连接于支承结构;管夹机构与连杆机构的另一端固定连接,管夹机构具有夹孔,管夹机构通过夹孔夹紧变速操纵软轴;复位机构包括第一复位件和第二复位件,第一复位件固设于支承结构和/或连杆机构的一端,第二复位件固设于连杆机构的另一端和/或管夹机构上。本实用新型提供的变速操纵软轴管夹及车辆,驾驶室翻转时,变速操纵软轴管夹与变速操纵软轴之间不会产生摩擦,不会影响变速操纵软轴的操纵性能,进而不会额外增加维修成本和费用。
  • 变速操纵软轴管夹车辆
  • [发明专利]基于毫米波雷达的碰撞风险确定方法-CN202310395044.8有效
  • 李兴坤;王国晖;张国军;李浩阳;王一军 - 北京裕峻汽车技术研究院有限公司
  • 2023-04-14 - 2023-07-07 - B60W30/095
  • 本申请涉及一种基于毫米波雷达的碰撞风险确定方法,涉及车辆辅助驾驶领域。该基于毫米波雷达的碰撞风险确定方法包括:获取自车的车速;获取自车所在位置的道路曲率;通过自车前端的毫米波雷达,获取前车和自车的相对运动状态,其中,相对运动状态包括相对车速、相对距离和方位角;根据相对距离和方位角,获得前车和自车的相对位置;根据车速、自车所在位置的道路曲率和相对位置,获得前车位置的预测曲率;在自车所在位置存在连续的预测曲率的情况下,根据预测曲率和相对运动状态,确定自车和前车之间是否存在碰撞风险。本申请用以解决不能准确判断前车和自车之间是否碰撞风险的问题。
  • 基于毫米波雷达碰撞风险确定方法
  • [发明专利]一种车辆控制方法、装置、设备及存储介质-CN202111228769.5有效
  • 李兴坤;王国晖 - 中寰卫星导航通信有限公司
  • 2021-10-21 - 2023-06-20 - B60W30/165
  • 本发明公开了一种车辆控制方法、装置、设备及存储介质,用于保持合理的车间距离的同时,保证跟车控制系统的运行的连续性和燃油经济性。包括:确定第一车辆前方存在坡道,并在第一车辆与第二车辆满足预设条件的情况下,根据坡道的坡度确定缓冲距离,缓冲距离与坡度正相关;第二车辆位于第一车辆的行进方向上,且第二车辆位于第一车辆之前,预设条件包括:第一车辆的速度大于第二车辆的速度;基于缓冲距离,第二车辆的响应距离以及预设的最小安全距离,确定第一车辆与第二车辆之间的安全跟车距离;第二车辆的响应距离为第二车辆的行车状态发送变化所需要的距离;根据包括安全跟车距离的目标行车状态,控制第一车辆行驶。
  • 一种车辆控制方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种球罐外部检测工作平台-CN201710593639.9有效
  • 肖世德;李磊;李兴坤 - 西南交通大学
  • 2017-07-20 - 2023-06-16 - B60F1/04
  • 本发明提供了一种球罐外部检测工作平台,属于工业球罐外部定检专用设备技术领域。包括车载升降装置、路轨转换装置以及液压系统和控制系统,卡车底盘的大梁前、后端均设有平衡支腿,卡车底盘上方设有伸缩云梯,大梁的底部设有路轨转换装置,移动平台底部两侧设有导轨,移动平台上表面后部设有液压马达,液压马达的输出轴与齿轮传动箱的输入轴连接,齿轮传动箱的输出轴端部设有与齿轨啮合的直齿轮;移动平台的底部对称设置与导轨配合的两组平移滑块,移动平台上表面前部设有与回转工作台配合的圆形凸台,回转工作台上设有云梯支架,三级伸缩云梯末端铰接,另一端与折曲摆臂铰接;工作台液压推杆一端与折曲摆臂铰接,另一端与载人工作篮铰接。
  • 一种外部检测工作平台
  • [发明专利]基于深度学习的车道线检测方法及系统-CN202210425544.7有效
  • 李兴坤;董文龙 - 北京裕峻汽车技术研究院有限公司
  • 2022-04-22 - 2023-06-02 - G06V20/58
  • 一种基于深度学习的车道线检测方法及系统,对车道线识别,尤其在远端车道线识别准确率较高,而网络带宽需求低,用户隐私数据需求少,属于自动驾驶技术领域。方法包括:将终端车道线检测模型识别获取的车道线实时曲率半径与地图引擎获取的车道线实时曲率半径进行对比,若存在的误差大于设定值,则对车载车道线检测模型获取的车道线曲率进行修正,同时,包括终端车道线检测模型发生修正的实际位置、修正的曲率、脱密处理后的用户隐私图像信息定期传向后台服务器,更新云端车道线检测模型的参数,之后下发各个车道线检测终端;若两曲率半径在水平方向上误差小于设定值,将车道线检测模型获取的车道线视为正确车道线。
  • 基于深度学习车道检测方法系统

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