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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  • [发明专利]车辆状态观测系统-CN96100678.1无效
  • 深谷克己 - 丰田自动车株式会社
  • 1996-01-24 - 1996-11-06 - B62D6/00
  • 一种车辆状态观测系统包括一个测量车辆状态的可观测参数的状态参数测量组件(21)。受控变量检测组件(22)检测车辆的受控变量。观测器(23)根据包括系统变量的系统矩阵,根据由状态参数测量组件测量出的车辆状态的可观测参数和由受控变量检测组件检测出的受控变量估算车辆状态的不可观测参数。修正组件(25)响应于由系统变量检测组件检测出的系统变量来修正观测器的极点。
  • 车辆状态观测系统
  • [发明专利]一种片段性速度路径规划方法、系统及存储介质-CN202310546259.5在审
  • 唐晓峰 - 扬州大学
  • 2023-05-15 - 2023-08-29 - B60W60/00
  • 本发明涉及一种片段性速度路径规划方法、系统及存储介质,属于智能车辆技术领域,包括:获取当前道路环境下的预设梯度状态观测值;获取车辆在当前道路环境下与预设梯度状态观测值相匹配的状态观测值;按照优先级判断当前道路环境下与预设梯度状态观测值相匹配的状态观测值是否满足预设梯度状态观测值的预设值;若状态观测值满足预设值,则进行当前道路环境下的速度路径规划。本发明通过获取当前车辆所处道路环预设的梯度状态观测值相匹配的状态观测值,按照优先级首先将获取的状态观测值与梯度状态观测值进行对比,当状态观测值满足各个梯度状态观测值的阈值范围,则进行当前道路环境下的速度路径规划
  • 一种片段速度路径规划方法系统存储介质
  • [发明专利]装载状态估计方法及装载量估计方法-CN202310912737.X在审
  • 张景利 - 北京清杉科技有限公司
  • 2023-07-24 - 2023-09-08 - B60W40/13
  • 本申请提供了装载状态估计方法,可用于根据自卸车的行驶状态和装卸状态对自卸车的装载状态进行估计。该装载状态估计方法包括:对自卸车的行驶状态进行观测以获得连续时刻的观测行驶状态;在观测行驶状态为静止的时刻对自卸车的装卸状态进行观测以获得连续时刻的观测装卸状态;以及基于观测装卸状态对装载状态进行估计以获得估计装载状态,并且根据后续时刻的观测装卸状态对估计装载状态进行更新。通过该装载状态估计方法,能够准确、可靠且及时地获得自卸车的估计装载状态。本申请还提供了基于装载状态估计方法的装载量估计方法。
  • 装载状态估计方法装载量
  • [发明专利]基于分布式电动底盘的运动状态观测方法及系统-CN202110694684.X有效
  • 张冰;王心醉;梁岳青;李鹏飞;李希华;李兆波;蔡后勇;辛海兵 - 季华实验室
  • 2021-06-22 - 2021-10-22 - G05B13/04
  • 本发明涉及信息处理技术领域,公开了一种基于分布式电动底盘的运动状态观测方法及系统,针对驱动故障下分布式电动底盘的运动状态观测,设计了一种双结构多重渐消因子强跟踪运动状态观测器,通过基于多重渐消因子强跟踪滤波器分别对驱动状态观测层及整机运动状态观测层进行设计,针对每个驱动状态及整机运动状态分别引入不同的时变渐消因子,并结合对两个观测状态的强跟踪以及两个观测层之间的数据交互,实现在驱动故障下对不同运动状态快速、准确的跟踪。为避免由于引入多重渐消因子所导致的正定性破坏对运动状态观测精度的影响,对两个观测层分别引入正定参数对其进行改进,以进一步确保了在驱动故障下运动状态观测的准确性。
  • 基于分布式电动底盘运动状态观测方法系统
  • [发明专利]一种分析惯性导航系统可观测性的方法-CN201510272159.3有效
  • 肖烜;梁源;付梦印;邓志红;王博 - 北京理工大学
  • 2015-05-25 - 2017-11-24 - G06F17/50
  • 本发明提供一种分析惯性导航系统可观测性的方法,具体过程为步骤一,建立惯性导航系统的系统模型,所述系统模型包括误差模型和观测方程;步骤二,对系统模型进行离散化处理,利用离散化后的系统模型构建可观测矩阵;步骤三,通过对可观测矩阵进行变换和求解,计算出系统全部状态的可观测度;步骤四,根据所述可观测度,分析出系统每一个状态的可观测性,进一步可以反应出该状态的Kalman滤波结果是否准确。该方法着重考虑的是每一个状态的可观测度,单一状态的可观测度能够比整个系统的可观测度更加准确而详细的描述系统的可观测性,并且解决了以往的可观测度分析方法无法求解单一状态的可观测度的问题。
  • 一种分析惯性导航系统观测方法

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