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]一种用于驾驶模拟器的转向装置-CN202120293127.2有效
  • 邓伟文;赵蕊;丁能根;蔡锦康;黄楷博;史晓波 - 南京经纬达汽车科技有限公司
  • 2021-02-02 - 2021-11-05 - G01M17/06
  • 本实用新型公开了用于驾驶模拟器的转向装置,包括方向盘、方向盘连接轴、输入联轴器、输入轴、扭杆、输出轴、电机联轴器、电机、扭矩转角传感器、控制器和电源;方向盘连接方向盘连接轴的一端,方向盘连接轴的另一端通过输入联轴器与输入轴相连,输入轴通过所述扭杆与输出轴连接,输出轴通过电机联轴器与电机的转轴相连;扭矩转角传感器用于获取所述方向盘的转角和扭矩信号,并发送给所述控制器;控制器用于接收转角和扭矩信号,并控制电机输出目标扭矩;电源用于给所述控制器供电。本实用新型的转向装置有效避免了电机的抖动直接传递给方向盘,提升了驾驶员的驾驶体验。
  • 一种用于驾驶模拟器转向装置
  • [发明专利]一种基于模拟驾驶器的驾驶意图建模方法和识别方法-CN202110142108.4在审
  • 邓伟文;赵蕊;丁能根;蔡锦康;黄楷博;王亚 - 南京经纬达汽车科技有限公司
  • 2021-02-02 - 2021-07-23 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于模拟驾驶器的驾驶意图建模方法及识别方法,建模方法包括以下步骤:选取驾驶员使用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验,并使用面部识别设备采集多组驾驶员面部信息数据,并在每一组驾驶员面部信息数据中加入驾驶员操作类型标签,得到原始试验数据;对试验数据进行预处理,预处理包括数据归一化和划分数据,划分后得到训练集和测试集;训练用于预测驾驶员行为预测的基于SVM的驾驶意图识别模型,训练时以驾驶员面部信息数据为输入变量,以驾驶员操作行为标签为输出变量;测试所得基于SVM的驾驶意图识别模型。本发明使驾驶意图识别模型,该模型建模过程易实施,模型计算量小、对运算要求较低,且对驾驶员行为预测准确较高。
  • 一种基于模拟驾驶意图建模方法识别
  • [发明专利]一种基于GM-HMM的驾驶员加速意图建模方法-CN202011336984.2在审
  • 赵蕊;蔡锦康;黄楷博;邓伟文;丁娟 - 浙江天行健智能科技有限公司
  • 2020-11-25 - 2021-02-23 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于GM‑HMM的驾驶员加速意图建模方法,该建模方法的步骤包括:进行模拟驾驶试验并采集数据,采集的数据包括加速踏板行程、加速踏板行程导数和纵向加速度;提取数据并进行归一化处理;通过K‑Means聚类算法进行聚类,得到三个加速意图的中心点;根据三个加速意图的中心坐标,得到缓慢加速数据集、正常加速数据集和激进加速数据集;使用训练数据训练GM‑HMM模型,得到三个基于GM‑HMM的加速意图模型:缓慢加速意图模型、正常加速意图模型和激进加速意图模型;测试模型。通过模拟驾驶试验采集数据,建立基于GM‑HMM的驾驶员加速意图模型,具有预测准确度高,成本低廉的优点。
  • 一种基于gmhmm驾驶员加速意图建模方法
  • [发明专利]一种基于SVM算法的车辆换道意图识别建模方法-CN202011341487.1在审
  • 蔡锦康;赵蕊;黄楷博;邓伟文;丁娟 - 浙江天行健智能科技有限公司
  • 2020-11-25 - 2021-02-23 - G06K9/62
  • 本发明涉及车辆安全技术领域,具体公开了一种基于SVM算法的车辆换道意图识别建模方法,包括:进行模拟驾驶试验并全程录像,采集的试验数据包括车速、方向盘转角和方向盘角速度;根据试验录像截取试验数据,得到道线保持数据集、左转换道数据集和右转换道数据集,并标记对应的工况类型标签;将各个数据集中的数据按比例随机划分,并组成训练数据集和测试数据集;使用训练数据集训练基于SVM算法的车辆换道意图识别模型,训练时,以车速、方向盘转角和方向盘角速度为模型的输入变量,以工况类型标签为因变量;使用测试数据集测试模型。本发明采用模拟驾驶器进行试验,成本低廉,数据采集便捷,且所得模型具有计算量小、运算速度快的优点。
  • 一种基于svm算法车辆意图识别建模方法
  • [发明专利]基于GM-HMM的驾驶员高速驾驶分心识别建模方法-CN202011336976.8在审
  • 赵蕊;蔡锦康;黄楷博;邓伟文;丁娟 - 浙江天行健智能科技有限公司
  • 2020-11-25 - 2021-02-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了基于GM‑HMM的驾驶员高速驾驶分心识别建模方法,包括以下步骤:试验并采集数据:进行基于模拟驾驶器的驾驶员在环模拟驾驶试验并录像,实验路况为高速路况,试验中采集的数据包括方向盘转速、偏航角和纵向加速度;试验过程中随机对驾驶员进行干扰;处理试验数据:根据试验录像,对试验数据进行标记、标准正态化、计算标准差、切片、数据划分等步骤,得到分心状态训练数据库和分心状态测试数据库、非分心状态训练数据库和非分心状态测试数据库;训练基于GM‑HMM的分心状态识别模型和非分心状态识别模型;测试模型。通过模拟驾驶试验采集数据,建立驾驶员高速驾驶分心状态识别模型,具有识别准确,成本低廉的优点。
  • 基于gmhmm驾驶员高速驾驶分心识别建模方法

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