高凯
- 作品数：42 被引量：21H指数：2
- 供职机构：长沙理工大学更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金湖南省研究生科研创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程建筑科学更多>>
- 基于数据融合的混合动力汽车速度轮廓预测被引量：1
- 2024年
- 能量管理策略(Energy management strategy,EMS)可优化不同场景下混合动力汽车(Hybrid electric vehicles,HEV)的能量消耗,降低排放,提高燃油经济性。优化的关键之一是汽车速度轮廓的预测:预测未来区间的速度轮廓,进而计算需求功率,优化发动机和电动机的功率分配。因此提出一种融合驾驶行为和激光雷达数据的车辆速度轮廓智能预测方法,可应用于满足驾驶意愿的装备激光雷达的混合动力车辆能量优化。首先,构建一个基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)网络的驾驶意图识别模型,以从车辆状态中识别驾驶员的驾驶意图,实时考虑驾驶员的驾驶需求。其次,在智能车辆和传统车辆混行的交通场景中,依赖于车辆通信的速度轮廓预测方法可能不可用,研究的交通流速度由车辆上配备的激光雷达估计。算法采用联合概率数据关联跟踪器和交互多模型方法,实时得到前方车辆相对本车的速度,无需道路、工况等先验知识。最后,融合驾驶意图和前方车辆相对本车的速度,预测未来1 s内驾驶员期望的速度曲线。试验结果表明,GRU模型训练的准确率在85%~95%,识别的准确率可达到88%,可有效的识别驾驶员的驾驶意图。提出的方法具有良好的测速精度。预测的速度和实际速度的差距在较小范围内,可用于EMS中,进而为动力电池管理系统(Battery management strategy,BMS)合理控制动力电池的能量输出提供依据。
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- 关键词：能量管理数据融合驾驶意图激光雷达
- 一种基于车路协同的汽车大灯自动控制系统
- 本发明公开了一种基于车路协同的汽车大灯自动控制系统，其包括车载设备和路侧设备，二者通过无线通信模块相互连接，无线通信模块运用无线射频（RF）技术实现。车辆定位模块实时获取车辆位置信号，并将其通过无线通信模块传递给路侧设备...
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- 文献传递
- 一种圆形薄板试件弯曲疲劳试验装置及试验方法
- 本发明公开了一种圆形薄板试件弯曲疲劳性能试验装置及试验方法。该装置主体由压头2、支座7和底板10组成；本发明的试验方法为：先将压头2和底板10分别通过螺纹1和螺纹11安装到材料试验机的加载杆和荷载传感器上，将支座7嵌入定...
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- 一种基于织网形无线充电接受线圈位置获取装置及方法
- 本发明公开了一种基于织网形无线充电接受线圈位置获取装置及方法，该装置包括织网形单元1、接受板模块2、数据处理单元3以及操控显示单元4；所述织网形单元1、接受板模块2以及数据处理单元3均与所述操控显示单元4进行通信，且所述...
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- 文献传递
- 一种电动汽车移动无线充电系统及方法
- 本发明公开一种电动汽车移动无线充电系统，涉及电动汽车充电技术领域，所述电动汽车移动无线充电系统包括：受电侧充电子系统、供电侧充电子系统和控制中心；所述受电侧充电子系统设置在待充电车辆内；所述供电侧充电子系统设置在供电车辆...
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- 文献传递
- 自供能道路限高监测、警示和违章信息报告系统
- 本发明涉及一种自供能道路限高监测、警示和违章信息报告系统，包括车路能量收集模块一、图像采集模块一、路侧单元一；车路能量收集模块一与图像采集模块一、路侧单元一分别电连接，图像采集模块一与路侧单元一电连接；路侧单元一包括数据...
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- 一种应对风暴潮和台风浪的海岸工程防护装置
- 本实用新型涉及水利防护装置技术领域的一种应对风暴潮和台风浪的海岸工程防护装置，包括固定板、横板、抗冲击板，抗冲击板与固定板之间通过缓冲单元进行连接，缓冲单元用于对抗冲击板朝固定板方向摆动进行缓冲，横板、抗冲击板、固定板之...
- 伍志元张帅李昂高凯蒋昌波陈杰邓斌隆院男
- 一种地铁制动系统的故障预测方法、系统及介质
- 本发明公开了一种地铁制动系统的故障预测方法、系统及介质，该方法采用下列步骤：首先将采集到的地铁制动系统历史维护信息以及运行数据作为原始数据；基于电磁阀的目标与实际压力之间的曲线变化，提取能够判断电磁阀老化程度的特征，并将...
- 高凯 罗彬仁 李勋豪 贾文昊黄浩 陈彬 黄毅杜荣华
- 一种基于模型预测控制的防护人地碰撞损伤的智能车运动控制方法
- 针对现有防护人地碰撞损伤的车辆运动控制方法的不足，提出一种基于模型预测控制的防护人地碰撞损伤的智能车运动控制方法。当监测到事故不可避免时，完全制动车辆至人头部与车撞击的t1时刻；然后松开车辆制动并实时监测人体胸部速度和位...
- 邹铁方高凯吴悠
- 基于多头注意力的CNN-LSTM的换道意图预测被引量：10
- 2022年
- 自动驾驶车辆与传统车辆混行的交通环境中,车辆的换道意图预测能够为自动驾驶车辆安全行驶提供有效保证。为了更准确地预测车辆的换道意图,将多头注意力与卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)和长短时记忆(Long-short term memory, LSTM)网络结合,提出一种新型车辆换道意图预测算法。首先对NGSIM(Next generation Simulaion)数据集进行处理,提取车辆横向位置信息和周围环境信息。然后输入基于多头注意力(Multi-headattention)的CNN-LSTM模型,提高对输入序列特征的提取能力和预测精度。最后在NGSIM数据集验证该模型的有效性。试验结果表明,该模型能够从大量数据中提取到重要特征,同时通过特征对比试验发现,横向位置信息作为预测的主要特征,而周围环境信息作为预测的辅助特征。最后通过模型的对比试验得出,该模型的换道意图预测准确率在换道前1 s、2 s、3 s相比于LSTM、CNN、CNN-LSTM模型具有更好的预测精度,可以为自动驾驶汽车设计先进的意图预测算法提供帮助和参考。
- 高凯高凯胡林胡林杜荣华
- 关键词：自动驾驶卷积神经网络
