CN115782782A - 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 - Google Patents
智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115782782A CN115782782A CN202211237376.5A CN202211237376A CN115782782A CN 115782782 A CN115782782 A CN 115782782A CN 202211237376 A CN202211237376 A CN 202211237376A CN 115782782 A CN115782782 A CN 115782782A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- mirror image
- intelligent networked
- digital twin
- motion control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000006855 networking Effects 0.000 title claims abstract description 14
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 63
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 10
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
- B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
- B60R16/023—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for transmission of signals between vehicle parts or subsystems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Transportation (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法。该镜像数字孪生装置，用于对智能网联汽车的动力学行为进行镜像数字孪生，包括：数据采集模块、数据接口以及镜像数字孪生模块，其中，数据采集模块设置在智能网联汽车中，实时采集该智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据，数据接口对车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块，镜像数字孪生模块设有采用数字孪生技术搭建的并且与智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，显示虚拟车辆模型，并根据接收到的车辆运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生。
Description
技术领域
本发明属于智能网联汽车技术领域，特别涉及一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法。
背景技术
随着智能网联汽车领域的快速发展，汽车为用户提供了更方便、更舒适的驾车体验。但在汽车迈向智能化、网联化之后，尤其是众多的网联接口，也给智能网联汽车带来了巨大的安全挑战。
数字孪生技术在智能网联汽车领域的应用，可以保障智能网联汽车的安全性，同时提高汽车设计、制造与调试的数字化和智能化。借助数字孪生技术，可以在虚拟空间中孪生出智能网联汽车实体的状态和动力学行为模型，实现整车的动力学行为在虚拟世界中的反馈，进而实现对智能网联汽车的远程监控、状态分析等，提高其安全系数，辅助智能网联汽车的设计、调试，并降低维护成本。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法，能够在虚拟空间中孪生出智能网联汽车的物理动力学行为，从而实现对智能网联汽车的态势感知，以辅助车辆的设计、评估及运营状态监控。
本发明为了实现上述目的，采用了以下方案：
<方案一>
本发明提供一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，用于对智能网联汽车的动力学行为进行镜像数字孪生，具有这样的特征，包括：数据采集模块、数据接口以及镜像数字孪生模块，其中，数据采集模块设置在智能网联汽车中，实时采集该智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据，数据接口对车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块，镜像数字孪生模块设有采用数字孪生技术搭建的并且与智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，显示虚拟车辆模型，并根据接收到的车辆运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：其中，数据接口还用于将从车载网络数据中得到的车辆运动控制信号作为历史车辆运动控制信号进行存储。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：其中，数据接口将存储的历史车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块，镜像数字孪生模块显示虚拟车辆模型，并根据接收到的历史车辆运动控制信号更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的历史动力学行为的镜像数字孪生。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：其中，数据采集模块从智能网联汽车的车载总线上采集车辆网络数据。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：其中，车辆运动控制信号包括纵向运动控制信号和横向运动控制信号，纵向运动控制信号包括驱动控制信号和制动控制信号，横向运动控制信号包括转向控制信号。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：其中，驱动控制信号包括节气门开度控制信号，制动控制信号包括刹车踏板行程控制信号，转向控制信号包括转向轮转角控制信号。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：其中，虚拟车辆模型是根据智能网联汽车的车辆基础数据搭建而成的，车辆基础数据包括整车机械参数、驱动***信息、制动***信息以及转向***信息。
在本发明提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置中，还可以具有这样的特征：还包括：车辆状态监控模块，用于对数据采集模块采集到的车载网络数据的流量进行实时监测，并在实时流量值超过预设浮动值生成包含车辆处于异常状态提示内容的警示信息。
<方案二>
本发明还提供了一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生方法，用于对智能网联汽车的动力学行为进行镜像数字孪生，具有这样的特征，包括以下步骤：
步骤S1，实时采集智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据；
步骤S2，对车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块；
步骤S3，显示采用数字孪生技术搭建的并且与智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，并根据接收到的车辆运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生。
发明的作用与效果
根据本发明所涉及的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法，因为数据采集模块实时采集该智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据，数据接口对车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块，镜像数字孪生模块显示采用数字孪生技术搭建的并且与智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，并根据接收到的车辆运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生，所以，本发明能够在虚拟空间中孪生出智能网联汽车的物理动力学行为，从而实现对智能网联汽车的实时态势感知，以辅助车辆的设计、评估及运营状态监控。
附图说明
图1是本发明的实施例中智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置的结构框图；以及
图2是本发明的实施例中智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置对智能网联汽车的动力学行为进行镜像数字孪生的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明作具体阐述。
<实施例>
参考图1，本实施例提供的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置100，用于对智能网联汽车200的动力学行为进行镜像数字孪生。该智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置100包括：数据采集模块10、数据接口20以及镜像数字孪生模块30。
数据采集模块10设置在智能网联汽车200中，用于从智能网联汽车200的车载总线上实时采集该智能网联汽车200的车载网络数据，该车载网络数据至少包括车辆运动控制信号。
车辆运动控制信号包括纵向运动控制信号和横向运动控制信号，纵向运动控制信号包括驱动控制信号和制动控制信号，横向运动控制信号包括转向控制信号。
在本实施例中，驱动控制信号包括但不限于节气门开度控制信号，制动控制信号包括但不限于刹车踏板行程控制信号，转向控制信号包括但不限于转向轮转角控制信号。
数据接口20用于对数据采集模块10采集到的车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块30；还用于将从车载网络数据中得到的车辆运动控制信号作为历史车辆运动控制信号进行存储，并将存储的历史车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块30。
镜像数字孪生模块30设有与智能网联汽车200及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，用于显示虚拟车辆模型，并根据接收到的车辆运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆200的实时动力学行为的镜像数字孪生；还用于显示虚拟车辆模型，并根据接收到的历史车辆运动控制信号更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆200的历史动力学行为的镜像数字孪生。
具体地，虚拟车辆模型是采用数字孪生技术并根据智能网联汽车200的车辆基础数据搭建而成的，其中，物理车辆基础数据包括整车机械参数、驱动***信息、制动***信息以及转向***信息。
相对应地，本发明还提供了与上述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置100相对应的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生方法。如图2所示，该智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生方法对智能网联汽车200的动力学行为进行镜像数字孪生的动作流程，包括以下步骤：
步骤S1，使用数据采集模块10实时采集智能网联汽车200的包括车辆运动控制信号的车载网络数据。
具体地，数据采集模块10从智能网联汽车200的车载总线上实时采集上述的车载网络数据。
步骤S2，数据接口20对车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块30。
步骤S3，镜像数字孪生模块30显示虚拟车辆模型，并根据接收到的车载运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆200的实时动力学行为的镜像数字孪生。
实施例的作用与效果
根据本实施例所涉及的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法，因为数据采集模块实时采集该智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据，数据接口对车载网络数据进行处理得到车辆运动控制信号并将该车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块，镜像数字孪生模块显示采用数字孪生技术搭建的并且与智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，并根据接收到的车辆运动控制信号实时更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生，所以，本实施例能够在虚拟空间中孪生出智能网联汽车的物理动力学行为，从而实现对智能网联汽车的实时态势感知，以辅助车辆的设计、评估及运营状态监控。
另外，因为数据接口还能够将从车载网络数据中得到的车辆运动控制信号作为历史车辆运动控制信号进行存储，并将存储的历史车辆运动控制信号传输给镜像数字孪生模块，镜像数字孪生模块显示虚拟车辆模型，并根据接收到的历史车辆运动控制信号更新虚拟车辆模型，从而实现对智能网联车辆的历史动力学行为的镜像数字孪生，进而实现对智能网联汽车的历史态势感知，以便对智能网联车辆的历史状态进行分析，对辅助车辆的设计、评估及运营状态监控提供更加全面的支持。
<变形例>
本变形例是实施例的进一步改进，对于和实施例相同的结构，给予相同的符号，并省略相同的说明。
在本变形例中，智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置100还包括车辆状态监控模块。该车辆状态监测模块能够对数据采集模块10采集到的车载网络数据的流量进行实时监测，并在实时流量值超过预设浮动值时生成包含车辆处于异常状态提示内容的警示信息。
在本变形例中，因为还具有车辆状态监控模块，能够检测出智能网联汽车是否处于遭受攻击的异常状态或正常状态，用以调试或验证异常检测的策略，辅助入侵检测和防御***的设计与开发。
上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，用于对智能网联汽车的动力学行为进行镜像数字孪生，其特征在于，包括：
数据采集模块、数据接口以及镜像数字孪生模块，
其中，所述数据采集模块设置在所述智能网联汽车中，实时采集该智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据，
所述数据接口对所述车载网络数据进行处理得到所述车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给所述镜像数字孪生模块，
所述镜像数字孪生模块设有采用数字孪生技术搭建的并且与所述智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，显示所述虚拟车辆模型，并根据接收到的所述车辆运动控制信号实时更新所述虚拟车辆模型，从而实现对所述智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生。
2.根据权利要求1所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于：
其中，所述数据接口还用于将从所述车载网络数据中得到的所述车辆运动控制信号作为历史车辆运动控制信号进行存储。
3.根据权利要求2所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于：
其中，所述数据接口将存储的所述历史车辆运动控制信号传输给所述镜像数字孪生模块，
所述镜像数字孪生模块显示所述虚拟车辆模型，并根据接收到的所述历史车辆运动控制信号更新所述虚拟车辆模型，从而实现对所述智能网联车辆的历史动力学行为的镜像数字孪生。
4.根据权利要求1所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于：
其中，所述数据采集模块从所述智能网联汽车的车载总线上采集所述车辆网络数据。
5.根据权利要求1所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于：
其中，所述车辆运动控制信号包括纵向运动控制信号和横向运动控制信号，
所述纵向运动控制信号包括驱动控制信号和制动控制信号，
所述横向运动控制信号包括转向控制信号。
6.根据权利要求5所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于：
其中，所述驱动控制信号包括节气门开度控制信号，
所述制动控制信号包括刹车踏板行程控制信号，
所述转向控制信号包括转向轮转角控制信号。
7.根据权利要求1所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于：
其中，所述虚拟车辆模型是根据所述智能网联汽车的车辆基础数据搭建而成的，
所述车辆基础数据包括整车机械参数、驱动***信息、制动***信息以及转向***信息。
8.根据权利要求1所述的智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置，其特征在于，还包括：
车辆状态监控模块，用于对所述数据采集模块采集到的所述车载网络数据的流量进行实时监测，并在实时流量值超过预设浮动值生成包含车辆处于异常状态提示内容的警示信息。
9.一种智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生方法，用于对智能网联汽车的动力学行为进行镜像数字孪生，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，实时采集智能网联汽车的包括车辆运动控制信号的车载网络数据；
步骤S2，对所述车载网络数据进行处理得到所述车辆运动控制信号，并将该车辆运动控制信号传输给所述镜像数字孪生模块；
步骤S3，显示采用数字孪生技术搭建的并且与所述智能网联汽车及其动力学行为相匹配的虚拟车辆模型，并根据接收到的所述车辆运动控制信号实时更新所述虚拟车辆模型，从而实现对所述智能网联车辆的实时动力学行为的镜像数字孪生。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211237376.5A CN115782782A (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
| PCT/CN2023/071645 WO2024077808A1 (zh) | 2022-10-10 | 2023-01-10 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211237376.5A CN115782782A (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115782782A true CN115782782A (zh) | 2023-03-14 |
Family
ID=85432721
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211237376.5A Pending CN115782782A (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115782782A (zh) |
| WO (1) | WO2024077808A1 (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024077808A1 (zh) * | 2022-10-10 | 2024-04-18 | 中汽创智科技有限公司 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030034914A (ko) * | 2001-10-29 | 2003-05-09 | 현대자동차주식회사 | 수치 제어장치의 모니터링 제어장치 및 방법 |
| CN115079663A (zh) * | 2021-03-16 | 2022-09-20 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种基于数字孪生技术的车辆动力***的监控方法及装置 |
| CN113642177A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 清华大学 | 数字孪生虚实多车混行仿真方法及装置 |
| CN113954870B (zh) * | 2021-10-26 | 2023-03-03 | 海南大学 | 基于数字孪生技术的自动驾驶车辆行为决策优化*** |
| CN114879631A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-09 | 长安大学 | 一种基于数字孪生云控平台的自动驾驶测试***和方法 |
| CN114840929A (zh) * | 2022-05-10 | 2022-08-02 | 苏州氢澜科技有限公司 | 一种基于数字孪生的燃料电池无人驾驶汽车*** |
| CN115782782A (zh) * | 2022-10-10 | 2023-03-14 | 中汽创智科技有限公司 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
-
2022
- 2022-10-10 CN CN202211237376.5A patent/CN115782782A/zh active Pending
-
2023
- 2023-01-10 WO PCT/CN2023/071645 patent/WO2024077808A1/zh unknown
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024077808A1 (zh) * | 2022-10-10 | 2024-04-18 | 中汽创智科技有限公司 | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2024077808A1 (zh) | 2024-04-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| DE102018120788B4 (de) | Steuerungsarchitektur zur Überwachung des Zustands eines autonomen Fahrzeugs | |
| CN106997203B (zh) | 车辆自动化及操作者参与等级预测 | |
| KR100709401B1 (ko) | 차선이탈경보시스템용 힐스 장치 및 그의 시험 방법 | |
| CN110920539A (zh) | 车辆驾驶分析方法和装置、电子设备和计算机存储介质 | |
| CN101643053A (zh) | 一种驾驶员汽车驾驶行为的综合监测*** | |
| US10300902B2 (en) | Method and apparatus for monitoring a vehicle braking system | |
| CN105564502B (zh) | 一种基于机器视觉的转向助力预警***及其工作方法 | |
| CN201449449U (zh) | 一种驾驶员汽车驾驶行为的综合监测*** | |
| CN115782782A (zh) | 智能网联汽车动力学行为的镜像数字孪生装置及方法 | |
| CN110834641A (zh) | 一种驾驶行为监测报警***和方法 | |
| CN113022578B (zh) | 基于车辆运动信息乘客提醒方法、***、车辆及存储介质 | |
| US20210347367A1 (en) | Driver Screening Using Biometrics and Artificial Neural Network Analysis | |
| CN111231972A (zh) | 基于驾驶行为习惯的告警方法、***、车辆及存储介质 | |
| CN111047047A (zh) | 驾驶模型的训练方法和装置、电子设备、计算机存储介质 | |
| CN114030475A (zh) | 一种车辆辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN112874515B (zh) | 利用驾驶姿态对驾驶辅助***进行安全提醒的***和方法 | |
| KR101389032B1 (ko) | 운전자 실차시험 데이터베이스를 이용한 지능형 차량제어 시스템 평가 장치 및 그 방법 | |
| CN115071721A (zh) | 预测性驾驶员警觉性评估 | |
| CN114174158B (zh) | 用于对机动车进行初始化的方法 | |
| DE102021116309A1 (de) | Assistenz für beeinträchtigte fahrer | |
| CN205524449U (zh) | 一种基于机器视觉的转向助力预警*** | |
| CN104636723B (zh) | 基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法 | |
| CN112957045A (zh) | 基于5g的车辆驾驶人疲劳监测和远程干预***及方法 | |
| KR101491261B1 (ko) | 차량 내 전자제어시스템의 오작동 진단 방법 | |
| CN113867363B (zh) | 一种车辆控制方法、装置、车辆和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |