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一种应用于激光测量系统的全波形数据实时上传处理方法
智能网联汽车 汽车相关其他一种应用于激光测量系统的全波形数据实时上传处理方法，包括波形数据滑窗操作、波形识别与提取和上传数据的处理；波形数据滑窗操作中，根据实测波形特征确定窗宽，每一次同步电信号到来时，开始对数据进行滑窗，窗宽先设置为发射波提取滑窗宽，每增加一个数据，窗口向右滑动一次，每次滑动均完成对窗内波形数据的识别；并通过一个定时计数器用于激光回波时刻与发射时刻时间差的粗略计算；通过阈值法进行波形的识别，找到对应光脉冲，将窗内数据传输到输出缓存；经过波形识别与提取后，利用输出到输出缓存的数据以及由定时计数器得到的激光回波时刻与发射时刻时间差的粗略计算值，进而得到得到激光回波与激光发射波之间的准确时间差。
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激光雷达数据融合方法
智能网联汽车 汽车相关其他脉冲激光雷达和二维平面传感系统及数据处理，为实现在不增加原脉冲激光雷达系统复杂度的基础上提高基于激光雷达系统的3D图像分辨率，本发明激光雷达数据融合方法，步骤如下：提取回波信息，对回波信息进行距离提取；计算每个强度信息i的概率质量函数；得到同一个像素内距离信息dMN与灰度信息Gαβ的细对应矩阵F(dMN, Gαβ)；得到超过脉冲激光雷达固有分辨率的3D图像。本发明主要应用于脉冲激光雷达和二维平面传感系统数据处理场合。
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BP神经网络雨、雪、雾天气脉冲激光测距方法
智能网联汽车脉冲激光测距，为实现在雨、雪、雾天气下的脉冲激光测距，能良好的抗干扰，在衰减严重和噪声明显的激光回波中提取波形的特征，检测出具体回波时刻，为此，本发明BP神经网络雨、雪、雾天气脉冲激光测距方法，包括两部分：(1)、BP神经网络模型的训练；(2)、基于BP神经网络模型的实际脉冲激光测距；具体过程如下：(1)、BP神经网络模型的训练：步骤1：将已有的回波图形作为训练集；步骤2将BP神经网络的权值、阈值置成接近于0的随机值；步骤3：对波形图片进行归一化预处理；步骤4：判别；步骤5：反向传播；步骤6：判断是否继续训练；步骤7：结果稳定存储；步骤8：验证。本发明主要应用于脉冲激光测距场合。
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面向动力锂电池的嵌入式微型化智能多传感系统
新能源汽车 智能网联汽车 汽车相关其他一种面向动力锂电池的嵌入式微型化智能多传感系统，包括采用系统级封装技术封装在一个管壳内的温度传感器、压力传感器、气体传感器以及读出电路芯片，管壳内部所述温度传感器、压力传感器、气体传感器以及读出电路芯片相互之间使用金丝完成引线键合以实现电信号传输；所述温度传感器、压力传感器、气体传感器通过开关模块与所述读出电路芯片相连接，所述开关模块能将输入的信号以按预定的选择性输入到所述读出电路芯片。本发明通过在原有的动力锂电池单体内部设计嵌入式微型化智能多传感系统，能及时准确获取动力电池单内部多种状态信息，并以此为依据展开信息处理完成指标预测。
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