履带式遥控车辆自动驾驶控制系统的研制

在遥控指令下完成自动驾驶功能是遥控车辆研究的核心内容,文章介绍了履带式遥控车辆自动驾驶控制系统的组成、工作原理以及实现的各项功能。该系统不仅具有良好的自动驾驶功能,而且可以方便地实现遥控无人驾驶与人工自动驾驶模式之间的快速转换,以满足车辆不同作业环境的需要。     

桥面平整度数值模拟及评价方法研究

采用给定的功率谱密度函数对桥面平整度进行数值模拟,得到桥面平顺性数据样本。并对现行平整度评价方法进行分析,得出评价指标与平顺性等级间的对应关系。最后将该方法应用于具体工程,对桥面平顺性进行评价,取得了良好的效果。为车辆行驶舒适性及车辆桥梁相互作用等相关研究提供参考依据。     

基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比,自动泊车时参考路径的曲率较大,因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能.为了解决这一问题,提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器,并在MATLAB/Simulink和Pre Scan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比.仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车,泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0. 0189 rad,车辆后桥中点与车位中线的距离为0. 1045 m,仅为车身宽度的5. 56%.相比线性时变模型预测控制器,非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势.在实时性方面,该控制器也能够满足自动泊车的需求.     

工程车辆油气悬架系统的研究现状及发展趋势

油气悬架具有良好的非线性刚度和阻尼特性,能够较大限度地满足工程车辆平顺性和操纵稳定方面的要求。根据工程车辆实际发展现状,结合油气悬架系统先进技术及工程应用,分析了油气悬架系统的发展趋势,认为油气悬架是发展现代工程车辆的关键结构,具有很大的市场潜力和广阔的应用前景。     

工程车辆油气悬架系统的研究现状及发展趋势

油气悬架具有良好的非线性刚度和阻尼特性,能够较大限度地满足工程车辆平顺性和操纵稳定方面的要求.根据工程车辆实际发展现状,结合油气悬架系统先进技术及工程应用,分析了油气悬架系统的发展趋势,认为油气悬架是发展现代工程车辆的关键结构,具有很大的市场潜力和广阔的应用前景.     

工程车辆油气悬架系统的研究现状及发展趋势

油气悬架具有良好的非线性刚度和阻尼特性，能够较大限度地满足工程车辆平顺性和操纵稳定方面的要求。根据工程车辆实际发展现状，结合油气悬架系统先进技术及工程应用，分析了油气悬架系统的发展趋势，认为油气悬架是发展现代工程车辆的关键结构，具有很大的市场潜力和广阔的应用前景。     

高铁轨道平顺性检测高程搭接精度分析

从轨道平顺性检测原理出发,对站间高程搭接容易超限的现象进行研究,并提出了一些解决方案,从而使轨道平顺性检测的现场作业更加灵活与高效,保证了轨道高平顺性的最终要求。     

混合交通环境车辆队列协同控制

车辆队列在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力,但现有研究多针对完全由智能网联车辆组成的队列,难以适用于现实中的混合交通环境。为此,文章研究了人工驾驶车辆与智能网联车辆的混合队列协同控制方法,在智能网联车辆控制设计中引入后车信息,并分析了其对队列稳定性、跟踪性能、燃油经济性的影响。首先构建了一种混合车辆队列系统模型,设计了适用于双向信息流拓扑的控制器,进而推导出车辆队列首尾传递函数,最后讨论了扰动工况下混合车辆队列的闭环稳定性与队列首尾稳定性。数值仿真结果表明,利用后车信息可有效衰减车辆队列内扰动,后方车辆的跟踪误差减小了30%,保证了队列稳定性;同时提升了队列燃油经济性能,车辆整体油耗总和降低了0.6%。     

滴水湖自动驾驶生态圈建设与示范化应用研究

自动驾驶生态圈是自动驾驶技术深度融合城市发展而产生的一种新型生态交通系统。临港新片区结合滴水湖城市发展规划,融合应用技术革新成果,构建自动驾驶生态圈,实现多种智慧应用场景。通过总结梳理国内外自动驾驶示范区建设现状,研究滴水湖自动驾驶生态圈建设路径与架构组成,分析自动驾驶应用场景及相关配套交通措施,探索自动驾驶生态圈建设与运营方案,对城市新型的生态圈交通发展具有参考和借鉴意义。     

粘弹性悬挂工业车辆平顺性分析

本根据粘弹性材料所具有的高效耗散振动能特性，针对工业车辆行走系结构，对粘弹性悬挂的工业车辆进行研究，建立起车辆的复刚度阻尼减振模型，并对模型参数的行为进行了分析，提出了符合平顺性标准的车辆，及粘弹性悬挂机构应具有的参数指标，最后对工业车辆的实例进行了计算和分析，结果表明，安装了粘弹性悬挂装置的工业车辆，其平顺性有了显的提高。     

自动驾驶与未来城市发展

采用自动驾驶技术的车辆不久就会闯入城市的街道和我们的生活。就像智能手机一样,它的特点也决定了这种技术将会迅速大规模地传播。新旧世界的更替是不可避免的。聚焦于自动驾驶车辆的到达与空间的行动响应和城市规划间的联系。对应于这场交通变革时代前夕,这里主要从两个视角进行论述:一是关于近期自动驾驶车辆使用的条件分析;二是未来自动驾驶车辆使用对城市空间规划和建设的挑战。     

自动驾驶新标配之“聪明的车+智能的路”——车路协同自动驾驶系统初探

自动驾驶离我们究竟有多远?其实,并不遥远!因为"车路协同"概念的提出,将使自动驾驶的大规模应用提前实现。欲求"自动",先予"协同",这是当前发展自动驾驶技术的主要理念和趋势,而我国在车路协同领域也做了不少技术研究。2019年9月,中共中央、国务院印发的《交通强国建设纲要》指出,要加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发,形成自主可控完整的产业链。由此可见,自动驾驶已成为交通强国建设的重要内容之一。那么,车路协同的概念是如何提出的?又面临着哪些关键的技术问题?车路协同的未来发展又将如何?针对以上问题,本文基于业内专家的相关研究和观点,对车路协同系统进行初步探索,带你了解车与路的凌"云"之"智"。     

自动跟踪定位射流灭火系统应用技术分析

结合国家标准GB 51427-2021《自动跟踪定位射流灭火系统技术标准》的规定,通过与GB 50084-2017《自动喷水灭火系统设计规范》、CECS 263：2009《大空间智能型主动喷水灭火系统技术规程》等标准的对比,分析了自动跟踪定位射流灭火系统的选型及适用范围,对部分设计要点进行了探讨,提出了自动跟踪定位射流灭火系统的工程应用技术的要求。     

基于粒子群和支持向量机的交通标志识别

交通标志识别速度和准确率的提高可为车辆自动驾驶和车辆安全驾驶提供保障,本文提出采用粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合的方式来实现交通标志快速、高准确率的识别。     

自动驾驶车辆对城市的影响与规划应对：基于涟漪模型的文献综述

近年来自动驾驶技术实现突破,将从根本上改变个体交通出行的方式,进而可能对经济社会各方面产生重要而深远的影响。本文聚焦于自动驾驶车辆对城市的系统影响与规划的应对,以涟漪模型为分析框架对国内外相关文献展开梳理:在认识自动驾驶技术特点和发展现状基础上,依次剖析自动驾驶车辆对城市交通,土地利用,以及经济、社会、环境带来的影响,并提出可能的交通规划、土地利用规划以及社会经济发展规划应对举措。通过文献综述,可以看到自动驾驶技术的发展对城市的影响有利有弊;而作为规划师,须密切关注甚至参与其发展,并对规划原则和技术进行相应调整。     

相似车辆干扰下的车辆跟踪算法

本文在深度学习目标跟踪算法SiameseFC的框架下,结合角点特征提取算法和角点特征匹配算法提出了一种基于角度分析的车辆跟踪算法,增强了相似车辆干扰下车辆跟踪算法的鲁棒性与准确性。采用OPE评估标准对从公开数据集DETRAC中选取的2组视频,并与SiameseFC算法和MDNet算法进行了对比。测试结果表明:该算法的鲁棒性与准确性均优于对比算法,跟踪精度达96.9%,成功率达85.39%。相比于SiameseFC算法,跟踪精度提高了24.55%,成功率提高了18.31%:相比于MDNet算法,跟踪精度提高了16.56%,成功率提高了24.01%。     

全路面起重机油气悬架系统的改进

全路面起重机具有快速转移、越野和负载行驶等特点。油气悬架系统作为全路面起重机车辆底盘的一项关键技术,具有体积小、重量轻的优点,同时具有很好的行驶平顺性和通过性。但是,油气悬架系统也会产生漏油、维修困难、装配精度要求高等问题。     

铰接式自卸车橡胶悬架系统的动力学分析

本文以AD250为例，建立了铰接式自卸车的橡胶悬架系统及整车的非线形数字化模型，在ADAMS中生成了等级路面后，以不同车速在空载和满载工况下对样机进行了车辆平顺性的仿真分析。结果表明前悬架橡胶弹簧刚度的非线性特性能满足驾驶室在不同载荷下具有等支承频率从而保持稳定的行驶平顺性要求；而后悬架系统在轻载荷下较之重载荷时具有较高的支承频率，从而会影响到车辆的整体行驶平顺性。本文的分析结果可为该系统进一步的优化设计提供理论和技术支持。     

履带车辆的纵坡转向操纵

履带车辆如履带式工程机械、农、林履带拖拉机和装甲车等都要在很复杂的道路上行驶、作业或通过障碍。因此,履带车辆的驾驶员应掌握履带车辆的行驶特性和在各种外界条件下的驾驶技巧。分析、研究履带车辆与外界条件之间的关系,找出符合实际的操作方法。履带车辆在纵向坡道上行驶(上、下坡)时的转向问题就是安全驾驶履带车辆的一个重要问题。本文拟从履带车辆的转向速度差、坡道随动性来分析在各种坡道上的转向操纵方法和应注意的事项。     

A港区海上溢油事故数值模拟预测

自动驾驶技术主要依赖于传感器探测周边障碍物、交通标识标牌等实现辅助驾驶控制,对数据实时性、准确性等要求较高、计算量大、可靠性不高,为此,本文提出使用高精度导航地图对自动驾驶辅助决策.利用移动测量系统采集道路网数据,制作高精度导航地图.使用测试车惯导和实时差分定位数据计算车辆范围.使用空间查询,实时查询车辆缓冲区范围内的地图要素.利用空间分析方法及时纠正车辆行驶方向以及提供辅助决策信息.实验结果表明,采用高精度导航地图辅助决策能减少决策系统数据量和计算量,提高可靠性.