超宽带定位的AGV定位跟踪算法研究

为了对室内运行的AGV定位跟踪,本文提出一种基于超宽带定位的AGV定位跟踪算法。首先针对3基站TDOA定位方法存在基站附近及其遮挡区域定位错误概率高的问题,本文算法利用目标运动信息辅助降低定位错误概率;其次针对室内环境制约造成机动AGV的跟踪困难问题,本文算法首先对室内环境信息进行描述,采用目标预测位置到障碍物区域的张角作为辅助信息对多模型跟踪算法中模型集进行更新,最后进行状态估计。本文算法将运动先验信息引入到定位方法中,具有定位准确概率高的优点;将环境先验信息引入到跟踪算法,具有错误估计概率低的优点。通过仿真实验证明,本文算法具有较低的跟踪错误概率和较高的定位正确概率,能够有效实现3基站条件下室内运动AGV的定位和跟踪。      

基于模糊逻辑算法的纯电动客车起步加速能力优化与再生制动控制

日益严重的环境问题促使城市交通向着清洁、高效和可持续的方向发展,同时也促进了新能源交通技术的推广和应用。随着电池和电机驱动技术的发展,纯电动客车也受到越来越多的关注。起步加速能力和可再生制动是纯电动公交车区别于传统内燃机车的两个方面。由于加速踏板信号响应与驱动电机响应较快,理论上纯电动客车的加速性能要优于传统内燃机车。再生制动是一种降低能耗、提高续驶里程的重要技术手段。文章基于模糊逻辑算法,设计了驱动扭矩控制策略对驱动工况下的纯电动客车起步加速能力进行优化。同时,针对纯电动客车制动工况设计了能量回收策略。结果表明,驱动扭矩控制策略可使纯电动客车起步加速时间从19.7 s减小至19.25 s,制动能量回收策略在中国典型城市公交路况下使能量消耗减少11%。     

Edge-guided GAN：边界信息引导的深度图像修复

目的 目前大多数深度图像修复方法可分为两类：色彩图像引导的方法和单个深度图像修复方法。色彩图像引导的方法利用色彩图像真值,或其上一帧、下一帧提供的信息来修复深度图像。若缺少相应信息,这类方法是无效的。单个深度图像修复方法可以修复数据缺失较少的深度图像。但是,无法修复带有孔洞（数据缺失较大）的深度图像。为解决以上问题,本文将生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）应用于深度图像修复领域,提出了一种基于GAN的单个深度图像修复方法,即Edge-guided GAN。方法 首先,通过Canny算法获得待修复深度图像的边界图像,并将此两个单通道图像（待修复深度图像和边界图像）合并成一个2通道数据;其次,设计Edge-guided GAN高性能的生成器、判别器和损失函数,将此2通道数据作为生成器的输入,训练生成器,以生成器生成的深度图像（假值）和深度图像真值为判别器的输入,训练判别器;最终得到深度图像修复模型,完成深度图像修复。结果 在Apollo scape数据集上与其他4种常用的GAN、不带边界信息的Edge-guided GAN进行实验分析。在输入尺寸为256×256像素,掩膜尺寸为32×32像素情况下,Edge-guided GAN的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSN）比性能第2的模型提高了15.76%;在掩膜尺寸为64×64像素情况下,Edge-guided GAN的PSNR比性能第2的模型提高了18.64%。结论 Edge-guided GAN以待修复深度图像的边界信息为其修复的约束条件,有效地提取了待修复深度图像特征,大幅度地提高了深度图像修复的精度。     

基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测

随着无人驾驶汽车的快速发展,仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。融合多种传感器数据已成为无人驾驶汽车的主流感知方案。提出一种基于激光点云与图像信息融合的交通环境车辆检测方法。首先,利用深度学习方法对激光雷达和摄像头传感器所采集的数据分别进行目标检测;其次,利用匈牙利算法对两种目标检测结果进行实时目标跟踪,进而对两种传感器检测及跟踪结果的特征进行最优匹配;最后,将已匹配及未匹配的目标进行择优输出,作为最终感知结果。利用公开数据集KITTI的部分交通环境跟踪序列及实际道路测试来验证所提方法,结果表明,所提融合方法实时车辆检测精度提升12%以上、误检数减少50%以上。     

低速电动汽车的性能研究

电动汽车是解决能源危机和环境污染的有效方法,但就目前情况来看,电动汽车大规模使用仍需时日。尽管如此,低速电动汽车目前已在中国低端电动汽车市场取得了成功。文章探讨了低速电动汽车的行驶特性、动态性能、电池性能和能量效率。通过底盘测功机实验测试与室外道路实验,分析了低速电动汽车的负载特性和过载特性,研究不同电池对低速电动车性价比的影响。虽然目前锂离子电池比铅酸电池成本更高,但实际应用中,锂离子电池效率更高、全寿命行驶距离更长。直流驱动电机有优秀的过载能力,但电机系统的低效率限制了低速电动汽车的整车能量效率。因此,开发低成本、高效率的电池及电机驱动系统是提高低速电动车性价比的有效途径。     

锂离子动力电池产业技术发展概述

<正>1概述电动汽车和传统燃油汽车于19世纪末诞生,此后的一个世纪由于电动车的造价较燃油车昂贵,致使电动汽车的发展几近停滞。直到21世纪电池行业的兴起,电动汽车才迎来了研发及生产制造的热潮。全球电动车的存量取决于美国和中国电动车市场的增长与发展。预计到2020年,全球新能源汽车销量将接近500万辆。其中,中国约200万辆、美国约100万辆,2国销量占全球销量的3/5。中国     

知识辅助的多模型机动目标跟踪算法

多模型机动目标跟踪技术是一种先进的目标跟踪算法。由于目标类型越来越多、运动环境越来越复杂,仅使用位置量测进行目标跟踪变得越来越难以满足应用要求。除位置量测之外,引入目标和环境相关的知识,对多模型算法中的模型集、转移概率矩阵和模型概率这3个关键因素进行自适应调整,可以有效提高机动目标跟踪性能。本文对知识辅助多模型机动目标跟踪算法的原理和方法等进行了分析。按照知识作用的对象（模型集、转移概率矩阵和模型概率）和作用方式（智能法和非智能法）分别介绍了该类算法的原理及其特点,最后对该类算法下一步的研究方向和发展趋势进行了展望。