基于深度学习的自动驾驶目标检测方法综述

环境感知是自动驾驶汽车的三大基本系统之一,针对道路交通参与者的目标检测是环境感知系统的主要功能,随着人工智能领域研究发展,目标检测的精度与速率都达到新的高度。综合国内外研究文献,简述目标检测发展史,介绍基于深度学习技术的2D目标检测算法和3D目标检测算法,展望目标检测领域未来发展趋势。     

基于开路电压法的磷酸铁锂电池SOC估算研究

为了提高磷酸铁锂电池的安全性和使用寿命,需要对电池中最重要的参数——荷电状态(state of charge, SOC)进行有效的估算。因此,对电池SOC的估算方法进行研究,通过一种精简的开路电压法可以快速并相对准确地估算磷酸铁锂电池的SOC,相关充放电实验确定了开路电压与电池SOC的对应关系,并分别选用静置前后的开路电压对电池的SOC进行估算。结果表明在磷酸铁锂电池出色的性能基础上,这种简单快捷的开路电压法可以精确地估算其电池的SOC。     

基于低速电动汽车的电池实时检测系统

电池的管理问题一直阻碍了电动汽车的发展。为了保证电池的可靠运行,对电池的工作状态进行实时监测是非常必要的。设计了一种低速电动汽车电池实时检测系统,利用电路控制电池参数采集、充放电、散热,软件构建人机交互界面,并通过串行接口完成系统和上位机的数据传输。该设计可以解决电池的安全保护、故障分析、参数分析与显示等问题。     

基于LTC6804平台的电池管理系统设计

锂电池作为电动汽车能量源,需要几十甚至几百节电池以串联、并联组合来满足电动汽车爬坡、加速及续驶里程的需要,因此设计开发电池管理系统(BMS)至关重要。本文以STM32F103芯片为主控制器,以LTC6804芯片为单体电池电压采集芯片,以Labview平台为上位机设计了电动车用BMS,实现了对单体电池的电压,电流和温度的精准监测,实验结果表明本设计可靠性高,成本低,具有较高的实用价值。     

基于改进型动态规划算法的串联混合动力汽车控制策略

混合动力汽车通常由内燃机和电池两种不同的动力源驱动,对于给定的功率需求,如何分配两种动力源的输出功率,使得整个循环的耗油量达到最小是混合动力系统控制表示法需要解决的问题.本文采用改进动态规划方法来优化两种动力源的输出功率,并用PSATv6.1进行了系统仿真.仿真结果表明,与开关式相比,该方法能有效的降低串联混合动力汽车...     

车用锂电池工作特性研究

随着电动汽车产业的迅猛发展,电池技术越来越受到重视,研究动力电池的工作特性对合理使用、优化电池具有重要意义,可以提高电池能量利用率、延长使用寿命。针对电动汽车用锂离子电池工作特性进行研究,结果表明电池的充放电截止电压和拐点电压随温度变化而变化,而不受放电电流的影响。     

电动汽车电池组运行参数的显示系统设计

为了使用户和测试人员能直观的监测电池的各项参数,本文以Labview软件为开发环境,利用控制器局域网络(CAN)总线和底层库函数,设计了电池组运行参数的显示系统,并应用于磷酸铁锂电池的实际测试。测试结果表明,本系统能实时的解析并显示电池的电压,电流,温度等参数满足电池调试的应用要求。     

基于猴群算法的混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车通常由两种不同的动力源驱动,对于驾驶员需求,如何分配动力源的输出,使得整个循环的耗油量达到最小是混合动力系统控制表示法需要解决的问题。实际汽车中各部件模型是非线性的,而且受到约束,结合猴群算法理论,提出了基于猴群算法的能量管理策略。对505及NEDC等标准工况进行了仿真,结果表明,猴群算法用很小的猴群就可以很快收敛到全局最优解,寻优能力强,可以实现低油耗。     

基于Simulink的四轮轮毂电机电动汽车仿真模型开发

针对四轮轮毂电机电动汽车控制算法验证需要,基于Matlab／Simulink建立了15自由度四轮轮毅电机电动汽车模型。模型采用模块化设计,给出了动力学模型方程、整车模型框图和各模块建模方法,并通过商用软件Carsim进行模型验证。验证表明：该模型具仃较高精度,可为控制算法改进及验证提供良好平台。     

基于CAN总线的电池管理系统研究

电池作为纯电动汽车的能量源,往往需要几十甚至几百节单体电池,因此电池管理系统对于电动汽车产业化必不可少。以MK60DN512VLQ10为主控芯片,以LTC6804为信息采集芯片,以Labview为上位机平台设计了锂电池管理系统。采用CAN通讯技术实现主控芯片与上位机的信息交换,实验表明该系统测量精度高,可靠性好。