纯追踪模型研究

AL VINN是美国 CMU大学为其自主车 NAVL AB设计的导航系统 ,其核心是多层感知机神经网络模型 .纯追踪 (PP,Pure Pursuit)模型在 AL VINN中起十分重要的作用 ,即为虚拟样本产生期望的转弯方向 .但在PP模型主要出处文献 [1]中 ,有关该模型的阐述不是很准确 ,甚至存在矛盾 ,一些重要的计算公式存在错误 .本文准确地阐述了 PP模型基本思想和用法 ,区分了 PP正问题和 PP反问题 ,给出了正确的计算公式 ,计算机模拟实验验证了有关结论和计算公式的正确性     

一种改进的神经网络道路跟踪方法

ALVINN是目前世界上性能最好的基于神经网络的智能车道路跟踪系统,但由于其道路 跟踪摄像机是固定不变的,导致在转弯时可能丢失道路信息,从而使其性能下降,甚至不能 完成这一任务．本文提出一种道路跟踪方法,使得在学习过程中和自主道路跟踪状态下,都 能有效地控制道路跟踪摄像机的方位角,以保证道路尽可能处于摄像机采集的图像中央,在 客观上为改进ALVINN的道路跟踪性能提供了可能,计算机仿真结果验证了这种方法的有效性 ．     

基于改进KNN算法的价格预测模型研究

如何使读者在海量的数字图书馆中，准确迅速地找到符合自身需要的图书是本文解决的主要问题。通过阐述传统的协同过滤算法，分析其特点以及存在的不足，并基于此提出一种改进的协同过滤算法，建立了推荐系统模型并应用到数字图书馆中。     

基于协同过滤的数字图书馆推荐系统研究

在海量的数字图书馆中,准确迅速地找到符合自身需要的图书是需要解决的主要问题。通过阐述传统的协同过滤算法,分析其特点以及存在的不足,并基于此提出一种改进的协同过滤算法,建立了推荐系统模型并应用到数字图书馆中。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘过程，利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意义的规则并建立检测模型。     

一种求解控制理论问题的新工具:LMI凸优化方法

系统和控制理论中许多重要的问题，都可转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题，从而使其在数值上易于求解，在阐述了线性矩阵不等式方法的基本概念和内容后，介绍有关算法及计算软件。     

一种基于BP神经网络的软件需求分析风险评估模型的研究

如何确定需求分析阶段潜在风险,并尽可能减少其带来的负面影响,是需求分析中的一个重要问题。提出了一套需求分析风险评估指标体系,在此基础上运用模糊理论与PP神经网络,建立了一种软件需求分析风险评佑模型,最后通过试验验证了该方法的可行性和有效性。     

FMM算法中PP问题在GPU上的研究与实现

针对目前快速多极子算法中PP问题在图形处理器上实现的缺点,如负载不平衡和计算规模受显存大小的限制等,提出了一种新的基于统一计算设备架构平台的实现方法。采取以Box为并行单位、在内存中开辟缓冲区与多线程流水计算等方式,使其适合于CPU和GPU组成的异构体系结构,充分利用CUDA编程模型的高并行性加速PP问题。实验结果表明,采用CUDA加速后,PP问题的计算时间明显降低,提高了整个FMM模拟效率,适合于各种多体问题的实时模拟。     

通信子网内的信息流模型及链路延迟分析

链路延迟是计算机网络设计的重要问题之一。过去，链路延迟分析基于Ｍ／Ｍ／１排队模型，忽略了控制包和应答包的影响，因而其分析结果也不够精确。本文首先构造分布式计算机网络的结点信息流模型，然后分析得出更精确的链路延迟计算公式。     

IEC61131-3国际编程标准简介

0引言 在工业自动化领域的工程技术人员，特别是从事PLC和DCS应用的人群中，一提到IEC61131国际标准，几乎尽人皆知，但真正弄清楚它的准确概念并了解其基本内容的人却并不多见。考虑到它对于从事工业控制系统应用软件开发的工程技术人员来说是相当基础和重要的知识，我们根据有关资料整理汇编，刊载出来供有关读者参考，当然难免其中可能存在某些谬误。     

Hazard-evaluation-oriented Moving Horizon Parallel Steering Control for Driver-Automation Collaboration During Automated Driving

Prompted by emerging developments in connected and automated vehicles, parallel steering control, one aspect of parallel driving, has become highly important for intelligent vehicles for easing the burden and ensuring the safety of human drivers. This paper presents a parallel steering control framework for an intelligent vehicle using moving horizon optimization. The framework considers lateral stability, collision avoidance and actuator saturation and describes them as constraints, which can blend the operation of a human driver and a parallel steering controller effectively. Moreover, the road hazard and the steering operation error are employed to evaluate the operational hazardous of an intelligent vehicle. Under the hazard evaluation, the intelligent vehicle will be mainly operated by the human driver when the vehicle operates in a safe and stable manner. The automated steering driving objective will play an active role and regulate the steering operations of the intelligent vehicle based on the hazard evaluation. To verify the effectiveness of the proposed hazard-evaluation-oriented moving horizon parallel steering control approach, various validations are conducted, and the results are compared with a parallel steering scheme that does not consider automated driving situations. The results illustrate that the proposed parallel steering controller achieves acceptable performance under both conventional conditions and hazardous conditions.      

基于道路结构的无定位车辆出库转向控制方法

针对地下车库内定位信号差,无人驾驶车辆不能获得自身位置信息来完成在全局参考系中路径规划的问题,提出利用道路边沿的几何结构,从理论上推导转向控制的方法以完成车辆的出库。首先,给出车辆的驾驶场景和用于仿真的低速车辆模型;然后根据道路边沿数据,从理论上推导车辆相对于道路的位姿以及转弯处的转向曲率,并给出车辆在各路段的转向角控制方法;最后,在获取理想与非理想的道路边沿数据情况下,分别仿真采用该方法的车辆行驶状况。仿真结果表明,在道路边沿测量误差小于±20 cm的情况下,方法可以实现无定位的自主驾驶。     

基于MotionView整车虚拟试验场仿真的后转向节强度分析

由于车辆行驶状况复杂多样,传统静态工况无法复现各类恶劣路况下后底盘转向节真实应力,因此在利用MotionView建立整车刚柔耦合多体动力学模型的基础上,将后转向节利用柔性体进行模拟;在进行虚拟试验场仿真分析的同时采用模态综合法计算结构动应力,得到后转向节最高应力位置及发生时刻.仿真结果与整车道路试验结果的对比表明仿真方法准确.     

车辆主动转向系统的鲁棒控制器设计研究

本文将H2/H∞鲁棒控制理论应用于电动助力转向系统的控制策略研究,在建立前轮转向理想跟踪模型基础上,提出一种基于H2/H∞模型跟踪技术的主动转向控制方法,并对设计的控制器进行仿真分析与对比.通过仿真分析,从理论上验证基于H2/H∞跟踪控制理论的转向控制器可以适用于汽车的EPS转向系统,能很好地跟随理想车辆转向模型,有利于提高车辆的主动安全和稳定性.     

Adaptive steering control without using measurements of lateral velocity of vehicles

In this paper, we propose an adaptive steering controller without using measurements of lateral velocity of vehicles. At first, we show a new dynamic expression suitable for the design of a stable adaptive steering controller without using the lateral velocity. Next, we develop an ideal vehicle model. In the designed ideal vehicle model, a good steering performance can be achieved even if the drivers’ steering characteristics vary. Finally, an adaptive steering controller is developed, so that the actual vehicles can track ideal vehicle model and realize good steering performance.     

基于反步法的四轮车体跟踪控制半实物仿真研究

人机共驾是非自动驾驶迈向全自动驾驶的中间过渡技术,其半实物仿真能显著减少实车的实验消耗.针对不具备四轮车体模型的仿真平台以及传统坐标系转换方法的局限,基于两轮差速移动车体模型和四轮车体模型的位姿状态误差,利用一种非线性反步控制方法,实现对四轮车体模型运动轨迹的有效实时跟踪.通过方向盘和踏板在虚拟现实环境下进行人机共驾模拟,为开发更逼真的人机共驾及模拟辅助驾驶系统提供了参考.以车体前进方向速度和导向轮角度作为系统输入,通过考察两轮差速移动车体和四轮车体的位姿状态误差,分别在数值仿真和半实物仿真实验条件下,对比并验证了所提出方法的有效性,行驶方向上10km的平均累积误差为4.56m.     

整车建模和转向性能分析

转向性能研究中一般会更多地关注方向盘力矩的变化。所以,转向系统对分析精度起决定性影响,必须建立详尽的模型来描述其内部特性,如惯性、刚度、摩擦、阻尼和助力曲线,这些因素对方向盘力矩变化有非常显著的影响,以致影响转向性能。本文阐述了在AMESim软件中建立液压助力转向系统和整车模型的过程。首先提出了一种新的计算转向阀过流面积的方法,以获得真实的转向助力特性,然后建立了包含这个比较详尽的转向系统的整车动力学模型,用于转向性能研究,最后选用了几种实车道路试验结果来验证此模型的准确性。