基于众包模式的两级开闭混合车辆路径优化

针对在需求井喷状态下的物流运力资源不足和物流企业自身与社会闲散资源利用率不高的问题,提出采用企业车辆完成一级配送,社会车辆完成二级配送的具有最优中转站的两级众包物流配送策略. 考虑客户对服务时间的要求,以路径成本与服务延迟惩罚成本总和最小为优化目标,建立带时间窗的两级开闭混合式车辆路径规划数学模型. 根据模型特点构建基于启发式策略的离散麻雀搜索算法,该算法在迭代过程中可以自适应选择操作算子. 通过与GUROBI精确求解器和遗传算法优化算例的结果对比,验证所提算法的有效性. 对比不同配送模式下的各项成本,结果表明所提策略能够有效降低物流运输成本和提高客户满意度.     

基于串级MPC和EPS的集成驾驶员转向车道线保持

针对电动助力转向( EPS)作为转向执行机构的车道线保持的控制系统设计及保留驾驶员对车辆操控问题,提出基于串级模型预测控制( MPC)和EPS集成驾驶员转向的车道线保持系统. 在车道线识别视觉系统空间,建立车道线保持状态空间模型,设计基于MPC的车道线保持控制器( LMPC) . 建立EPS状态空间模型,设计基于MPC的EPS车辆前轮转角控制器( EMPC) . LMPC与EMPC经逆转向机构模型组成串级控制结构. 分析驾驶员转向对车道线保持控制的影响,进而通过保留驾驶员对车辆控制来提高处理紧急事件的能力. 仿真结果表明:在不同车速和不同曲率道路下,该控制策略均能快速消除横向位置偏差和航向角偏差,保证车辆沿着车道线行驶,具有较好的适应性和鲁棒性. 驾驶员转向可以改善车道线保持和提高车辆主动安全性.     

动态背景下的车辆与车道线检测

运用运动光流法提取运动车辆,区分运动的前景及相对运动的背景,获取运动目标的运动参数;运用霍夫变换结合最小二乘法实现道路识别与跟踪.实验结果表明,运动光流法能够准确检测不同运动目标并对其进行跟踪,霍夫变换结合最小二乘法对车道线实现了较好的跟踪与预测,实现了预期目标.     

绿色车辆路径问题研究

对绿色车辆路径问题的发展形势进行了分析.阐述了绿色车辆路径问题的起源,梳理了绿色车辆路径问题的研究热点,将其划分为最小化燃料消耗的绿色车辆路径问题、考虑污染路径的绿色车辆路径问题、结合新能源车的绿色车辆路径问题这3个研究的主要阶段,指出了绿色车辆路径问题研究的不足和未来可能的研究方向.     

多车道场景下的视频车辆测速方法

针对目前大多数测速算法无法完成多车道场景车辆测速的问题,提出了一种用于多车道场景下的视频车辆测速算法.该算法对传统的虚拟线圈技术进行改进,将虚拟线圈分为分界检测区域和触发检测区域,有效的完成了多车道场景下多目标车辆的检测.同时在测速过程中,以几何中心作为特征对目标车辆进行跟踪,推导出车辆在图像中的位移.与传统方法相比,...     

应用模糊逻辑的车道线检测方法

为了实现受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘增强与车道线检测,提出了一种应用模糊逻辑的图像处理方法检测车道线,通过最大信息熵求取直方图的谷底作为隶属度函数的参数值,利用模糊逻辑增强了车道线像素与柏油路像素之间的对比度.在车道线检测过程中,对预处理后的图像利用HT检测直道,利用3次曲线方程拟合弯道.为了节省数据处理时间,根据上一帧的车道线参数,利用Kalman滤波器动态建立感兴趣区域,并且预测当前帧的车道线拟合参数,实现道路的实时检测.对比分析表明,该算法提高了受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘像素和柏油路像素之间的对比度,强化了车道线边缘信息.车道线检测结果表明,经过模糊逻辑处理能准确提取大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线参数,稳定检测多种光照条件下的车道线.     

车辆地面力学弹塑性本构关系

首次对车辆地面力学中常用的等向强化屈服准则进行了总结,建立了便于数值分析的弹塑性本构模型的统一表述,推导了适合数值分析的车辆地面力学中常用等向强化屈服准则相对应的屈服函数、等效屈服应力及参数,为用数值模拟方法研究车辆行走机构与地面相互作用奠定了基础。     

车辆路径问题的改进遗传算法

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上,本文构造了车辆路径问题的染色体表达式,并对染色体进行了可行化映射,建立了此问题的遗传算法．实验表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解．     

Modeling and control for hydraulic transmission of unmanned ground vehicle简

Variable pump driving variable motor （VPDVM） is the future development trend of the hydraulic transmission of an unmanned ground vehicle （UGV）. VPDVM is a dual-input single-output nonlinear system with coupling, which is difficult to control High pressure automatic variables bang-bang （HABB） was proposed to achieve the desired motor speed. First, the VPDVM nonlinear mathematic model was introduced, then linearized by feedback linearization theory, and the zero-dynamic stability was proved. The HABB control algorithm was proposed for VPDVM, in which the variable motor was controlled by high pressure automatic variables （HA） and the variable pump was controlled by bang-bang. Finally, simulation of VPDVM controlled by HABB was developed. Simulation results demonstrate the HABB can implement the desired motor speed rapidly and has strong robustness against the variations of desired motor speed, load and pump speed.     

Ribbon model based path tracking method for autonomous ground vehicles

To resolve the path tracking problem of autonomous ground vehicles, an analysis of existing path tracking methods was carried out and an important conclusion was got. The vehicle-road model is crucial for path following. Based on the conclusion, a new vehicle-road model named ＂ribbon model＂ was constructed with consideration of road width and vehicle geometry structure. A new vehicle-road evaluation algorithm was proposed based on this model, and a new path tracking controller including a steering controller and a speed controller was designed. The difficulties of preview distance selection and parameters tuning with speed in the pure following controller are avoided in this controller. To verify the performance of the novel method, simulation and real vehicle experiments were carried out. Experimental results show that the path tracking controller can keep the vehicle in the road running as fast as possible, so it can adjust the control strategy, such as safety, amenity, and rapidity criteria autonomously according to the road situation. This is important for the controller to adapt to different kinds of environments, and can improve the performance of autonomous ground vehicles significantly.     

一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三维航迹规划

传统的标准蚂蚁算法及A*算法求解无人机多目标三维航迹规划存在需设置导航节点及构建VORONOI图等缺陷,针对这一问题,提出了一种改进的蚂蚁算法.该算法将导引因子引入到状态转移策略中,减少了蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁形成有效航迹,解决了将该算法应用于航迹规划的两个构造难题,即航迹节点不固定和局部搜索难以到达目标节点这两个难题.将雷达、导弹、高炮及大气威胁模型的最大作用距离和有效作用距离等约束条件引入代价函数及启发因子计算中,解决了航迹规划多约束求解困难等问题.仿真结果表明,该算法构造合理,蚂蚁算法无需导航节点及VORONOI图便可自主寻找到目标节点,且收敛速度满足航迹规划要求,生成的航迹代价较小.     

无人机上行链路数据传输方案

为保证无人飞机在动态环境下数据传输的稳定性和可靠性,提出了一种循环正交M元扩频上行链路数据传输方案。按此方案传输数据,发送信号不存在潜在的周期性,系统的抗干扰和抗截获性能得到了很好的保障。在动态环境中,由于载体具有较大的加速度,载波多普勒频移剧烈变化,普通接收机载波跟踪环极易失锁,故提出一种基于经验值查表的载波跟踪算法,在锁频环内引入经验值查找表,环路能自适应调整环路滤波器带宽,从而实现任意时刻的高精度载波跟踪。     

软件实现的无人机故障注入系统

结合无人机的特点提出了一种基于软件的无人机故障注入系统实现方案,利用故障注入技术实时地模拟无人机机载设备的故障,演示机载设备在寿命试验中的快速失效过程;并构造了一个实用的故障注入工具UAVFI-01,考察无人机故障检测、隔离及系统重构的能力,测试其可靠性.在无人机动态测试过程中,故障注入试验结果表明了这种方案的正确性和可行性.     

Comparison of linear and nonlinear aerodynamic parameter estimation approaches for an unmanned aerial vehicle using unscented Kalman filter

Aerodynamic parameter estimation provides an effective way for aerospace system modeling using measured data from flight tests,especially for the purpose of developing elaborate simulation environments and designing control systems of unmanned aerial vehicle(UAV)with short design cycles and reduced cost.However,parameter identification of airplane dynamics by nonlinear models is complicated because of the noisy and biased sensor measurements.Using linear models for system identification is an alternative wa...     

基于等价空间的无人机飞行控制系统故障检测

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)飞行控制系统的故障检测,对于保障无人机的飞行安全具有重要意义。等价空间方法具有残差与未知初始状态解耦的优势,但随着等价空间阶次的提高,其在线计算量显著增大。针对上述问题,提出一种基于等价空间的无人机非线性飞行控制系统快速故障检测方法。建立无人机飞行控制系统的非线性故障模型,在针对线性离散时变系统的等价空间故障检测方法研究的基础上,利用Krein空间投影来实现残差评价函数的递推计算以减小故障检测计算量。以无人机空速管及升降舵故障检测为例,对算法进行了仿真试验验证。试验结果表明,提出的方法可以实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。     

基于雷达图像的水面无人艇目标检测技术

针对水面无人艇雷达目标探测问题,进行了嵌入式雷达图像采集处理系统的研究.提出了嵌入式雷达图像采集处理系统的体系结构.在提取目标位置信息的基础上,选择目标的位置、面积、不变矩特征,完成目标在雷达图像序列中的匹配,实现目标跟踪.针对雷达图像序列中偶有目标丢失的问题,利用卡尔曼滤波预测目标位置信息,帮助建立完整的目标链.最后通过海试验证了所设计的嵌入式雷达图像采集处理系统的可行性,试验表明所提出的图像处理算法、目标的特征匹配和卡尔曼滤波预测算法可以有效的完成目标的检测和跟踪.     

基于伪谱法的小型超音速无人机轨迹优化

为了提高小型超音速无人机的经济性能,针对配备加力燃烧室导致设计复杂、油耗过大的问题,提出小型无加力燃烧室的超音速无人机. 利用马赫俯冲机动突破音障,基于hp自适应伪谱法的最优控制轨迹规划方法,求解达到超音速巡航飞行的最小油耗和最小时间2种轨迹最优化问题. 该方法将控制与状态变量离散化,结合无人机飞行的物理过程,将多约束最优控制问题转化为非线性规划问题. 将本文与传统飞行方案所得的结果进行比较,分析重要设计参数对最优轨迹的影响. 仿真结果表明,利用该方法能够有效地规划出无人机从高亚音速到超音速飞行过程中的可行轨迹,得到的最小油耗、最小爬升时间均优于传统飞行方案,最小油耗降低约11%,最小爬升时间降低约46%.     

基于势场栅格法的机器人全局路径规划

综合势场法和栅格法的优点，提出了一个新的全局路径规划方法——势场栅格法、算法在避免局部最优点和降低计算量方面，有着良好的效果；并且可以自动确定栅格粒度．最后，文章分析了影响算法精度的因素，仿真试验表明此算法有良好的可行性和有效性．