基于自适应模型预测的智能网联车辆主动避障研究

本文以智能网联车为研究对象,设计一种自适应模型,采用MPC控制算法对整车行车过程中的避障策略和相关行为进行精准智能调度。借助PSD三角测距方式,对道路中的相关障碍物位置信息尽心采集,基于AT89C52模块进行数据处理与控制,对车辆进行主动避障预测控制。经在不同工况下进行仿真实验表明,基于MPC自适应模型预测的智能网联车辆主动避障策略具有很好的应用价值,避障精准,验证了该方法的有效性与实用性。     

智能网联汽车技术与标准发展研究

随着科学技术的快速发展,智能网联汽车也已经逐渐开始成为新时期下汽车发展的主要趋势,其主要是通过多种信息技术、智能终端设备等来实现车辆的智能化操作。其具有多个系统组成,主要包括车载通信系统、车载传感系统、车辆控制系统以及驾驶辅助系统等,其中包括车载检测系统、传感系统以及通讯系统等,还有一些其他的子系统构成。智能网联汽车也是通过智能化技术来对汽车的行驶进行控制,从而实现自动驾驶,进而实现自动化驾驶,减少交通事故发生概率。另外,智能网联汽车主要是通过人工智能以及互联网技术来实现对车辆的管理与控制,从而实现智能化的操作。     

驾驶员情绪-驾驶风险机理分析

通过研究驾驶员情绪来降低由情绪引发的事故风险一直是多学科研究的重要课题。针对驾驶员情绪、驾驶行为和驾驶风险之间的关系进行定性分析,阐述情绪对驾驶风险的影响过程机理,构建驾驶风险计算模型。为对驾驶员情绪-驾驶行为-驾驶风险之间的关系进行定量分析,采集驾驶员情绪诱导材料库,开展驾驶员多种情绪下的驾驶行为数据采集实验。通过对不同情绪下驾驶员情绪对驾驶行为影响的定量分析,建立驾驶行为与驾驶风险等级映射关系,阐明了驾驶员情绪对驾驶风险的影响机理。结果表明对于离散情绪,愤怒、恐惧、悲伤、惊讶与厌恶这几种情绪下的高风险比例较大;而中性与高兴情绪则表现出较低的高风险比例。对于维度情绪,在愉悦度、激活度和优势度三个维度上,低愉悦度和高愉悦度、低激活度和高激活度以及低优势度和高优势度下高风险比例较高。驾驶员情绪-驾驶风险机理分析结果将为设计驾驶员不同情绪的识别方案和调节策略提供重要依据,对智能网联汽车的决策规划等具有重要意义。     

智能驾驶系统的混合架构设计

伴随着智能驾驶功能的发展,越来越多的长尾工况无法被有效规避,因此更多的智能驾驶架构设计方案从规则驱动型升级为数据驱动型。期望获得更高的泛化性和灵活性,但也因此带来了安全性问题。论文总结了两种功能架构设计过程的差异与联系,设计了一种兼顾灵活性以及安全性的智能驾驶系统架构。     

酒后驾驶智能检测闭锁系统设计

针对越来越频繁的酒后驾驶和因其引起的交通事故问题,设计一款能自动检测酒后驾驶并自动切断电源的系统装置。采用mq-3酒精传感器模块采集酒精浓度信号,该传感器输出0～5 V的电压信号,然后通过ADC0832模数转换器将采集到的模拟信号转换成数字信号,经过STC89C52单片机控制并将检测到的酒精浓度值显示在LCD12864上。当检测到的酒精浓度值超过酒驾规定值时,蜂鸣器会发出声光报警提醒驾驶员安全驾驶。当酒精浓度值超过交通法安全驾驶规定值时,驱动继电器切断汽车引擎电源,实现了智能闭锁的功能。通过对系统进行软硬件设计调试,证明了该酒后驾驶智能闭锁系统检测速度快、准确率高。     

基于面部识别的驾驶员疲劳危险驾驶检测系统

为了有效降低驾驶员疲劳驾驶、短时间未看道路等危险驾驶的概率,设计了以面部特征为研究对象的人脸识别的检测系统.该系统通过对面部识别以及眼睛和嘴的定位跟踪,提取面部疲劳信息,将跟踪的图像信息传输到OpenCV视觉库进行图像处理,通过一系列的算法对驾驶员疲劳、危险驾驶行为进行判断、疲劳值计算,最后通过安全警报模块对驾驶员给予警报提示.经实验测试,该系统满足车载、实时性、准确性的要求,能够快速的检测驾驶员的危险驾驶状态,具有一定的实用性.     

远程升级技术在汽车智能网联系统中的运用

在新的时代背景下,社会经济不断发展,与之汽车数量呈现出递增式的增长.汽车数量的不断激增,带来的是技术的不断革新,车辆配置技术日臻强大,进而使得驾驶者、汽车、互联网三方实现互联,从而进一步使驾驶者的驾驶体验更优,而这也是汽车行业当前发展的重要方向.基于此,本文针对汽车智能网联系统中远程升级技术的原理和运用展开相关探讨研究...     

自动驾驶电动车辆数据采集方法

针对自动驾驶电动车辆整车零部件和传感器运行产生的海量数据,阐述自动驾驶电动车辆数据采集的方法及意义,分析当前自动驾驶电动车辆数据多源化与数据采集的问题,介绍一种自动驾驶电动车辆数据采集方法.该方法通过车端数据融合、与云端进行数据交互,解决自动驾驶电动车辆实际运行的数据采集和监管问题,并且能够进行自动驾驶电动车辆云端数据...     

智能网联汽车的线控技术研究

汽车发展越来越趋于智能化、网联化,自动驾驶功能已经开始在某些车型上运用,智能网联汽车不仅提升了汽车的舒适性、安全性、操控稳定性,更是影响着整个汽车产业链的发展,而线控技术的运用正影响着智能网联汽车的发展。本文通过介绍什么是智能网联汽车和智能网联汽车的发展基础上,从线控制动系统、线控转向系统、线控换挡系统、线控油门系统、线控悬架系统五方面研究线控技术的工作原理以及线控技术的特点,最后结合线控技术的现状分析未来发展趋势和存在的困境。     

实时车辆流量检测系统的研究

介绍了在智能交通系统中的实时图像处理技术,论述了视频车辆流检测的设计思想,重点介绍了智能交通的核心--车辆检测.根据环境的不同提出不同的检测办法,即白天利用图像序列进行差分运算和夜间利用数学形态学方法.实验数据表明,白天车辆正确识别率在92%以上,而夜间正确率在80%左右.     

汽车自动驾乘系统的方案设想

汽车自动驾乘系统采用模块化的设计方案,对现代云计算技术与已经出现的无人驾驶汽车单辆、单系列的技术情况进行了合并,对数据中心、数据传输、车载系统进行了一定的创新,形成各个模块间通信协同,使得汽车自动驾驶的优势更加的明显,平台更加平稳,推广更加广泛快捷。     

汽车智能调度系统

为了加强车辆的可视性管理,实时监控调度,减少事故的发生,建立GPS车辆调度系统集成方案,采用了GPS全球卫星定位技术、GIS地理信息技术、GSM移动通信技术等,通过管理中心和车载终端来实现车辆的调度管理,这个系统可以了解车辆的位置、速度、行驶状态、车辆行驶过的轨迹,实现就近调度、遇险报警和求救报警等,加强车辆管理。     

履带车辆驾驶控制的遥控化研究

在对履带车辆的驾驶控制方式进行分析的基础上，阐述了履带车辆遥控化的关键技术－－驾驶控制指令的设计与生成技术，以有遥控车辆的自动操纵技术。经遥控化技术改造后的履带车辆在场地试验中表现出良好的驾驶控制性能。     

基于CMOS传感器的循迹智能车路径识别研究

介绍了基于CMOS传感器的图像采集的方法,并对赛道信息的提取与识别进行了深入研究。给出了CMOS图像采集的工作原理、硬件设计和软件实现,通过分析差分法和传统边缘检测算法的优缺点,提出了一种更为优越的黑色指引线提取算法——跟踪边缘检测算法,并精确提取指引线的相关参数,设计路径判别器,从而识别赛道路况。实验表明,此方法有更高的执行效率和判别准度,适用于循迹智能车。     

基于运动行为统计图的异常行驶车辆检测

为提高车辆监控效果,提出了一种被称作运动行为统计图的车辆运动行为描述模型,并将其应用于道路监控视频中异常行驶车辆的检测。模型通过从视频序列中记录所有运动物体的运动区域、运动方向和运动速度,累积统计这些运动信息,最终生成运动行为统计图,以表征该监控区域所有运动物体的运动状态。异常检测阶段以当前场景下正常视频序列生成的运动行为图为模版,通过计算其与现场观测视频的运动行为图之间的相似度,判断是否存在异常车辆。实验结果展示了运动行为图对物体运动状态描述的可靠性,证明了检测方法的实用性。     

基于双目视觉的车辆行驶跑偏在线自动检测系统

为了解决车辆行驶跑偏测量问题,研制了一种车辆行驶跑偏在线自动检测系统。该系统通过建立的双目机器视觉模型实现了车辆行驶跑偏量的自动测量,研制的大视场激光光源解决了测量中的环境干扰问题,采用优化数据处理算法解决了测量精度不高的难题,构建的无线网络测试系统实现了车辆行驶跑偏在线自动检测。该系统测量精度高、运行稳定可靠,可广泛应用于汽车生产企业及各种车辆检测线上车辆行驶跑偏量的在线自动测量。     

一种自动驾驶汽车的系统构造

随着汽车保有量的增加,带来能源短缺、环境污染、交通拥堵和事故频发等社会问题,使得无人驾驶技术逐渐成为各大车企和高校研究的对象。无人驾驶汽车的发展将给行业带来前所未有的变革与机遇,本文将简述一种自动驾驶汽车的系统构造。     

基于神经网络的海上离心泵智能预警诊断技术研究

海上石油的发展将推动智能油田建设,加快数字化能力提升.针对海洋石油的开采环境和机组特点,建立了海上离心泵的在线监测系统.设计基于神经网络技术的智能预警诊断算法模型,与海洋石油设备在线监测系统进行融合,搭建基于在线监测和神经网络的海洋石油关键机泵的智能诊断系统.通过实验测试和应用测试表明,该模型能够可靠地实现对海上离心泵...     

面向城市环境的智能车规划与控制系统

介绍了一种应用于城市道路环境的智能车规划与控制系统,该系统基于预先存储在计算机中的电子地图,采用了分层次的控制结构,根据环境感知的结果进行全局定位,采用不同的控制方法和参数来满足不同路段的要求,在运行过程中始终对环境和障碍物进行检测以保证安全和舒适性,为了满足高速运行的要求,在无法更新GPS信号的时候采用了EKF算法对智能车进行定位.     

基于PC9S12XS128MCU的新型视觉智能车控制系统设计

以飞思卡尔半导体有限公司生产的PC9S12XS128MCU为核心控制单元,设计了一款可以自主循线行驶的智能车。控制系统部分主要包括电机驱动模块、舵机驱动模块、路径识别模块、电源模块等,通过对各种软、硬件控制方案的综合比较,采取最优方案控制车模在道路上的行驶速度和方向。实验结果表明,该智能车完全可以按照人为设计的路径准确自主行驶。