高速公路车辆行驶路径模糊匹配分析

高速公路车辆行驶路径在省界站处被自然分隔为两段,不能真实反映行驶车辆在高速公路上的路径信息.本文选取收费系统中车牌号、出入口时间、轴型、车货总重等字段信息,利用贝叶斯方法对分隔路径进行模糊匹配,从而得出行驶车辆在高速公路的全路径信息.     

基于Lembda网络和LSTM的车辆轨迹预测

驾驶员在驾驶时,会对周围车辆的轨迹进行预测,并且采取一个安全的行为模式,从而减少道路事故的发生.出于这个想法,研究人员基于深度学习的模型,对车辆的轨迹进行预测,从而提升自动驾驶车辆的安全性.通过不断分析获得的驾驶数据,深度学习可以得到其它汽车的行为模式并进行预测.相较于过去的方案,基于深度学习方案在轨迹预测上具有优势,本文基于transformer模型的LSTM(长短期记忆网络)编码隐藏参数,反映周围车辆的驾驶意图,再通过Lembda层获得这些车辆对预测车辆的影响,最后通过LSTM解码获得预测的轨迹.相较于以往的方案,应用Lembda层的方案计算速度更快,同时实验表明相较于以往方案轨迹预测精度有提升.     

消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法研究

提出了一种基于改进OSTU法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对OSTU法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究和分析,并以此为判据对可疑目标区域进行判断,最后识别出真正的射流轨迹。实验结果表明:该算法在不同光照条件、背景情况下,基本可以摒除干扰物,准确识别目标,且处理速度较快。     

一种高集成度GPS记录仪一体机的研究

GPS记录仪一体机是茌标准GPS产品上,集成行车记录仪功能。是对车辆行驶速度、方向、时间、里程以及其他有关车辆行驶的状态信息进行记录、存储并可通过接口实现数据输出的数字式电子记录装置。GPS记录仪一体机内部集成有GPS卫星定位模块和GSM／GPRS通信模块,可以通过运营商的无线网络实时上传定位信息,超速、疲劳、疑点数据以及图片信息等,同时可下发文字信息并语音播报。系统采用了先进的嵌入式硬件与软件体系,能够根据需要方便地进行系统升级。     

精密两维转镜的动力学仿真与控制误差分析

精密两维转镜作为激光角度欺骗干扰半实物仿真试验系统中模拟弹目、弹干扰视线运动的重要设备,其控制误差是影响视线运动模拟精度的重要因素,进而影响半实物仿真试验精度。以多体系统动力学方法推导了精密两维转镜的机电分析动力学模型,采用计算力矩法设计了两维转镜的轨迹跟踪控制器,并在Matlab/Simulink环境中对建立的反映转镜动态特性的数学模型进行了仿真,转镜方位、俯仰轴对等效正弦输入信号的角位置跟踪误差分别为2.2 mrad与3.5 mrad,结果表明:模型可实现对引导输入的角位置信号的高精度跟踪控制。     

手机终端六大发展的可行之路

移动终端(手机)的发展遵循着相似的发展轨迹——从最初的简单通讯工具发展至今,不断地挑战着人们的思维极限。随着3G的临近,手机终端的功能更有理由不断突破限制。但是否说手机终端就该发展得越综合越好呢     

事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制

针对具有不确定干扰和建模误差的多关节机械臂轨迹跟踪控制问题,基于自适应鲁棒控制算法提出事件驱动跟踪控制器。通过自适应鲁棒控制保证多关节机械臂轨迹跟踪精度,处理不确定干扰和建模误差带来的不确定性影响。利用事件驱动控制框架,以当前跟踪误差和期望状态等变量作为输入定义事件驱动系统的变量。根据Lyapunov稳定性理论获得了驱动条件,且证明了无Zeno现象发生,使系统在满足驱动条件时更新控制指令,从而减少系统能耗与通信频率,提高系统的可靠性,保证多关节机械臂跟踪控制系统半全局最终一致有界。通过仿真验证了理论结果的有效性。     

某康复训练运动信息采集系统

针对人体运动信息采集与轨迹跟踪的特点,利用惯性传感器,设计一种运动信息采集与无线传输装置。 利用主控芯片对惯性器件采集到的数据进行处理、拼接,通过NRF24L01 同步发送到上位机接收端,在上位机端进 行数据处理,并对系统进行静态与动态的实验分析。实验结果表明：该系统具有较高的稳定性和精度,能在轨迹跟 踪、姿态解算等研究上提供参考依据。     

可重复使用助推飞行器轨迹优化研究

在充分调研国内外轨迹优化方法的基础上,针对可重复使用助推飞行器飞行过程中有一段大攻角飞行且期间还需进行一次大角度翻转的飞行模式,以俯仰角为最优控制量,采用直接打靶法和序列二次规划法,选择速度作为过渡量,将分离点至再入结束点的飞行过程分为调姿转弯段和再入段进行优化.分析了过渡速度和分离点处弹道倾角的取值,得到了较为合理的过渡速度和分离点处弹道倾角的取值范围,进行了该飞行过程的全段轨迹优化.仿真结果表明本文给出的优化策略能较好地获得一条满足约束条件的优化轨迹.     

分布式电驱动无人高速履带车辆越野环境轨迹预测方法研究

越野环境下,无人车辆轨迹预测是车辆轨迹跟踪和精确导航的核心模块,预测误差将直接影响无人车辆行驶任务完成的准确程度。为实现速差转向式履带车辆在复杂越野环境下无人行驶轨迹准确预测的目的,搭建了分布式电驱动无人履带车辆系统,实现了车辆动态过程中的无人系统数据和车辆底层状态数据的同步采集。建立了速差转向车辆运动学模型,分析了履带车辆滑动转向特性。分别采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法和Levenberg-Marquardt方法对转向过程中的滑动参数进行估计,并完成了车辆轨迹预测。基于真实越野环境下的实车数据进行了验证。试验结果表明：相比于履带车辆理想预测模型,所采用的两种轨迹预测方法都大幅降低了车辆轨迹预测误差;对误差均值而言,EKF方法预测轨迹优于Levenberg-Marquardt方法;对误差标准差而言,后者优于前者,且随着转向程度的增加而增大。