后视镜可视化在汽车驾驶仿真系统中的实现

在汽车驾驶仿真系统设计问题的研究中,针对汽车驾驶仿真系统的视景显示与驾驶操纵滞后脱节的现象,提出一种采用纹理映射技术的后视镜实现方法。由车辆运动模型得到车辆在任意时刻下的位置坐标。采用四边形条连接各个顶点形成后视镜面。根据后视镜与车身相对位置的不变性,通过矩阵变换和坐标变换计算构成后视镜面的顶点数组。定义一个指向后视镜的指针并封装为R函数,通过实时替换纹理提高了渲染场景的绘制效率和仿真系统的实时性。采用Vega Prime建立汽车模拟驾驶视景仿真并进行虚拟驾驶试验。模拟驾驶仪的仿真结果表明,后视镜具有良好的视觉效果,并能达到视景仿真的要求。     

联合注意力机制与目标点信息的车辆轨迹预测

对周围环境中运动物体未来状态的准确预测是影响自动驾驶车辆做出准确决策的重要影响因素,车辆是最常见也是最需要关注的运动物体之一。针对结构化道路下周围车辆轨迹预测的多模态输入问题,提出了基于注意力机制的深度预测网络。提出交互模块以提取目标车辆与周围车辆及车道线信息存在的交互特征;结合车道线信息对车辆运动的指引作用,加入目标点预测模块以预测目标车辆可能到达的目标点,增加预测准确性。在Argoverse公开数据集上进行实验,所提轨迹预测网络在3秒预测时长实现了1.45m最小平均距离误差及3.21m最小最终距离误差的预测精度,优于当前主流的预测算法。     

汽车座椅的动态特性研究

研究了汽车座奇动态特性问题。首先建立了汽车振动和振动微分方程，在模型建立中，考虑到前，后轮两个激励同时输入工况下的振动，前后振动耦合情况，列出了微分方程。然后对ＢＪ２１２汽车进行了模拟计算，分析了座奇对人体舒适性的影响。最后，得出了一些结论和提出了一些建议。     

沃尔沃杯首届全国挖掘机操作手绿色节油挑战赛在沪圆满落幕

<正>2011年11月18日,"掘战达人"沃尔沃杯首届全国挖掘机操作手绿色节油挑战赛总决赛在上海举行。比赛由沃尔沃建筑设备(中国)有限公司、中国工程机械工业协会共同主办,并获得了工业和信息化部节能与综合利用司的大力支持,活动以"节油降耗"为主题,把驾驶技能的比赛与沃尔沃先进的绿色操作手节油驾驶培训相结合,注重     

基于Carsim的驾驶仿真系统开发

针对驾驶仿真系统开发过程中车辆动力学建模复杂的问题,提出了一套以Carsim动力学仿真软件为核心的驾驶仿真系统开发方案,主要包括操纵平台、动力学联合仿真环境和运动模拟平台.利用传感器搭建操纵平台来获取驾驶员的控制指令;利用Carsim和LabVIEW搭建车辆动力学模型和仿真驾驶环境;利用Washout算法和六自由度运动平台模拟车辆的运动状态.通过实验测试开发的仿真驾驶系统,发现在Carsim软件中搭建的车辆动力学模型的输出响应可以很好地跟随控制信号且延迟低于10ms,Washout算法可将仿真模型输出的加速度和角速度转换成六自由度平台的位移和转角,验证了方案的有效性.     

城市地下快速路驾驶模拟仿真试验方法研究

城市地下快速路具有设计指标宽容性低、多点进出、交通组织复杂等特点。针对待建的城市地下快速路,如何通过科学的方法获取地下快速路车辆运行数据是当前研究的难点。首先,结合城市地下快速路BIM模型,介绍高逼真驾驶模拟场景搭建过程及常见问题解决方法;随后,针对试验行驶路径、交通流量等要素制订驾驶模拟试验方案;最后,计算合理的试验样本数,利用试验获得的数据,提出驾驶模拟数据分析流程与方法。为了充分探究驾驶模拟仿真试验设计方法,通过驾驶模拟手段获得城市地下快速路驾驶行为数据,可为地下快速路驾驶行为特性研究、安全性评价及运营管理策略制订提供支撑。     

面向智慧交通的图像处理与边缘计算

随着全球人口的持续增长和城市化进程的加速,道路拥挤、交通事故和污染排放增加等问题日益严重。智慧交通系统旨在借助先进的信息与通信技术建成高效安全、环保舒适的交通与运输体系,提供全方位的交通信息服务和安全高效、经济快捷的交通运输与出行服务。经过各国多年来的竭力推进与发展,智慧交通系统在交通管理、自动驾驶与车路协同等方向均得到广泛的应用。智慧交通的发展离不开通信、计算机与控制等研究方向的突破与创新。其中,图像处理作为智慧交通系统的核心技术之一,它的研究进展直接影响着智慧交通系统的部署。图像处理技术是指计算机对图像进行增强、复原、提取特征、分类和分割等技术处理,通过对交通视觉图像的处理,为智慧交通系统的感知、识别、检测、跟踪和路径规划等功能提供了最直接与重要的信息。此外,面对智慧交通系统所产生的大量数据计算任务,边缘计算技术则将中心云服务下沉至各边缘节点附近,不但能够优化算力负载分配,还能够满足智慧交通应用与服务对低时延、高响应速度的需求。本文从智慧交通系统的发展现状入手,分别围绕面向智慧交通的图像处理与边缘计算技术,阐述其研究热点与前沿进展,汇总与比较国内外的相关学术和产业成果,并对智慧交通...     

高速列车座椅主动悬架的模糊控制与PID控制系统

建立了基于主动悬架的的高速列车悬架—座椅—人体的四自由度动力学模型,并对该列车模型平顺性的优化控制进行了研究。针对该座椅主动悬架模型设计了模糊控制器、传统PID控制器与自适应的模糊PID控制器,应用Matlab/Simulink软件在相同的工况下进行仿真实验,并将三种控制方法下的仿真结果与被动悬架车辆模型的仿真结果进行对比分析。结果表明,相较与被动悬架车辆模型,上述三种控制方法下的主动模型座椅处的振动特性都得到了改善,达到了预期的控制效果,且自适应模糊PID控制下的改善程度最佳,对高速列车乘坐舒适性的提高有着一定的理论参考意义。     

灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统研究

为提高城轨列车驾驶系统的智能化程度,将灰色预测控制与模糊自适应PID控制技术相结合,应用到城轨列车驾驶系统中。在对城轨列车驾驶系统进行需求分析的基础上,针对其对各种性能指标的要求,提出了基于灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统的设计方案。将灰色预测控制与模糊自适应控制应用到经典PID控制中,设计出了系统的智能控制器,有效满足了城轨列车在运行时对跟踪误差、准点率、停车误差、舒适度和节能性等多个性能指标的要求。仿真结果表明:采用灰色预测模糊自适应PID算法的控制系统具有良好的控制精度且系统的智能化程度得到了相应的提升。     

移动机器人目标捕捉运动规划研究

提出一种应用于移动机器人在动态环境下捕捉目标的运动规划方法.该方法基于模糊控制理论.利用所要捕捉目标的位置与速度信息,依据人类的驾驶经验制定模糊规则.通过移动机器人转向角与速度的控制.实现了对动态运动目标的捕捉.仿真实验验证了该算法的有效性.