车载柔性虚拟仪表的显示与生成

从工效学研究需要出发,论述了基于3D引擎的虚拟仪表显示与生成方法及相关算法,讨论了虚拟仪表的数据驱动技术,最终实现了基于3D图形引擎的柔性车载虚拟仪表系统.该系统不但可以生成逼真的仪表外观,并且能够模拟多种真实车型的司机室仪表类型,从而可以根据实验需要灵活的对司机室仪表进行布局.     

基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法

提出一种基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法.算法首先利用车载视 觉系统进行内外参数标定实现对路面车道线的三维重建,利用三维重建误差模型对重建 的数据点进行误差估计,并对数据点进行选弃.对序列图像中路面车道线重建出来的曲线 采用ICP 算法进行曲线匹配,并将匹配后的曲线映射到统一的参考坐标系中.最后利用匹 配曲线上的数据点进行圆周拟合,计算道路曲率.实验中利用真实的车载连续序列图像对 算法进行验证.针对曲率半径分别为96 m和430 m两段不同程度的弯道,利用本文算法计 算对应道路的曲率半径.结果表明,本文算法能够精确地计算出不同弯道的道路曲率,特 别是针对平缓弯道的曲率计算,比基于单幅图像的曲率计算方法更加准确与稳定.     

基于RSSI与ZigBee技术的公交车定位方法研究

采用无线传感技术搭建基于ZigBee的智能公交网络,并在此基础上针对公交车载节点的定位问题提出一种带修正的三角形加权质心定位算法.改进的算法中利用高斯滤波器来提高RSSI测距精度,将RSSI与质心算法相结合确定出车载节点所在的定位三角形范围,以测距和的倒数作为权值系数估算出车载节点位置,并通过引入4个参考节点来进一步修正车载节点坐标以减小定位过程中单个参考节点产生的影响.经Matlab仿真实验表明,改进后的算法相较于传统算法误差更小,稳定性更高.     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

基于嵌入式系统的机车状态检测与故障诊断系统设计

分析了现有机车设备状态检测与故障诊断系统的弊端,介绍了基于嵌入式系统与专家系统的机车设备状态检测与故障诊断系统的工作原理和主要构成.在此基础上设计了车载嵌入式系统和专家系统.其中嵌入式系统完成对机车设备状态的检测、信息显示和简单的实时故障诊断功能,专家系统通过接收车载嵌入式系统对机车设备状态信息的初步分析处理,完成机车运行状态判断和状态预测.主要介绍了车载嵌入式系统的软硬件实现方法,及车载嵌入式系统向专家系统传输数据的方式以及专家系统软件设计的模糊数学理论.经仿真软件仿真,和装车试运行证明本系统具有良好的彩色图形显示能力和强大的故障诊断能力.     

一个安全高效的车载网认证方案

为了解决车载通信网中的信息安全问题,根据数字签名原理,综合考虑车载通信网实际状况,基于适合大规模群体的双线性对技术,提出快速高效并具有隐私保护功能的信息认证方案,把车辆分成私家车辆和公用车辆,分别采用群签名和基于身份签名的方法对相应信息进行认证,并引入积聚信息批量验证和矛盾信息量化对比确认技术,使车载通信网中信息认证效率比现有方案提高33%以上.仿真结果表明,信息认证的效率与预期分析符合,具有较强的鲁棒性和可扩充性,能够满足车载通信网的运行需求.     

一种高精度车载定位终端系统的设计及测试分析

现有车载定位终端因车辆移动的特殊性和常规定位精度不足的问题,无法实现车辆安全行驶所要求的高精度定位.文中设计了一种基于WAVE标准的高精度车载定位终端系统设计方案,以车载网和地基增强系统为基础实现高速移动车辆的高精度定位,给出了硬件设计结构和软件设计流程,并完整地进行了通信性能、动态定位精度、跑车轨迹的测试.结果表明,该设计不占有现有移动通信频谱资源,具备高效、可靠的实时定位特点,可实现车辆高精度定位,提高行车安全性.     

基于GPU并行处理的图像快速旋转算法

提出了一种在CUDA架构上实现基于Bresenham画线算法的图像快速旋转算法.该算法避免了复杂的数学运算,并融入Bresenham画线算法的优点,解决了大量的浮点的取整运算问题,并且减少了图片旋转过程中精度的损失,使得算法的精度和时间复杂度达到相互平衡,极大提升了旋转算法的性能.实验证明,在当前的硬件平台下,与传统旋转算法相比,该算法极大的提高了旋转算法的速度并减少精度的损失.     

基于Vector Panel Designer的车辆虚拟总线仪表开发

基于Vector Panel Designer平台,建立并实现了虚拟总线仪表的动态仿真。在该虚拟仪表建立的仿真环境下,可以在车辆仪表设计方案阶段对设计进行检查和仿真测试,从而降低设计成本、缩短设计周期。     

基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别

大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一．利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式．文中提出了一种基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别算法,利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据,通过训练好的RBF神经网络直接得到该前景图像中包含的人群数目．与其他算法相比,该算法具有较高的识别准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果．     

车辆姿态测量仪表的设计

设计了车辆姿态测量仪表系统,系统使用多传感器组合的方法测量车辆的姿态信息。主要包括倾角测试模块、方位夹角测试模块、海拔气压测试模块、时钟显示模块。所设计的姿态仪表能够直接测量当地的气压、海拔、车辆行走方位、汽车行走过程中的前后左右的倾角、系统实时时间等。该测量仪表能直接接在汽车的电源和点火开关上即可使用,安装十分方便,经过实际的装车试验,该测量仪表针对外界环境的变化,传感器能迅速的采集信号,液晶能实时的刷新显示,系统运行稳定,并具有很高的测量精度。     

基于工况分布的轻型车速度排放修正因子的建立方法

速度排放修正因子(Speed Correction Factors,SCF)是评估速度变化对车辆排放影响的重要参数.然而,传统的SCF建立方法耗时长、成本较高,且获取的SCF分辨率较低.为了得到高分辨率的SCF,基于北京市大量的实测工况数据和排放率数据,提出了北京市轻型车SCF的建立方法.首先,对采集的工况数据进行60 s短行程划分及2 km/h行程速度的聚类;在此基础上,建立不同道路类型和速度区间下的比功率分布(Vehicle Specific Power,VSP);然后,结合排放率和建立的VSP分布,建立不同道路类型、排放标准的各污染物的SCF.经过分析,得出相比传统的SCF建立方法,本文提出的方法更能反映车辆的实际行驶特征、且获得的SCF的速度分辨率更高.     

轮对安装形位偏差对车辆系统稳定性的影响

建立了具有轮对安装形位偏差的车辆动力学模型,对轮对安装形位偏差对车辆临界速度的影响进行了仿真分析.分析结果表明:可根据轮对安装偏转角的大小将轮对安装形位偏差对车辆系统稳定性的影响划分为易稳定区、欠稳定区和亚稳定区.在易稳定区,车辆系统的稳定性较高,且不易发生轮对偏磨;在欠稳定区,车辆系统的稳定性较差,且容易发生踏面偏磨;在亚稳定区,虽然车辆系统的稳定性较高,但容易发生轮缘偏磨.因此,为了提高车辆系统的稳定性和减轻车轮的磨耗,应尽量减小轮对安装形位偏差,使车辆经常运行于易稳定区.     

基于自适应模型预测控制的智能车轨迹跟踪

针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器。设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小。尤其当车速较高时,改进后的算法轨迹误差更小,能保证车辆安全、稳定地行驶。     

多控制模型嵌入的智能汽车防撞虚拟仿真

针对智能汽车行驶安全距离监测与防撞试验高成本、高危险性以及试验结果难以观察的问题,研究了智能汽车安全距离监测与防撞的虚拟仿真;应用Visual Studio 2015、3Dmax、Unity3D等虚拟仿真技术在虚拟制动控制系统中进行了可嵌入多控制模型的自动驾驶汽车行车安全距离监测和防撞虚拟仿真试验,测试了不同制动模型的...     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

基于实车数据的电动汽车电池剩余使用寿命预测

电动汽车电池剩余使用寿命预测是当下电池研究领域的热点内容,现有电池剩余使用寿命预测模型大多基于单一预测指标,预测精度较低,模型的泛化性能较差。本文通过实车数据构建了GM-LSTM的Stacking融合模型,实现电动汽车电池剩余使用寿命的准确预测。首先根据电池剩余使用寿命影响因素,提取车辆真实的运行参数和环境参数,基于随机森林算法筛选最优特征集合作为模型输入,其次选择差分整合移动平均自回归算法对所选特征进行惯性延伸,克服数据时间维度上的限制,最后基于数据特点,分别建立灰色预测模型和长短时记忆神经网络模型实现电池剩余使用寿命预测,并通过Stacking模型融合进一步降低预测误差。结果表明：模型融合 后平均相对误差为1.6%,平均绝对误差为0.013,能够稳定可靠的实现电动汽车电池剩余使用寿命预测。     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

基于柔性多体动力学的桥梁检测车臂架的运动仿真

基于柔性多体动力学理论和拉格朗日方程建立了三节臂的桥梁检测车臂架的机械系统动力学模型。采用数值求解和结合动力学仿真分析软件,证明了柔性多体动力学方法建立的桥梁检测车臂架的运动微分方程,可以准确地描述桥梁检测车的各项动力学特性。通过对桥梁检测车臂架末端轨迹和驱动特性分析,表明了对于轻质长臂杆的桥梁检测车臂架系统必须考虑其柔性变形的影响。