基于B/S的汽车驾驶机器人远程故障诊断系统

讨论了基于B／S的汽车驾驶机器人远程故障诊断系统的结构和功能，研究了故障专家系统的设计，并给出了系统实现的关键技术。     

汽车室内台架试验用驾驶机器人

利用驾驶机器人来替代驾驶员做繁复而危险的汽车性能试验是汽车工业发展的必然。文中提出了驾驶机器人的性能要求,并以东南大学研制的DNCⅡ-型汽车驾驶机器人为例介绍了驾驶机器人的构成与工作过程,最后给出了该驾驶机器人与驾驶员在底盘测功机上进行汽车排放耐久性试验对比。结果表明,汽车室内台架试验用驾驶机器人能消除驾驶中人为因素的影响,车速跟踪精度达±2km/h,提高了汽车性能试验的可重复性。     

面向越野汽车通过性虚拟试验的有限元轮胎模型研究

分析了胎压与粘弹性对轮胎模型的影响,提出利用系数修正胎压对刚度和有效接地面积的影响来提高精度的方法。推导了三参数标准线性粘弹性模型的本构关系,得到了四节点等参单元有限元的刚度矩阵,建立了轮胎平面应力状态下的有限元模型。以轮胎六分力传感器为核心构建了轮胎模型的标定和验证系统,标定并验证了该轮胎模型的正确性。     

无人驾驶车辆侧向鲁棒控制的研究

介绍了车辆模型，提出了一种侧向鲁棒控制器的设计方法，给出了道路曲率的平滑算法及闭环系统的仿真结果，并进行了跟踪误差分析。各种工况下的仿真结果表明，该方法设计的鲁棒控制系统能够同时满足精确道路跟踪、良好的舒适性以及抗多种干扰的鲁棒性等多项性能要求。     

基于立体视觉的车辆尺寸参数测量系统研究

本文利用双目立体视觉原理，提出基于数码相机阵列的车辆尺寸参数三维非接触测量系统，并对其进行可行性研究。系统以双目相机为基本测量单元，通过合理布置多个数码相机的位置，使得不同的基本测量单元负责车辆不同关键部位的测量，从而获取特征点的三维空间坐标，进而获得车辆尺寸参数。本文就其中的摄像机单目标定算法，双目标定算法以及三维重建算法进行相关的研究，并提出相应的实现算法。实验数据表明该测量系统的可行性和有效性，具有一定的应用前景。     

基于GPC的CVT速比控制研究

金属带式无级变速器的速比控制是CVT的核心控制问题,速比控制系统具有明显的非线性、时滞等特点。本文采用广义预测控制方法,制定了CVT速比控制策略。最后基于dSPACE／Simulator搭建了硬件在环仿真试验台,通过试验验证了设计的控制方法的实用性并取得了理想的结果。     

基于TMS320DM642的车载视频记录仪设计

针对传统视频记录仪图像质量低、稳定性和抗干扰能力差的缺点,设计了基于TMS320DM642的车载视频记录仪。将改进的H.264视频压缩算法嵌入到DM642中,提高了视频压缩的质量。利用ARM将压缩后的视频方便地存入SD卡,通过对异常驾驶信息的识别,实现在危险状态下视频信息的自动记录。运用改良的电源设计,提高了在车载环境下的稳定性。能够为车辆异常偏离车道检测、驾驶员异常驾驶行为监控和交通事故的责任认定证等提供可靠的事实依据。实验结果表明该系统在车载环境中工作稳定,存储的视频图像清晰。     

基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型

为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型.根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数.利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比.结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度.     

BP神经网络在LPG发动机电控系统中的应用

研究了BP神经网络在LPG发动机电控系统中的应用。通过应用误差反传算法训练了网络,建立了LPG进气量和EGR率与两个主要参数之间的影响关系。试验表明神经网络对减少废气排放起了较大的作用。     

电动负载中惯量电模拟实现方法

为了克服电动负载中惯量机械模拟方法的固有缺点,研究了惯量电模拟及其实现方法。在分析惯量电模拟原理的基础上,提出了基于Luenberger观测器的加速度估计方法。为了验证实现方法的有效性,以双闭环直流调速系统作为被试验对象,采用与机械模拟相比较的方法,分别模拟不同的负载惯量,分析了突加给定工况的动态调节过程,结果表明本文提出的惯量电模拟方法是可行和合理的。