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1.
从L1、L2驾驶辅助到L4、L5自动驾驶,各项智能及网联技术的发展,推进了自动驾驶产业的进程。在这个过程中,仿真测试是新技术研发必不可少的环节。针对目前自动驾驶研发中,对于真实仿真场景测试的需求,是德科技推出了雷达场景仿真器,用于雷达传感器和算法研发。汽车制造商可以在实验室中测试复杂的真实场景,从而加快自动驾驶研发进程。  相似文献   
2.
3.
为解决现有轨道和接触网几何参数检测系统相对独立、同步误差大的问题,对二者进行融合。改变检测系统硬件架构,统一两系统编码器脉冲及数据接口,提升系统硬件集成度及数据对齐精度;依据QNX系统开发融合系统软件,保证系统实时性及执行效率;制作L形工装,依据特征波形验证数据对齐精度;在实验室模拟车体振动的测试环境,分别采集静态及动态数据进行补偿算法验证。结果表明:融合后系统结构耦合度提高,避免了由定位信息密度低及网络延时原因造成的数据对齐误差;对激光摄像组件的测量数据进行复用,实现了接触网几何参数的补偿计算。经验证,融合系统运行稳定,可用于轨道与接触网几何参数检测数据的综合分析及超限判断。  相似文献   
4.
5.
针对现有基于结构物表面纹理特征跟踪的支座振动位移测量算法易受光照、背景杂波、运动模糊等因素干扰的问题,提出一种基于线特征跟踪的铁路桥梁支座振动位移测量方法。利用大津法与连通体分析法获取感兴趣目标,并基于感兴趣目标确定线跟踪区域,提高支座位移计算效率;利用一种直线鲁棒检测算子,快速提取桥梁支座振动过程中线跟踪区域中的线目标坐标变化;采用一种多帧数据融合滤波器,对桥梁支座振动位移数据进行后处理,从而实现对桥梁支座振动位移的精准计算。将该测量方法应用于实际搭建的桥梁支座振动位移监测系统中,应用结果表明,该方法在测量精度上取得较好结果,满足桥梁结构健康监测需求。  相似文献   
6.
为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。  相似文献   
7.
介绍匹配角速度检测船体形变技术原理和非线性滤波数理计算方法,通过船体形变检测系统建模和形变匹配检测模拟试验,验证该检测技术的船体形变检测技术适用性,对同类船体形变检测工程应用,有技术参考价值。  相似文献   
8.
针对采用传统超声波对重载铁路钢轨焊缝检测时效率低且易漏检的问题,提出了利用相控阵超声技术对钢轨焊缝进行检测。通过仿真模拟确定了扫描角度和探头位置等检测工艺,并选取GHT-5和YN-1试块进行试验验证。结果表明:采用相控阵超声技术进行焊缝检测可以实现多角度扫查,探头小范围移动即可完成全覆盖扫查,操作简单,效率高,检测效果良好;相控阵扇形扫描检测图像包括丰富的缺陷信息,可以直观地呈现缺陷位置,有利于缺陷的识别和判定。利用相控阵探伤仪对重载铁路钢轨焊缝伤损进行定性和定量分析,提高了小当量损伤和易误判易漏伤损的识别率,提升了检测效率。  相似文献   
9.
鉴于现代轿电动后视镜控制系统功能繁多、结构复杂,故障排除难度较大。以迈腾B8电动后视镜控制系统为研究对象,通过分析其线路图工作原理,进而重点分析了后视镜转换开关EX11信号的检测信号和后视镜左右调节电动机V17控制电路的工作过程、常见故障与检测方法。结果表明:通过该检测方法能够有效地排查出该控制系统常见故障,并能够为其他车型控制系统提供规律性参考。  相似文献   
10.
为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发, 提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发 生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s-2 的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾” 特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。  相似文献   
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