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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.
118.前进挡3挡随着车速的增加和工作状况的改善,变速器控制模块(TCM)处理来自变速器输入和输出轴转速传感器、节气门位置传感器和其他车辆传感器的输入信号,以确定指令1-3-5-7挡离合器流量调节电磁阀S3、S7和A37执行器选择压力控制电磁阀S5以及A15执行器选择流量控制电磁阀S7接通的精确时刻,以调节1-3-5-7挡离合器的接合.同时,指令2-4-6-R挡离合器流量调节电磁阀S4、S8和A6R执行器选择压力控制电磁阀S6以及4-6挡执行器选择流量控制电磁阀S8断开,变速器挂入3挡. 相似文献
3.
同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。 相似文献
4.
针对自动驾驶汽车状态和故障估计问题,基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)理论提出了一种矩阵加权多传感器信息融合估计方法。首先,将自动驾驶汽车运动学模型进行离散化处理;然后,以极小化多传感器量测估计误差向量均方和为目标,采用拉格朗日极值求解方法设计了矩阵加权多传感器信息融合方法;最后,在低精度传感器、高精度传感器、融合估计3种条件下仿真验证该方法的正确性。结果表明,与单个传感器情形相比较,所提出的方法能较好地估计自动驾驶汽车的位置、航向角、速度信息以及执行机构故障信息,为自动避障、自动泊车等精准测控任务提供参考。 相似文献
5.
基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成。先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并视之为1个虚拟传感器,有效克服空转/滑行引起的速度测量精度下降问题;设计动态调整信息分配系数方案,根据2个转速传感器所在轮对滤波估计速度和空转/滑行检测情况得到相应系数值,再通过基于联邦滤波的融合算法对2种模型计算结果进行融合,得到列车运行速度和走行距离。最后,利用不同场景下的接口型式实验采集数据,进行仿真分析并验证算法效果。结果表明:无论是列车正常运行场景还是制动时轮对滑行场景,该算法均可在仅使用2个转速传感器作为系统输入的情况下得到满足安全需求的准确结果,同时兼顾成本和精度。 相似文献
6.
7.
从运动平台空间运动可能存在的720种运动顺序配置入手, 针对智能芯片与阵列光纤对接过程各运动单元产生的几何误差进行敏感性分析, 通过区分和归类各运动单元的敏感误差和不敏感误差, 将运动平台运动顺序配置数减少到90;考虑到运动平台各运动单元具有均匀分散、齐整可比的特性, 运用正交试验设计方法将敏感误差和不敏感误差确定为3个水平, 将6个运动单元确定为6个影响因素, 建立了对应的正交试验表, 得出了5条运动顺序配置的试验路径; 借助MATLAB仿真平台对5条运动顺序配置的试验路径进行了仿真试验, 获得了运动平台运动顺序最优配置; 在封装系统多自由度精密运动平台上进行了实测试验, 检验了仿真试验结果。试验结果表明: 传感器智能芯片与阵列光纤对接的运动平台在空间直角坐标系中最优的运动顺序为先沿横轴平动, 再绕横轴转动, 再绕纵轴转动, 最后沿纵轴平动; 该方法可优化光纤扫描雷达传感器智能芯片与阵列光纤对接的运动平台的空间运动顺序, 还可预测和规划其他多自由度运动平台的配准路径。 相似文献
8.
9.
10.
端嘉盈 《铁道标准设计通讯》2019,(3):158-164
针对铁路沿线环境监测对象种类繁多、位置分散的特点,设计一种无线传感器网络用于将传感器采集信息传输至监测中心,该无线传感器网络由传感器节点、轨边汇聚节点、机房汇聚节点及中继节点组成,重点研究提出轨边汇聚节点与机房汇聚节点之间线性无线传感器网络路由协议。鉴于铁路沿线传感器节点采集信息的重要程度不同,该路由协议根据信息重要程度对数据包进行优先级排序。综合考虑网络寿命和信息重要程度,以网络生命周期内传输数据包数量最大化为目标,建立数据包转发模型和数据包排队模型。在网络能耗均衡的前提下,采用减少优先级高的数据包的转发次数和减少优先级高的数据包在轨边汇聚节点的排队时延两种方式,减少优先级高的数据包的总传输时延。仿真结果表明,该路由协议可以显著减少高优先级数据包的传输时延,均衡使用网络能量,最大化网络寿命。 相似文献