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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.
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.
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
5.
6.
车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。 相似文献
7.
8.
[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。 相似文献
9.
10.
道路的施工建设过程是一个数据容量庞大,数据特征冗杂、信息传递与交互过程复杂的施工活动,传统的施工数据存储、管理与分析依赖于纸质文件和部分电子文件,存在数据利用率不高、数据特征难以挖掘、数据价值难以体现等局限,难以有效地为施工质量把控与运营阶段的数据信息移交提供支撑与服务。因此,提出一种基于BIM的路基路面压实检测数据集成与可视化框架,通过BIM平台与数据库实现在信息模型中集成施工数据,进行数据分析与数据可视化,并结合实际工程案例应用与验证。研究表明:框架具有可行性与有效性,可为基于BIM技术的道路施工精细化建设与管理提供思路与技术参考。 相似文献