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针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 相似文献
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为提高燃料电池的耐久性、解决燃料电池车用大功率DC/DC变换器存在的升压效率低的问题,基于三相交错式Boost型DC/DC拓扑结构,进行DC/DC变换器控制方法研究,提出DC/DC系统输入输出双重控制及多相交替驱动控制策略,使得DC/DC变换器不仅具有合适的输出电压,还能够使燃料电池输出电流平稳变化,有效改善了燃料电池的工作环境,实现了DC/DC在各个工作点的转换效率最大化。通过仿真和实验对该方法进行了验证,实验结果表明,该DC/DC在全部输出功率范围内转换效率大于93%的高效工作区域可达近100%,且最高效率可达98%,这对于燃料电池汽车动力系统是非常可观的。 相似文献
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根据混合动力汽车的特点,为解决汽车控制单元CAN通信干扰问题,运用ARM7系列LPC2119控制器和CTM1050T隔离CAN收发器,在分析混合动力汽车CAN总线应用层协议基础之上,组建了基于CAN总线多主分布式控制技术的控制网络。提出了一种基于ARM7内嵌式CAN控制器的混合动力汽车能源总成控制系统CAN通信的设计与实现方案,经试验证明,本系统工作正常、信号稳定及抗干扰能力强,成功实现了与整车CAN网络的通信。 相似文献
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本文提出一种基于双目视觉系统,对道路上各对象进行特征识别的方法。首先利用Canny算子和霍夫变换等图像处理方法检测出道路区域,以提高其后的图像处理效率;然后在道路区域内部通过阴影识别方法对车辆进行识别;最后利用双目视觉几何关系,对对象物体距离进行比较。实验结果表明,通过本文所述方法可准确识别出图像中各对象及其距离关系。 相似文献
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为了对汽车ABS的制动性能进行直观有效的评测,并对其控制策略进行分析和研究,文章提出了一种新的半实物仿真(HIL)方法,通过在MATLAB/SIMULINK环境下建立仿真模型,并验证模型控制策略的可行性后,与汽车ABS相连接对汽车ABS的控制策略及其制动性能进行研究评测,并且能够通过改变模型内相关参数值来模拟不同路况下汽车制动安全性能方面的试验.试验结果表明,该方法能够直观的反映出该车型的ABS制动系统动作时各种相关数据的实时变化情况,实现对ABS制动性能的评测. 相似文献
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