城市道路交通对汽车产业的影响

近年来随着城市道路交通的发展,汽车产业在中国飞速发展,取得了辉煌的成就。汽车产业与城市道路交通之间有着密切的关系,城市道路交通的完善对汽车产业具有巨大的促进作用。本文以每年的汽车总销量为因变量,以城市道路长度和城市道路面积为主要自变量,通过建立线性回归模型来分析城市道路交通对汽车产业的影响,并对未来汽车产业的发展作出有根据的预测,为企业和政府制定汽车产业发展计划提供了一定的依据。     

基于轮胎六分力测试的PAC2002轮胎模型参数辨识方法研究

对目前应用较广泛的PAC2002轮胎模型参数辨识方法进行了系统深入的分析。应用MTS Flat-Trac CT高速轮胎特性试验台对不同工况下的轮胎六分力进行测试,应用最小二乘思想,基于相关测试数据,运用下山单纯形法(Nelder-Mead)、遗传算法与随机值法相结合的混合优化算法进行轮胎模型参数辨识,通过算例验证了算法的有效性。     

基于交叉注意力机制的多模态感知融合方法

针对智能汽车道路目标检测任务中单一传感器感知能力有限、多传感器后融合处理复杂等问题,提出了一种基于Transformer交叉注意力机制的多模态感知融合方法。首先,利用交叉注意力机制能较好地融合多模态信息的优势,搭建了基于深度学习方式的端到端融合感知网络,用以接收视觉与点云检测网络的输出,并进行后融合处理。其次,对点云检测网络的三维目标信息进行高召回处理,与视觉图像检测器输出的道路目标信息一同作为网络的输入。最后,通过网络实现二维目标信息向三维信息的融合,输出对三维目标检测信息的修正,从而得到准确度更高的后融合检测信息。在KITTI公开数据集上的验证指标表明,通过所提融合方法引入二维检测信息后,相比较PointPillars、PointRCNN、PV-RCNN及CenterPoint四种基准方法,对车辆、骑行人、行人3种类别的综合平均提升分别为7.07%、2.82%、2.46%、1.60%。通过与基于规则的后融合方法对比,所提融合网络在行人和骑行人中等、困难样本检测上,分别有平均1.88%与4.90%的提升。进一步表明所提方法具有更强的适应性与泛化能力。最后,进行了实车试验平台的搭建及算...