基于深度神经网络的行人及骑车人联合检测

本文中针对现有检测方法中不能有效区分行人和骑车人两类目标的问题,提出了一种基于深度神经网络的行人和骑车人联合检测方法;而针对道路环境中的行人与骑车人联合检测误检漏检频繁、小尺寸目标检测效果不佳和背景环境复杂多变等问题,设计了难例提取、多层特征融合和多目标候选区域输入等多种深度神经网络改进方案,以实现行人与骑车人的联合检测。在公开的行人与骑车人数据库上进行的试验表明,所提出的方法对行人或骑车人的识别率高,且能有效区分彼此,其有效性得到了验证。     

汽车集成式电子真空助力器系统设计

为满足汽车驾驶辅助系统对于辅助制动装置越来越高的要求,提出了一种基于汽车普通制动真空助力器的集成式电子真空助力器系统(Electronic Vacuum Booster,EVB)。在对系统整体结构进行设计的基础上,基于电磁铁数学模型对EVB关键零部件电磁铁参数进行了优化设计。为实现基于EVB的驾驶辅助系统控制器设计,对包括控制器和执行器在内的EVB整体系统模型进行了辨识。试验结果表明:所开发的EVB系统能快速、精确地响应制动指令,可广泛应用于自适应巡航控制系统、走-停巡航系统及主动避撞系统等驾驶辅助系统。     

基于双模式执行器的商用车自适应巡航控制系统

为实现商用车自适应巡航控制(ACC)系统的功能,开发了双模式制动执行装置和电子油门控制装置,即基于高速开关阀的商用车气压电控辅助制动系统和双模式油门控制系统,可以实现驾驶员和ACC系统的协同切换控制。在此基础上,以某商用车为对象,设计了ACC系统,结合比例-积分控制器和Smith预估补偿器设计了ACC的下位控制算法。结果表明:该ACC系统速度稳态跟踪误差小于1 m.s-1,距离稳态跟踪误差小于1.5 m;同时油门执行器和制动执行器具有安装方便、与原车电子油门及气压制动系统兼容性好的优点。     

基于电子真空助力器的汽车驾驶辅助系统制动压力控制

针对电子真空助力器实现制动压力主动调节功能时存在参数时变的问题,基于一种参考模型自适应控制理论对其控制算法进行设计,并应用李亚普诺夫理论证明了该控制系统的稳定性.同时,设置制动压力变化率阈值作为紧急制动辅助(EBA)功能的启动条件以降低系统成本.试验结果表明,所设计的压力调节功能控制算法可有效地减小系统参数时变造成的干...