一种新型汽车ABS整车检测系统

为了提高汽车ABS整车检测效率,开发了一种新型的基于台架的汽车ABS整车检测系统。该系统利用飞轮的转动惯量模拟车辆在道路上运动的平动惯量;通过扭矩控制器在4个车轮所在滚筒上加载不同的扭矩,实现不同路面附着系数的动态模拟;采用基于CAN总线的分布式网络测控技术完成台架的运动控制和车辆速度数据的采集;利用BP神经网络自学习...     

基于PROFIBUS-DP的直流传动控制系统在翻车机中的应用

1 系统要求及构成 日照港的自动化翻车机系统包括翻车机、定位车、推车机3部分.其中翻车机由2台80 kW的卧式直流电机驱动,定位车由7台80 kW的立式直流电机驱动,推车机由2台80 kW的立式直流电机驱动.     

自动驾驶公众接受度研究综述

全面梳理并总结了自动驾驶公众接受度领域的相关研究, 从接受自动驾驶的可能性与态度、了解与信任程度、感知与关注点、支付意愿和使用偏好5个方面定义并阐述了接受度的内涵; 从调查对象的选取、问卷设计、调查方式与抽样、模型构建与数据分析方法等方面对比了现有研究采用的数据采集和分析方法; 总结了影响自动驾驶公众接受度的关键因素, 剖析了其对公众接受度的影响, 指出了存在的问题和未来研究方向。研究结果表明: 现有大部分研究重点关注接受自动驾驶的可能性、态度和使用偏好等问题, 对支付意愿的研究相对较少; 公众对自动驾驶普遍持积极态度, 对自动驾驶技术及其相关功能有所了解; 安全问题是人们对自动驾驶的首要关注点, 不同群体对该问题的担忧程度有显著差异; 人们为享受自动驾驶技术而愿意支付额外费用的意愿不够强烈, 来自发达国家受访者的支付意愿普遍低于发展中国家受访者; 个人心理和生理属性, 社会人口属性, 伦理、法律责任和车辆安全水平, 车辆自动化水平及相关属性, 出行相关属性以及环境因素等是影响公众对自动驾驶接受度的几类关键因素; 然而, 现有研究对伦理和法律责任等因素的量化分析还较为缺乏, 性别、年龄和收入水平等部分关键因素的影响仍存在争议, 还需进一步讨论; 相关研究在对样本的代表性分析、问卷和调查方案的精细化设计以及关键因素的具体作用机制分析等方面还有待进一步深入。      

考虑网络拥堵与系统公平的车载异构网络选择方法

利用演化博弈的有限理智特性执行网络选择, 以实现车载异构网络系统中网络资源的均衡分配; 利用双层博弈对演化博弈方法进行优化, 保证极端拥堵中部分车辆消息传输的同时, 维持系统公平; 设计了专用短程通信、长期演进和无线局域网融合的车载异构网络仿真场景, 对比了基于多准则决策的传统方法、基于演化博弈的网络选择方法和基于双层博弈的网络选择方法。仿真结果表明: 采用基于演化博弈和双层博弈的车载异构网络选择方法首次解决了动态网络环境中车载异构网络切换时出现的大规模乒乓效应, 利用双层博弈能够实现拥堵抑制和系统公平; 采用基于双层博弈的网络选择方法能够驱动异构网络系统在2~3个切换周期内实现网络系统状态的稳定; 在预设的动态网络评价条件下与80个终端的一般场景中, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈19.5%, 为3种网络协同工作提供可靠服务; 在190个终端极端拥堵场景中, 终端合理分配, 共享专用短程通信网络资源, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈10.3%, 双层博弈专用短程通信网络评价指标为演化博弈的2.18倍, 可以保证车联网基本安全信息的广播、系统的公平并维系基本车联网服务。      

雨雪天气对自动驾驶视觉图像质量的影响

为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究.通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视觉图像的影响.首先,针对不同天气条件建立环境模拟方案,设计多种测试工况,采集不同降雨/降雪等级条件下不...     

职业经理人：在挣扎中为自己树碑立传

俯仰于天地的沉重，穿梭于杜会的烦恼，为人亲友的情与责，流连于职场的无奈，都令职业经理人痛入骨髓。所谓苦海无边。苦是人生的宿命，对于职业经理人来说也是这样。求得痛苦的解耳莞，方为真正有道的职业经理人，对酒当歇也好，“痛并快乐着”也好，享受痛苦也好，如何看待痛苦，如何排解痛苦，乃至在痛苦中升华，才是所有职业经理人最终面临的问题。     

汽车检测控制系统网络通信技术

为了提高汽车检测控制系统网络通信的质量和效率,对传统的串行、共享文件与网络数据库通信方式进行了比较,提出了一种新的基于Winsocket的通信方式,采用Winsocket技术设计了数据帧和命令帧两种报文结构。在C/S模式下解决了汽车检测控制系统车辆调度和检测数据实时传输网络通信问题,提高了系统运行过程的稳定性与检测数据传输的实时性和可靠性。     

面向高速公路车辆切入场景的自动驾驶测试用例生成方法

为在自动驾驶汽车基于场景的测试中生成涵盖相应场景中复杂多变的真实交通运行过程的测试用例,从highD数据集中提取车辆切入场景的多个实际样本,通过分析运动参数和参与车辆之间的位置关系,建立车辆切入场景的描述模型,根据切入点的碰撞时间评估该方案的风险程度,并结合描述模型中参数的分布,采用蒙特卡罗方法生成测试用例。结果表明,生成的车辆切入测试用例能够覆盖所有风险等级,可较好地支持自动驾驶测试。     

基于多国实测数据下的交通流模型对比研究

为检验最新的S3交通流模型和多个经典交通流模型对交通状态的描述精度和对不同国家交通流数据的适应性,利用模型分别对中国西安市长安大学CHD数据集、德国HighD数据集和美国PeMS数据集进行参数拟合和特性分析,利用流量、速度和密度作为输入参数,采用最小二乘方法拟合,并利用均方误差指标(MSE)对参数拟合后的模型进行性能评...