智能汽车传感器实时功能模型及验证

传感器模型是智能汽车虚拟验证的重要环节。本文中针对大型虚拟仿真环境下智能汽车测试验证的需要,研究建立了毫米波、激光和摄像头实时功能模型。首先,模型基于网格化方法建立了仿真数据的有效管理和快速检索引擎,研究了一种满足大规模仿真环境中多车传感需求的快速对象提取方法;其次,基于阴影体算法研究了二维平面内对物体之间遮挡关系进行判断的快速算法,模拟了物体之间的遮挡效果;再次,按照传感器的输出,对惯性坐标系下的物体坐标转换到传感器坐标形成标准输出;最后,根据传感器噪声特征,建立了噪声模拟模型。在虚拟测试平台中建立了德尔福ESR毫米波雷达、Ibeo四线激光雷达、德尔福IFV300单目照相机模型,对模型进行了功能和性能仿真验证,结果表明,本文中建立的传感器功能模型可较为精准地仿真模拟探测障碍物,探测精度满足要求,在普通计算机上达到亚毫秒级计算效率,满足实时性的要求。     

考虑地域差异的柴油汽车排放清单建立方法研究

柴油汽车排放是目前城市大气污染的重要组成部分,如何结合区域差异建立柴油汽车排放清单是制定相关减排政策的基础工作.首先按照使用用途将柴油汽车划分为7种车型,选择国Ⅲ 、国Ⅳ、国Ⅴ共3种排放标准的车辆得到基础排放因子;具体分析不同区域的柴油汽车排放相关影响因素及修正权值,包含环境参数、车速分布、载重系数及劣化系数;结合修正参数建立柴油汽车综合排放因子计算公式及城市柴油汽车排放清单计算模型,以淄博市为例完成了城市柴油汽车排放清单的建立.研究结论表明,本文提出的柴油汽车排放清单建立方法,适用于结合不同城市的环境特征、车辆特征和道路特征定量评价柴油汽车污染排放状况,并为制定具体的柴油汽车污染物排放控制政策奠定基础.     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测EI北大核心CSCD

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略驾驶性主客观评价研究

TCU换挡策略对汽车驾驶性影响多通过主观评价来测试验证和标定,针对软件在环、硬件在环等仿真方法不能实现对TCU换挡策略的主观评价问题,提出了一种驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略驾驶性评价方法。本文中首先搭建了驾驶模拟器驱动AutoBox嵌入的人-车-环境闭环TCU换挡策略评价平台,建立能识别驾驶意图和道路环境的TCU换挡策略模型,总结出了TCU换挡策略相关的驾驶性主客观评价表。然后利用搭建的平台对建立的TCU换挡策略进行了驾驶性主客观评价,获得了主观评分结果和客观评价指标。通过分析评价,验证了驾驶模拟器驱动的TCU换挡策略评价平台的可行性和研究方法的可行性,研究的平台和方法可用于TCU换挡策略驾驶性快速主客观评价,有效减少实车测试评价工作量,降低开发成本,缩短开发周期。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。