智能座舱交互式功能测试技术研究

随着汽车电子技术的高速发展，汽车智能化成为发展趋势，而智能座舱作为现阶段汽车智能化程度的重要体现，也是汽车消费者重点关注的配置之一，软件定义汽车的时代，敏捷开发、快速迭代成为智能座舱开发的技术主流，面对日趋复杂、庞大的智能座舱软件系统，如何设计有效的测试方法、应用高效的智能座舱交互式功能测试手段适应快速迭代的软件开发策略、保证座舱开发质量将成为智能座舱发展的重要挑战。     

基于马尔科夫链间距模型的静态车队车距分布解释

实际观测表明,路边停车区泊车时的车间距分布符合高斯幺正系综分布,而道路交叉口红灯前车辆排队时的车间距分布符合高斯辛系综分布.文章探究了这两者的差别,并提出了一种基于马尔科夫链间距模型的解释.计算机仿真的结果表明,这个模型能较好的解释为什么在相似车辆运动情形下会产生2种不尽相同的分布;表明马尔科夫链间距模型可以广泛应用于交通仿真领域.     

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针对北京城市网络交通流的统计特性,提出了一种新颖的混合流量模型,通过三类交通流量的组合得出：M型日均流量、振荡幅值符合时变Super-Gaussian分布的分形随机波动和到达率符合Poisson分布的流量“尖峰”,以此来描述实际的交通流。通过该模型得出北京市交通流数据的去日平均概要曲线,对去日概要曲线进行离差统计分析可以较好的反映实际观察的交通流“尖峰”现象,这种现象和Internet通讯流的研究结果相符。进一步对交通流“尖峰”的到达规律进行研究发现,“尖峰”到达时间间隔呈负指数分布,并且这种随机波动具有与高速公路交通流相似的多分形特性。对交通流“尖峰”的认识和其到达率的结论对于进一步理解城市交通流复杂现象的起因和特性,提高交通流预测和仿真效果有着重要作用。     

北京城市网络交通流混合流量建模

针对北京城市网络交通流的统计特性,提出了一种新颖的混合流量模型,通过三类交通流量的组合得出:M型日均流量、振荡幅值符合时变Super-Gaussian分布的分形随机波动和到达率符合Poisson分布的流量"尖峰",以此来描述实际的交通流.通过该模型得出北京市交通流数据的去日平均概要曲线,对去日概要曲线进行离差统计分析可以较好地反映实际观察的交通流"尖峰"现象,这种现象和Internet通讯流的研究结果相符.进一步对交通流"尖峰"的到达规律进行研究发现,"尖峰"到达时间间隔呈负指数分布,并且这种随机波动具有与高速公路交通流相似的多分形特性.对交通流"尖峰"的认识和其到达率的结论对于进一步理解城市交通流复杂现象的起因和特性,提高交通流预测和仿真效果有着重要作用.