8031实时跟踪显示系统

介绍一种单片机实时跟踪显示系统的硬件结构和软件设计。其线路简单、实用，可以用于生产现场物理量或机械量的实时跟踪显示。     

基于Labview的车辆跟踪系统

针对目前城市中交叉口智能化管理的迫切需求．设计了一种基于Labview的车辆跟踪系统。选用Labview非配套的图像采集卡，使用动态链接库技术开发了驱动程序，实现了视频采集。在此基础上，使用动态图像处理技术中的二维运动估计技术，结合背景更新模型提出了一种车辆跟踪算法。对采集的交通视频图像进行了多组试验．试验结果表明，该车辆跟踪算法的跟踪成功率可达90％～95％。     

车辆道路跟踪鲁棒控制的研究

针对车辆自主道路跟踪中存在的多种不确定扰动的影响,采用μ鲁棒控制方法,根据车辆运行品质的实际要求,构造了一种车辆道路跟踪的控制框架,设计了鲁棒控制器。频域分析和时域仿真表明：设计的μ控制系统不仅具有良好的标称性能和鲁棒稳定性,并且取得了满意的鲁棒性能,满足车辆自主道路跟踪的要求。     

实时道路车辆速度监测系统

据世界交通网报道,TrafficCast国际公司宣布,一种命名为Dynaflow系统的实时道路车辆速度监测系统在美国州际公路和主要干线公路上投入使用。TrafficCast公司表示,采用Dynaflow系统可以动态地模拟实时交通流量,整合并利用美国一级、二级和三级公路的详细历史数据,包括来自于公共机构和私人公司实时提供、输入的数据。     

无人驾驶车辆轨迹跟踪控制研究

为了提升智能车辆在轨迹跟踪控制中的性能,文章基于车辆运动学模型建立了一种带有前馈补偿和反馈最优控制策略的线性二次型调节器(LQR)轨迹跟踪控制算法。并通过搭建Carsim/Simulink联合仿真模型,验证该算法在不同工况下的轨迹跟踪效果。结果表明,该算法在不同车速和不同路面附着条件下都能保证无人驾驶车辆准确地跟踪参考轨迹,且具有较强的鲁棒性。     

智能车辆定位导航系统中数据实时采集的实现方法

介绍了一种智能车辆定位导航系统(IVLNS)软件的总体设计和数据处理体系中高速串口数据实时采集的解决方案。     

基于单目视觉的路面车辆检测及跟踪方法综述

首先介绍了车辆检测算法的3种基本组成部分：检测、验证、跟踪，然后根据算法的组成重点介绍了车辆检测以及跟踪的几种主要算法。车辆检测算法包括基于特征的方法、基于光流场的方法和基于模型的方法，车辆跟踪算法包括基于区域相关的方法、基于活动轮廓的方法、基于特征的方法和MeanShifi快速跟踪算法。根据试验结果对各种车辆检测和跟踪方法的优点、缺点以及实际应用中不同情况下适用范围的局限性进行了综合分析。最后在结论部分总结展望了文中介绍的几种车辆检测和跟踪方法的应用前景，并提出了在实际应用时的一些建议和将来的主要研究和发展方向。     

车辆换道轨迹滑模跟踪控制研究

考虑车辆动力学性能前提下,针对运动学描述的四轮车辆换道轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制方法以及改进的指数趋近律设计了轨迹跟踪控制律,并分析了其李亚普诺夫稳定性.该控制律不但能有效的减弱抖振,而且能够保证系统在有限时间内平滑的到达平衡状态.在该控制律的基础上,利用摄像机标定方法获取实际车辆换道轨迹,然后对考虑实际换道过程的期望换道轨迹进行跟踪控制.仿真实验验证了换道轨迹跟踪控制方法的有效性及实用性.     

美陆军中型战术车辆车族发展跟踪

<正>为解决海湾战争中表现出来的中型战术轮式车辆短缺和技术落后的问题,美陆军在20世纪90年代初开始发展新型的中型战术轮式车辆车族(FMTV)。车族化发展是美陆军中型战术轮式车辆发展计划的突出特点,这样可最大程度地使中型战术车辆共享总成部件,提高车辆通用化水平;同时配套发展挂车,提高运载能力。     

车辆目标跟踪工程实现中的滤波器选型

Level 3级以下的智能驾驶系统对成本极为关注,因而主控芯片一般选择算力有限的车规级微控制器。为了保证微控制器中传感器融合算法运动预测的准确性并在设定的周期内结束运行,需要对滤波器的类型进行选择。文章从传感器融合算法的跟踪效果和计算耗时两个维度对比了线性卡尔曼、扩展卡尔曼、无迹卡尔曼及容积卡尔曼滤波器的优劣。为了确保对比的公正性和有效性,设定的跟踪目标车辆均按照美国城市道路循环工况运行,滤波器的设计均假定目标做匀加速运动。结果表明,4类滤波器的跟踪效果差异微小。线性卡尔曼滤波器计算耗时均值最小且最大计算耗时为0. 005 6 s,是文章推荐的适合于车辆目标跟踪的滤波器。     

面向交通枢纽的车辆三维真实感实时仿真

为分析和解决城市交通拥挤问题并提高城市道路利用率提供可行的途径,提出了一种面向交通枢纽的车辆运行仿真方法,通过场景、道路与车辆的三维动态建模,实现交通枢纽交通状况的实时真实感仿真.首先,提出了基于道路关键点连接网络模型表示交通枢纽的通行道路.其次,基于粒子系统实现车辆的动态运行实时仿真,并采用基于空间剖分的车辆碰撞检测方法对车辆运动控制算法进行了优化.最终,通过对路段的动态观测和反馈机制实现车辆行驶路线的规划和调度.实验结果表明,本文提出的方法可以生动直观地呈现实际路面的交通状况,并且能以较为流畅的帧速率实现交通场景的动态仿真.     

基于先验知识的高速公路逃费车辆跟踪算法研究

由于目前部分货车在采用记重收费的高速公路收费站前无序倒车,对高速公路收费站秩序造成较大影响,如何对此类现象进行采证,从而便于处罚和管理,成为一个突出问题.在分析车辆先验知识的基础上,对车辆模型进行了参数化提取,设计了一种基于先验知识的车辆跟踪算法,该算法通过一定的先验知识对车辆目标进行建模,然后在实时的图像序列中通过模型匹配的方法来对车辆进行跟踪,并实时对模型进行连续不断的更新去实现对车辆的匹配跟踪.本文也给出了算法的实现过程,而且对算法进行了实际验证.通过实际试验结果表明,该算法很好的解决了环境中的干扰问题,对收费站前无序行驶车辆的取证提供了良好的技术解决方案,而且本算法对于车辆的遮挡问题也有一定的适应性.     

车辆实时监控系统中车载单元的设计与实现

车辆实时位置的确定和定位及状态信息的无线数据传输是车辆监控系统中的关键技术，其中包括GPS技术、GIS技术、无线数据通讯技术、信息融合技术等多种现代科技手段。为银行运钞车开发的车辆监控系统利用了Motorola 800MHz集群智慧网，自行开发了专用调制解调器，从而实现了GPS定位信息和控制信息的实时传输；车载定位单元采用惯性技术，可以有效克服个别地段GPS无法正常定位的缺陷；实施节能方案，可有效保障车载单元及车辆的正常运行。     

智能车辆路径跟踪横向控制方法的研究

提出了一种智能车辆的路径跟踪横向控制系统.系统由期望航向偏差生成器和反馈控制系统两部分组成.期望航向偏差根据车辆-道路之间运动学关系来确定;而反馈控制系统则采用基于车辆-道路动力学模型的鲁棒PID控制器.在分析系统特性的基础上设计以某一速度为基准的、ITAE性能指标最优的固定增益鲁棒PID控制器和前置滤波器.在分析纵向速度对反馈系统影响的前提下,给出固定增益PID参数所适用的车速范围;分析了PID参数对闭环反馈系统的影响,调整了其他车速区间的PID参数.实车试验验证的结果表明,所提出的路径跟踪横向控制系统具有良好的路径跟踪能力.     

基于DGPS技术的动态对象实时定位跟踪系统设计与实现

探讨了利用ＤＧＰＳ技术对动态对象进行实时定位跟踪系统的设计模型及所采且的技术实现方案，并着重分析了差分ＧＰＳ技术的原理及其在此类系统中的应用；给出了构造此类所需解决的主要技术问题及相应的技术方案，以及此项研究的达到的若干主要技术指标。     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差,建立车辆路径跟踪闭环控制系统的Simulink仿真模型,并设计了模糊自适应PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动调整。利用常规PID和模糊自适应PID控制算法分别进行仿真实验。仿真结果表明,模糊自适应PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力。     

基于多目标滑模控制的车辆换道轨迹跟踪控制研究

针对基于传统滑模控制的车辆轨迹跟踪控制精度不高、抖动现象明显、稳定性不高等问题,本文设计了一种多目标姿态/轨迹跟踪二阶滑模控制策略.以车辆二自由度动力学模型为基础,搭建轨迹跟踪误差模型,结合滑模控制,实现期望横向位置和方位角的多目标的跟踪控制,进而完成五次多项式换道轨迹的跟踪控制,提高了轨迹跟踪效果;并引入饱和函数,消...     

一种简易实时车辆动力学系统模拟器的开发

本文介绍了所研制开发的车辆的动力学模拟器，这一系统集车辆动力学模型、计算机动画技术、人机操纵界面一体，再现了实际车辆的运动情景，借助于这一系统为研究人机系统及其它涉及人机系统的控制提供了环境与手段。     

基于改进GM(1,1)模型的车辆视频跟踪

提出了运用GM(1,1)模型进行车辆视频跟踪的方案.针对传统的GM(1,1)模型短期跟踪效果好而长期跟踪误差较大的问题,将每次预测值与真实值的偏差作为影响因子,对GM(1,1)算法进行了改进,改进后的预测值更加接近真实值,并能保证长期跟踪的效果.最后通过车辆跟踪试验验证了改进算法的有效性,减小了预测值与真实值的误差.