无人车行驶环境图像的几何测距

本文中提出了一种无人车行驶环境图像的几何测距方法。首先,利用迁移学习的方法改进Tiny-YOLOv2网络模型,对需识别的物体进行训练与检测,标记物体并定位物体在图像中的位置。其次,提出了一种通过物体分类、边缘检测及边缘拟合的方法,进一步提取物体的图像信息。最后,建立了一种基于空间几何理论的测距模型,结合物体先验信息实现了物体的距离测量。该方法在4 m以内88%以上的测量值误差不超过0.2 m,同时测量误差并没有随着距离的增加而有较大变化。     

HEV的新型分汇流式多能源动力总成

文中提出一种用于混合动力电动汽车(HEV)的新型分汇流式多能源动力总成，以克服现有分汇流式动力总成的行星机构变速不变矩等缺点，提高总成传递功率的容量和效率、扩大其速比连续可调的范围。详细分析了这种机电一体化的新型动力总成的工作机理，探讨了其设计和实现的关键问题和一般方法，初步揭示了其特性和工程应用前景。     

用选择性声强技术识别车内噪声及其成因

识别车内噪声的方法有许多。其中,将测试部位噪声信号作为参考信号,与噪声源的声强进行相关分析以确定声源的位置和响应频谱的方法称为选择性声强技术。本文运用此技术,通过对国产轿车给定工况下的测试分析,确定出试验车发动机舱内最大噪声的位置和驾驶员耳旁辐射噪声产生的原因,为进一步降低该车噪声提供了参考依据。     

基于瞬态均衡的混合动力电动汽车动力电池管理系统

在论述动力电池能量管理系统的必要性和基本构成之后,介绍了以Motorola推出的HCS12系列单片机和电池监测芯片DS2438为核心的电池监测系统及其软硬件设计,设计了以充电使能信号和充电强度信号为控制信号的智能均衡模块,这样构成了电池均衡管理系统.实践证明,该系统可以实现电池的瞬态均衡管理,效果良好.     

基于自适应滤波的电动车纵向滑移率识别方法

根据路面附着状况实时地选择最优的滑移率控制目标是电动车驱动防滑控制策略的关键.针对四轮驱动电动车的特点,研究利用自适应Kalman滤波获得车速信息和轮胎驱动力信息的方法.利用该方法实时估计车速和驱动力等参数,并计算附着系数-滑移率曲线的斜率k,以对路面附着状况进行精确估计.通过将计算得到的斜率与设定的最优滑移率所对应的斜率之差作为控制参考量,及时地调整驱动电机的输出转矩,提高电动车的道路附着系数利用率,以获得更好的电动车驱动防滑控制效果.仿真结果表明:车辆在高、低附路面行驶时,该算法均可有效地估计滑移率的k值.     

基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究

无人驾驶决策算法可以分为端到端的决策算法与分层式决策算法，分层式算法由于可解释性强、鲁棒性高而被大多数主机厂采用。规划模块是分层式决策算法中的核心模块，它承接感知与地图模块的信息并输出驾驶轨迹或动作，而人工势场法由于规划效率高、信息提取能力强，被越来越多地应用于无人驾驶决策规划领域。但现阶段的人工势场存在未考虑目的地因素或建立目的地单点引力场导致远距离引力过大、方向错误的问题，无法应对复杂交通环境。针对这些问题，提出一种无人驾驶“行车意图-风险复合场”(Driving Intention & Risk Field, IRF)，根据目的地、车辆、道路边界等要素各自的特点分别建模，并以势场的形式统一在IRF中。创建考虑全局规划的全局引力场，将全局规划路径离散成等距离的路径点，并动态选取感兴趣范围内的路径点进行全局引力场的构建。为了验证模型的性能，搭建IRF-SAC动态规划算法平台，并在CARLA仿真环境分别设置高速公路场景、十字路口场景和环岛场景。研究结果表明:相比于NF-SAC和FSM，IRF-SAC算法在安全性、舒适性、通行效率上均有显著提升；在高速公路场景下，IRF-SAC显示出较强的路径跟踪精度和鲁棒性，最大位移偏差相对于NF-SAC和FSM算法分别下降了44.8%、70.2%；在十字路口场景下，与NF-SAC及FSM算法相比，平均危险系数分别降低12.0%、20.6%，纵向加速度均方根分别降低13.2%、44.9%，行驶时长相较于FSM算法减少了39.2%；在环岛场景下，与NF-SAC及FSM算法相比，平均危险系数分别降低了31.7%、52.9%，纵向加速度均方根分别降低了27.0%、19.0%。     

EV6600电动客车能量反馈系统设计

在研究能量回馈原理的基础上，设计混合励磁无刷电动机在汽车制动过程的能量反馈控制系统。以电流给定，脉宽调制(PWM)调压调速系统为例，研究各种制动状态下的能量回馈过程。通过合理控制，即使在较低车速时也可实现能量反馈。由于采用了电流负反馈控制方式，制动力矩的大小可根据需要进行控制。将该系统安装在EV6600电动汽车上进行试验，结果表明：该控制逻辑及系统可达到10％左右的能量回收率。     

电动汽车理论模型的建立及应用

电动汽车是机电一体化的集合体，本文将电动汽车分为蓄电池、串激直流电动机和整车三个部分进行理论分析，并建立相应的数学模型，以电动摩托车车为例，应用所建模型进行计算。计算结果与试验值吻很好，证明限模型的正确性。     

基于瞬时优化的HEV控制策略

以一种充电保持型并联式混合动力电动汽车（hybrid electrical vehicle，HEV）为具体对象，研究以瞬时等效燃油经济性和排放性能为综合优化目标的控制策略。该策略以传动系统的能量转换效率和排放“效率”作为评价燃油经济性和排放的指标来建立优化目标方程，通过基于HEV整车及动力总成相关数学模型所建立的Matlab／Simulink仿真优化平台，搜寻出全部转速一转矩需求条件下动力总成各元件的理想能量分配及相应档位，并以MAP图的形式存储于车载监控器中。监控器根据HEV荷电保持的设计要求，按瞬时工况调用这些MAP图，以简单查表计算方式对理想值实时地作适当修正和调整。所述监控策略的有效性、实时性通过若干典型行驶工况仿真及实车应用得以证实，展现出良好的实用价值。