基于DS证据理论的不同光照条件下道路边界识别

为提高在不同光照条件下道路识别算法的适应性,采用从局部区域提取方向、道路边界梯度和灰度等3个特征的方法,该特征的提取几乎不受不同光照导致的道路图像全局灰度变化和阴影等噪声的干扰。共选取了14种特征单元,将道路的方向特征准确融入到局部梯度和局部灰度值中。通过应用DS证据理论,将道路边界3个特征和有效统计单元所占比例进行有效信息融合,使得目标函数可以准确拟合曲线的总体质量。在大量实验样本和光强信息的基础上,设定不同光照条件下的道路边界检验阈值选取范围,提高了识别的实时性。实验结果表明,该方法可以适应各种不同光照条件下的道路边界识别,且具有良好的准确性和实时性。     

基于动力学模型的车辆转向控制器不足与变结构控制方法的研究

本文从理论上分析了基于车辆二自由度转向动力学模型的转向控制器在低速时产生失稳的原因。为解决失稳问题,本文提出了相应的解决方法,建立了基于预瞄运动学的车辆转向控制模型,采用滑模变结构控制理论设计了车辆的转向控制器,使车辆转向控制具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

基于EEMD和熵理论的电动汽车制动意图识别方法

为抑制制动踏板信号中存在的间歇性成分或脉冲成分所造成的信号分解过程中的模式混叠现象,进一步提高制动意图识别的准确率和实时性,本文中提出了基于平均经验模式分解(EEMD)和熵理论的电动汽车驾驶员制动意图聚类识别法。首先,运用EEMD算法将制动踏板信号分解为IMF分量,以抑制模式混叠现象,更准确地提取制动踏板信号特征。接着,运用Shannon熵对IMF分量进行筛选,以减少特征提取的计算量。再用样本熵提取筛选后的制动踏板信号IMF分量的特征,得到不同制动意图的制动踏板信号特征向量。最后,运用聚类算法对制动意图进行识别。离线试验和实时试验的结果表明,基于EEMD和熵理论的制动意图聚类识别法比基于HHT的制动意图识别法具有更高的识别准确率和更好的实时性。     

山区高速公路岩溶地质桥梁桩基处理方案分析

岩溶地质桥梁桩基的处理需要根据桩位处地层信息、溶洞位置、尺寸、填充情况等因素来确定。宜宾至昭通高速公路二期工程灰岩区长度21.41km,岩溶区桥梁有14座,结合该工程具体案例,从勘察、设计、施工多个角度分析了山区高速公路岩溶地质桥梁桩基础处理方案,得出岩溶区桥梁桩基尺寸、长度、入岩深度和溶洞顶板持力层厚度的取值方法以及溶洞处治的关键技术和控制要点,以确保工程的整体质量,最大程度保证工程的综合效益。     

基于重要工况点的柴油机逐点模型标定

电控柴油机的标定需要综合考虑油耗、排放、进排气温度等因素,但随着国五排放法规的实施,导致标定难度成指数级增加,传统的标定手段工作量大,成本高。文中在模型标定的基础上提出了基于重要工况点的逐点模型标定方法。通过聚类分析并结合实际排放特性分析,选出NEDC循环工况中重要工况点;采用空间填充法完成对各工况点的试验设计,并通过台架试验采集发动机试验数据;在完成各响应模型搭建的基础上,通过遗传算法得到各工况点下的最优燃烧参数组合;根据三次多项式拟合完成MAP绘制;基于万有特性试验对MAP进行优化,同时进行整车转鼓排放试验。研究结果表明,该标定模型生成的MAP具有良好的燃油经济性和较好的排放性能,可以准确地预测发动机响应参数,相较于人工标定油耗降低了15%。     

地质雷达信号采样定时控制

针对地质雷达信号数据采集过程中,采样时刻的定时精度与定时范围难于兼顾的实际,基于斜波发生器原理,用高分辨率数模转换器生成基准比较电压,实现高精度可编程定时电路。可编程计数范围为16bit,实际最小定时单位达8ps,折合采样频率高达50GHz。使用该定时器的地质雷达,采样时刻抖动小于1ps;室内条件下用2GHz天线在3m范围内探测移动金属板,测量误差为1%;野外环境下用100MHz天线对湖底6 2m内的不同目标进行勘探,测量误差在5%～8%范围内,实现地质雷达对地下目标体的高精度定位。     

瀑布沟隧道光面爆破

本文对光面爆破施工技术在瀑布沟隧道施工中的应用进行了总结，可供其它隧道光面爆破施工参考。     

27.5kV电容型高压验电器验电死区问题探讨

论述了接触网用27.5kV电容型高压验电器验电死区问题产生的原因,并结合接触网作业的实际,提出了一些对策和建议,以防事故发生。     

浅析接触网菱形分段绝缘器故障原因与对策

分析了一起接触网菱形分段绝缘器击穿故障,结合既有线分段绝缘器运营经验,提出了对策和建议,为防止类似事故的发生提供借鉴。     

基于灰度图像的复杂环境下智能车辆道路边界识别

对于智能车辆在一些常见复杂环境下的道路识别,传统的预处理过程要对图像进行二值化,造成大量有用信息的丢失.文中直接利用灰度图像上道路边界的灰度及其梯度信息,构建基于小块统计的目标函数,用于评价道路边界的拟合质量,起到滤波的作用,有效地剔除复杂环境下的各种不规则纹理噪声.试验结果表明,本方法能有效地消除光照条件和树木阴影等因素的不良影响,准确地识别直线或弯曲道路边界.同时由于无须对图像进行预处理,大大提高了识别的实时性.