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972.
973.
974.
准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明:基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。 相似文献
975.
976.
为实现商用车线控转向,设计一套新的线控转向系统架构及其转角跟踪控制算法。新的线控转向系统采用丝杠螺母结构中的丝杠直接控制纵拉杆,螺母通过带轮机构被电机驱动。对线控转向系统结构进行运动学分析,推导转向系统可变传动比,采用前轮转角为状态变量,建立线控转向系统二阶动力学模型。基于转角跟踪目标,采用反步控制算法,设计线控转向系统转角跟踪控制器,通过反馈系统线性化处理系统参数不确定和环境干扰问题,实现准确的目标转角跟踪,并建立李雅普诺夫函数,证明了采用反步控制的线控转向系统是渐进稳定的。搭建采用“丝杠螺母+带轮机构”架构的线控转向实车底盘测试台架,选取蛇形和混合工况进行控制算法验证。研究结果表明:与滑模控制算法的测试结果对比可知,反步控制算法绝对平均跟踪误差值降低了71.88%~79.57%,跟踪误差标准偏差值降低了71.32%~78.50%;线控转向系统反步控制转角跟踪算法能够减少系统收敛到原点的时间,抑制系统的抖振,提高车辆线控转向系统转角跟踪的操纵灵活性。 相似文献
977.
978.
目的对汽车设计中的家族化符号与社会通识符号间的应用关系问题进行分析。方法以市场较成熟的汽车品牌家族化设计特点和消费者实际购买情况为参考,比较符号在信息传达过程中的解码效果和市场反馈。结果得出家族化符号与社会通识符号间互为影响,家族化符号会因社会思潮的变化而衍变,同时也通过消费反馈形式引领社会通识符号的发展。结论在未来的车辆设计过程中,结合运用家族化符号和社会通识符号或能达到最佳信息传递效果,满足市场需要,占据更大市场份额。 相似文献
979.
980.