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842.
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现有的安全距离模型是基于纵向相对车速或减速度值建立的,没有考虑移动目标的横向运动特性。本文利用移动目标横穿马路的速度、相对位置,建立横向安全距离模型,并提出一种基于横向安全距离模型的主动避障算法。首先,根据横向移动目标横穿马路的速度、相对位置和自车的制动距离建立横向安全距离模型,设计主动避障算法。接着,为计及路面条件对制动效果的影响,引入当前行驶路面估算的附着系数峰值估算最大制动减速度,约束目标避障减速度,并调整制动强度,以适应不同路况的安全避障行驶。最后,以典型横向移动目标骑行者作为研究对象,通过PreScan/Simulink/CarSim联合仿真验证避障算法的有效性。结果表明:基于横向安全距离模型的主动避障算法能有效避免与骑行者碰撞,提高行车的主动安全性。 相似文献
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汽车检测与维修专业教学目前正面临改革,它作为高职院校中最为主流的专业之一首先希望融入"课程思政"教育理念,深度引导学生参与到道德品质、政治觉悟深度培养过程中。现如今,"课程思政"理念已经高度融合汽车检测与维修专业知识内容,形成了全新的综合教学模式,它更被认为是一种行之有效的素质培养教育模式,在高职该专业中发挥了重要作用。本文中首先探讨了专业中实施"课程思政"改革的可行性,并对其改革实施策略进行了全面研究。 相似文献
846.
This article proposes a maximum-likelihood method to update travel behavior model parameters and estimate vehicle trip chain based on plate scanning. The information from plate scanning consists of the vehicle passing time and sequence of scanned vehicles along a series of plate scanning locations (sensor locations installed on road network). The article adopts the hierarchical travel behavior decision model, in which the upper tier is an activity pattern generation model, and the lower tier is a destination and route choice model. The activity pattern is an individual profile of daily performed activities. To obtain reliable estimation results, the sensor location schemes for predicting trip chaining are proposed. The maximum-likelihood estimation problem based on plate scanning is formulated to update model parameters. This problem is solved by the expectation-maximization (EM) algorithm. The model and algorithm are then tested with simulated plate scanning data in a modified Sioux Falls network. The results illustrate the efficiency of the model and its potential for an application to large and complex network cases. 相似文献
847.
分析了城市轨道交通列车基础制动装置在线温度测试的重要性,介绍了温度测试技术,提出了基于热电偶、红外测温仪和热成像仪的多平台温度测试方案,以解决单一温度测试方法存在的不足。热电偶、红外测温仪和成像仪组成的多平台协同温度测试方案是获取踏面制动过程中车轮-闸瓦摩擦副温度场较理想可行的方案。该方案有利于基础制动装置的失效分析,可为城市轨道交通列车的安全运营提供参考。 相似文献
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近年来,社会经济持续高速的发展,人均汽车占有量迅速增加。为了避免车辆追尾等事故发生,结合道路环境下目标检测的难点及要求,文章选择基于卷积神经网络的YOLOv3算法,并针对YOLOv3中使用的k-means聚类算法初始时随机选择质心这一不稳定性以及原本的darknet53网络层数较低导致精度不是很高的问题,引用k-means++聚类算法对k-means聚类算法进行优化,并将darknet53替换成特征提取能力更强的resnet101,进行算法优化。实验结果显示优化后的算法mAP提高了12.2%,基本符合实际应用检测的精度要求。 相似文献