识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。     

D小调惟美 上海大众斯柯达Rapid

悠扬的琴声回荡耳边,动听的D小调应声而起,惟美的事物始终会被人们流传,更会被不断创造。在汽车设计师眼中,线条便是他们拨动的琴弦,每一次颤动都能收获到舞动的音符,就好像从Vision D到Rapid的衍变一样美妙绝伦     

美国码头营运商的“主场优势”还能维持多久

<正>五家最大的全球码头运营商只有一家在美国有业务,是什么使得该行业最大的巨头远离美国市场?四家巨头齐齐缺席北美码头业界人们常说,意图向海外扩张的美国公司需要了解当地情况来抗衡他们所选择的神秘且变幻莫测的国外市场。同样地,国外集装箱码头运营商意图进入美国市场也同样需要了解美国当地情况。     

王者甄选 黄金之舟

作为Impero40系列的一员，CacosV毫不吝于展现其硬朗的外形，拥有极高的辨识度。CacosV的线形毫不做作，散发着现代的气息，辅以干净流畅的侧影，透露出沉稳、庄严、自信的气质，配合其大胆的黄金色调，淋漓尽致地表达出夺人瞩目的设计意图。作为一艘三层甲板的超级游艇，CacosV以其大刀阔斧、勇往直前的风格魅力征服了观者的眼球。     

基于加速度的混合动力城市客车加速踏板解析算法

以混合动力城市客车为研究对象,提出基于加速度的驾驶员加速踏板的踏板控制算法,从而解析出驾驶员意图,更好地操控加速踏板.实际应用效果良好.     

路桥工程管理在项目建设中的重要作用

我国路桥行业在经过近十多年的发展,取得较大的进步.但是,总的来说,其管理水平与现实发展间还存在较大差距,亟待提高.近年来,公路桥梁工程质量事故较多,施工工期拖延较普遍,施工利润普遍不高.特别是最近出现的多起重大工程质量事故,不仅给国家和人民的生命财产造成了巨大的损失,造成了不良的社会影响,同时也给路桥施工项目管理敲响了警钟.这些事故无一例外都与项目管理有关,都是由于项目管理不善抑或管理不规范造成的.当前,施工现场管理混乱、施工流程存在较多的浪费、项目采购管理落后等问题在路桥施工项目过程中较为突出.     

论言外行为在大学英语教学中的运用

在英语教学中,学生往往只理解句子的表面意思,却不理解句子的言外之意,不能通过言内和言外的连贯作用把文章的深层含义理解透彻;而老师由于时间关系,可能无法详细讲解言外行为在英语中的作用,从而师生都忽视它的作用.本文从理论和实践相结合的角度分析言外行为在英语教学中的作用.     

学习掌握总部规定标准贯彻落实上级意图要求--总后军交运输部第三运输局姜锐刚局长在2005年全军车辆检测干部集训班上的讲话(摘登)

关于全军车辆检测工作的情况 我军车辆安全环保检测工作自1995年在部分地区试运行，1999年正式展开，至今已整整10年，在各级的共同努力下，得到了很好的发展，取得了可喜的成绩。     

面向混合交通流的智能网联车鸣笛意图识别模型

为使混合交通流(Mixed Traffic Stream，MTS)下智能网联车(Intelligent Connected Vehicle，ICV)实现鸣笛意图(Horn’s Intention，HI)识别，更好地遵循常规车辆(Manual Vehicle， MV)的驾驶意图，提出ICV 对MV 鸣笛声的“ 感知(Perception) — 定位(Location) — 识别 (Recognition)”模型(简称HI-PLR)，采用深度卷积—循环神经网络(Deep Convolution Recurrent Neural Network, DCRNN)算法感知鸣笛车辆(Horning Vehicles, HV)的鸣笛声；采用到达时差 (Time Difference of Arrival, TDOA)算法定位HV；再基于运动时间窗(Motion Time Window, MTW)的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法识别HI.实验结果表明，HI-PLR可使 ICV 对混流中车辆的鸣笛声感知准确率达90.4%，定位角度估计误差小于5°，HI 识别率达 82.5%，为ICV在MTS中的智能驾驶决策提供依据.     

基于驾驶意图模糊识别的PHEV输出转矩控制的研究

为使插电式混合动力汽车输出转矩充分符合驾驶员的驾驶意图,提出了一种模糊控制方法,并在Matlab/Simulink中建立了仿真模型.通过反模糊化,将设计的模糊控制规则转化成模糊控制查询表,移植到整车控制器中进行实车试验.仿真和试验结果表明,此控制系统能更好地辨识驾驶员的驾驶意图,车辆可平稳地逼近目标速度,达到了控制目的.