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提出了一种纵横向协调控制的路径跟踪控制方法; 建立了车辆预瞄误差模型和考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型, 以此引入道路曲率地形因素; 基于模糊规则设计了预瞄距离发生器, 解决预瞄误差模型中固定预瞄距离的问题; 建立了预测时域与道路曲率的函数关系, 运用模型预测控制算法求解前轮转角, 从而建立路径跟踪控制器; 运用指数模型表示车辆期望车速, 设计了比例积分微分纵向控制器控制车速以改善路径跟踪精度; 运用质心侧偏角相平面图表征车辆稳定性特征, 设计比例积分微分稳定性控制器以改善车辆稳定性。研究结果表明: 提出的控制方法能在不同附着系数路面上对车辆跟踪性能进行优化, 在干燥沥青路面以车速90 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少33%;在潮湿沥青路面以车速70 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少30%;在冰雪路面以车速55 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少16%。可见, 所提出的控制方法能有效改善路径跟踪精度。 相似文献
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介绍了2019年全球无人驾驶地铁车辆的订单情况.调查发现,2019年全球地铁网络车辆订单中约有1/3为无人驾驶车辆. 相似文献
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无人驾驶汽车的路径规划面临着复杂多变的交通环境,为了更全面的评价路径选择指标以规划更合理的路径,以及更好的解决路段环境动态变化对规划结果造成的影响,研究了一种考虑多影响因素的动态路径规划算法——RDMA*(Real-time Dynamics of Multiple influencing factors AStar)算法.以A*(AStar)算法为核心,通过加入多影响因素的交通评价因子对其代价函数进行改进,综合考虑距离,交通拥堵程度,道路平整度和其他影响因素,应用层次分析法确定各影响因素的相对权重,以综合代价值为评价指标进行路径规划.通过GPS,雷达和摄像头等设备,利用融合感知技术获取相关道路环境信息,根据获取的全局和局部交通环境数据信息,利用实时动态更新策略解决动态环境下的路径规划问题,实时规划最优路径.通过对实际案例进行模拟,结果表明,应用RDMA*方法规划的路径相比基础A*方法规划的路径出行总体耗时减少了15.75%.并且在遇到特殊事件的状况下,通过RDMA*动态规划可为无人驾驶车辆即时提供一条综合代价值最小,耗时最少的可行路径,与改进的A*动态路径规划方法相比减少了10.63%的二次规划综合代价值的损耗,提高了7.83%的时间效率.该方法能更好的适应复杂的道路和交通系统,即时应对动态变化的交通状况,具备更强的实用性. 相似文献
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乘客信任是无人驾驶出租车服务推广和广泛应用的关键之一。以数据驱动的无人驾驶出租车服务在给乘客提供价值的同时,其隐私安全问题将引起乘客的担忧,从而引发乘客的信任危机。为揭示隐私视角下影响乘客对无人驾驶出租车服务信任的因素和作用效应,本文从乘客的心理感知方面出发,结合隐私计算理论和信任理论,通过扎根理论分析方法构建出影响因素理论模型,并运用结构方程模型进行实证分析。研究表明:(1)影响因素中感知隐私风险除了个人信息隐私风险,还存在监控隐私风险新因素;感知隐私收益除了传统个性化服务,还存在功利性利益、利他利益2个新因素。(2)各因素对不同维度的信任存在显著影响,并且影响路径有所差异,其中,个人信息隐私风险、监控隐私风险对能力信任、善意信任、正直信任存在显著负向影响;功利性利益、利他利益仅对能力信任、正直信任存在显著正向影响,对善意信任存在不显著影响;而个性化服务只对正直信任产生显著正向影响。研究结果可以为提高乘客对无人出租车服务信任提供一定的理论依据,同时对企业推广普及无人驾驶出租车服务具有重要的理论指导意义。 相似文献
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