基于TR40超声传感器的智能车辆障碍识别和避障控制方法研究

着重阐述基于超声传感器的智能车障碍识别和避障控制。本设计基于超声定位原理和几何关系模型,利用圆弧形布置五只单脉冲超声传感器不仅可以判断壕沟和凸起等障碍,而且可以识别壕沟深度和凸起高度,结合搭载车辆的通过性能参数和预设阀值,决定是直线通过障碍还是规避障碍;利用实时更新的A/D采样值的加权平均值判断转向方位和转向角,并以切缘法绕过大型障碍。为了提高障碍识别的可靠性和准确性,采用发射不同长度脉冲串的办法校验采样信息,从而滤除干扰信息。     

小议提高顾客满意度

所有消费，顾客希望得到的都是“物有所值”，而在消费过程中，顾客追求“物超所值”更是一种非常普遍的消费心理。     

网络对沟通行为的正性影响

本文从沟通的人际交往功能出发,论证了网络作为新型的沟通渠道所具有的隐秘性,包容性、补偿性、时空便捷性迎合了现代人的交往需要,有利于人们在交往中的心理保健、归属感、成就感以及扩大了沟通的范围、提高了群体沟通的效率,这些网络对沟通行为的正性影响使得网络沟通作为一种新型沟通方式显示出极强的生命力。     

内孤立子遇海脊障碍物的能量消散和速度分布

为了观察内波受海脊地形影响的演化及运动机制,进行了实验室试验.研究表明,海脊地形对内波的影响可以划分为轻微影响、中度影响和强烈影响（波形破碎）3种程度,无因次障碍参数是划分内波与障碍物交互作用的重要依据-当无因次障碍参数小于0.5时,为轻微影响;介于0.5～0.7之间时,为中度影响;大于0.7时,为强烈影响,将使内波产生明显的破碎现象.随无因次障碍参数的增大,无因次波速减小,而内波的能量消散增大.     

Regularity of solutions of obstacle problems

In this paper, we improved the regularity results of obstacle problems, in which the smooth conditions of the coefficients a^ij （x） are released from C^1 （^-Ω） to L^∞ （Ω） .     

长春西汀对抑郁大鼠MECT后学习记忆障碍的改善作用机制

目的 探究长春西汀对抑郁大鼠无抽搐电休克(MECT)后学习记忆障碍的改善作用机制。方法 采用慢性温和不可预见性应激(CUMS)法构建抑郁症大鼠模型,将30只抑郁症大鼠随机分为抑郁组、MECT组、MECT+长春西汀(10 mg/kg)组,每组10只,另选取10只未处理的健康大鼠作对照组。采用Morris水迷宫实验和新物体识别实验检测学习记忆能力,糖度偏好实验评估抑郁状态,制备海马脑片进行电生理实验,高尔基染色检测树突棘密度,qPCR和Western blotting实验检测内源性大麻素相关基因[二酰基甘油脂肪酶(DAGLα)、单酰甘油脂肪酶(MAGL)和内源性大麻素Ⅰ型受体(CB1R)]表达。此外注射慢病毒下调海马中CB1R和DAGLα表达,再次建模与处理后,进行行为学检测。结果 与对照组比较,抑郁组糖度偏好、空间探索时间、相对辨别指数、长时程增强(LTP)、树突棘密度、DAGLα和CB1R表达降低,逃避潜伏期和MAGL表达升高(P<0.05);与抑郁组比较,MECT组糖度偏好、逃避潜伏期和MAGL表达升高,空间探索时间、相对辨别指数、LTP、树突棘密度、DAGLα和CB1R表达降...     

基于改进熵权-突变级数方法的多式联运承载力评价研究

为了提升多式联运可持续发展路径,识别制约多式联运发展的障碍性因子,对多式联运承载力进行评估,以河南省多式联运发展软环境为研究对象,从社会承载力、运输承载力、组织承载力、环境承载力4个维度确立了14个评价指标。通过改进熵权法确定指标重要度并与突变级数相结合,提出了河南省多式联运承载力评价模型,实现对河南省18个地市的多式联运承载力评价及障碍性因子诊断。研究结果表明：郑州市、洛阳市、南阳市的多式联运承载力总隶属度大于0.567 3,承载力评价为I级水平;集装箱联运量、滚装运输铁路货运量指标是制约河南省各市多式联运承载力的主要障碍性因素。     

A-调和型障碍问题最优解的唯一性

采用扰动的方法给出了齐次Ａ－调和型障碍最优控制问题对控制变量的连续依赖性和最优解的唯一性。     

自动驾驶障碍车辆行为预测技术研究

为了使自动驾驶车辆可以像有经验的驾驶员一样对周围车辆的行为做出准确的判断,通过车辆周围传感器来感知障碍车辆的相对位置信息,并结合自身车辆的高精定位信息,获得障碍车辆的精确位置,通过应用隐马尔可夫模型建立不同驾驶行为的预测模型,最终通过模型的预测来判断障碍车辆的可能驾驶意图,辅助自动驾驶车辆进行有效的驾驶决策,更好的规划安全高效的行驶路线。     

基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制

本文中针对大曲率转弯工况下,智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(NMPC)的纵横向综合轨迹跟踪控制方法,通过NMPC和障碍函数法(BM)的有效结合,提高了跟踪精度,改善了行驶稳定性.首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型,采用...