多点国际眼光

本期我们重头推出的2005年日本本田公司摩托车业绩报告,是一次"别有用心"的计划,旨在让我国摩托车行业企业在埋头拉车的时候,多抬头看看路,瞧瞧同路人怎样走,已经离我们多远了,一句话,使大家多点国际眼光。首先要说明的是,此国际眼光不等于彼国际眼光。2005年,我国摩托车在国际市场上再掀波澜,出口量与出口额均呈强劲上升势头,单一地看,我国摩托车行业市场国际化程度已大大提高,已经很有国际眼光了。但我们更应认识到,这种国际眼光太过于宏观,多着眼于行业这个点上,在企业这个微观环节着眼不多,尤其是与国际摩托大佬企业比较不多,这样很容易使我国摩企对自己取得的丁点成绩沾沾自喜,甚至忘乎所以。因此我们提出,摩企要多点国际眼光,要专门寻求国际摩托大佬如本由公司类作为参照物,多看到些自己的不足之处,这样可告诫自己永远不要满足于已经取得的成绩,发奋图强,知耻而进,赢得最终的超越。长期以来,国内摩托车行业竞争激烈,行业企业个个身经百战,成功者个个锻成百战不败身。中国摩托企业不简单,生于竞争、长于竞争、成于竞争这个事实,形成一道有别于国内各行各业的特殊风景     

基于卷积神经网络的铁路曲线特征点检测算法

针对现役轨道检测系统中曲线特征点检测算法参数难以适应实际线路中曲线半径范围较大,以及由于参数设置不当导致检测的曲线特征点位置与实际位置偏差较大的问题,结合机器学习算法,提出了一种基于卷积神经网络的曲线特征点检测算法.该卷积神经网络模型可以同时对曲线的特征点进行分类和定位,将一段连续的超高数据归一化处理后作为输入数据,计...     

舰船遥感图像非线性畸变自适应校正研究

针对摄像机成像模型受非线性映射导致所获取舰船遥感图像存在的非线性畸变,根据Tsai畸变模型和Brown畸变模型构建改进处理的非线性畸变模型,通过实验场校验法解算非线性畸变模型的校正参数,实现目标坐标的校正处理,采用双线性内差值法对原始舰船遥感图像作重采样处理,获取畸变校正后的舰船遥感图像。实验结果表明：该方法可实现舰船遥感图像的非线性畸变校正,校正后畸变误差均值、畸变百分比较小。     

奔驰W221夜视辅助系统组成与检修

一、基本组件基本组件工作原理框图,如图1所示。1．夜视辅助系统,开/关2．旋钮式开关在“自动”位置3．白天行驶灯光被激活4．加强标准5．轮速6．车速7．驾驶位置情况8．照片传送9．激活左侧、右侧红外线灯10．左侧、右侧红外线灯的当前情况11．显示传送12．显示传送错误A1．仪表A1p8．电子车速表A80．智能式直接选挡伺服模块B38/2．雨量/光线传感器B84/2,夜视辅助摄像机E1e11,左侧红外线灯E2e11,右侧红外线灯L6/1,左前轮速传感器L6/2,右前轮速传感器L6/3,左后轮遽传感器L6/4,右后轮速传感器N3/9．CD控制模块(柴油发动机控制模块)N3/10,ME-SFI[ME]控制模块(汽油发动机控制模块) N10/1．带保险和继电器模块的前SAM控制模块N47/5,ESP控制模块N62 /1．城市辅助系统控制模块N70．顶部控制模块N72/1．前部控制模块N93．中央网关控制模块N101．夜视辅助系统控制模块S1．外部灯光开关S189．夜视辅助系统按钮B．内部CAN E．底盘CAN F．中央CAN H．车辆动力CAN I．动力系统传感器CAN LINB3．前部控制面板局部CAN LVDS,低压区分信号上图1基本组件夜视辅助系统元件位置如图2所示。夜视辅助系统网络结构图如图3所示。摄像机位置如图4所示。前照灯(带红外灯)如图5所示。E1e11红外线灯,也是一种卤素灯,在前照灯内安装的光过滤器将其他所有可见光全部过滤掉。被红外光照射的路面状况被摄像机拍摄并在仪表中显示。     

离合器压盘总成动平衡工装设计的体会

1机械加工工装设计定位原理和定位精度传统的机械加工工装设计,采用的定位原理是六点定位,并尽量避免过定位。应用最典型的有一面两销定位,为了防止过定位,其两销中一个定位销为圆柱销,另一个定位销必须采用削边销结构。由于定位销的同轴度、位置度以及定位间隙的影响,其定位精     

"明思克"航空母舰成功系泊之所在

本文着重介绍了扇形风标多点配重系泊技术,以及该技术成功地应用于“明思克”航母在深圳大鹏湾沙头角少域的系泊情况。旨在为其他海洋工程的研究提供一条成功的经验。     

瑞风车空档滑行时发动机转速高

一辆HFC6500A1瑞风商务车,装配韩国产G4JS 2．4 L电控多点喷射汽油发动机和手动变速器,累计行驶12．3万km,因空档滑行时发动机     

轿车顶盖多点成形时非连续性边界条件的处理

将多点成形技术应用在轿车顶盖成形过程中。基于虚功率增率型原理和经典的J2流动理论,建立了具有材料、几何与非连续性边界条件三重非线性空间曲壳的有限元模型,给出了多点成形时非连续动态接触边界条件的处理方法,采用ANSYS软件对所建模型进行轿车顶盖多点成形过程的模拟,并通过实验得到了验证。     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping, SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

一种基于机器视觉和Kalman滤波的水下电缆定位方法

为了有效检测水下电缆,利用机器视觉技术处理采集的水下电缆图像,根据水下系统坐标模型和相机内参数获取电缆相对位置信息,通过Kalman定位融合算法减小航迹推算后产生的偏差值以达到修正水下机器人(ROV)跟踪路径的目的。实验表明,所提方法适用于成像质量较低的水下检测环境,可识别弯曲度较小的水下电缆轨迹并进行准确定位,检测成本低且易于实现,为水下电缆巡检工作提供技术支持。