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基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了以中精度惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)为主,与全球导航定位系统GPS(Global Position System)等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案.设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法.经计算机模拟仿真证明,神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法. 相似文献
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为了解决单一软件对电动汽车性能仿真分析中存在的误差和不足的问题,提出了一种基于Cruise-Carsim联合仿真的建模方法.首先将Carsim中内置的传动系统与Simulink平台建立的电池、电机及控制策略模型相匹配,建立了某型电动汽车的Carsim整车模型,然后将Cruise中建立的以传动系统为核心的电动汽车模型与C... 相似文献
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为了落实我国智能制造发展规划(2015-2025年)指导精神,以我国汽车产业链智能制造需求为导向,加快提升新能源汽车智能装备系统研发与集成工程技术能力,全面实现我国汽车智能制造自主创新体系和国产化水平,在机器人应用最为广泛的汽车及其零部件行业大力发展智能装备与系统、培育发展系统集成及其应用,成为了当前我国智能制造202... 相似文献
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先进驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)是缓解汽车安全问题,方便人们智能出行的有效途径。ADAS系统的开发涉及到复杂度很高的系统工程,如何开展以及建立测试评价体系等是行业内亟需解决的问题。文章基于模型的测试开发(Model Based Design,MBD)理念,在NI实时仿真系统的环境中,通过PreScan建立的仿真场景和虚拟传感器模型以及CarSim建立的车辆动力学模型,提出了先进驾驶辅助系统硬件在环测试平台的搭建方案,并进行了仿真测试,对解决ADAS系统的开发测试等相关问题具有一定的借鉴意义。 相似文献
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车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性. 相似文献
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