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201.
吕毅 《现代城市轨道交通》2013,(3):22-25
线网清分中心的建设对于西安地铁自动售检票系统的发展具有重要的里程碑意义,是地铁线网化运营的必然要求。在对已有建设成果总结分析的基础上,对西安地铁线网清分中心的职能定位、逻辑架构、清分模型等核心技术问题进行了分析研究,并提出相关建议,为后续建设工作的展开提供参考。 相似文献
202.
李斐 《铁路通信信号工程技术》2013,(Z1):183-185
在对激光测距仪的校准和检定中,通过建立测量不确定度数学模型,评定、计算不确定度,判定测试结果能够是否处于合理的不确定度范围,讨论正态分布置信区间的实际取值的取舍,最终得出激光测距仪的校准结果。 相似文献
203.
介绍地面控制自动过分相原理,分析电力机车通过该系统时的暂态响应,并以HXD3型机车为例分析控制逻辑,总结归纳交流机车兼容技术方案.同时对此项技术应用后的经济效益和社会效益进行分析. 相似文献
204.
从应用角度介绍西门子ATS系统中的列车自动调整(ATR)功能,包括在不同运营场景下系统的使用。由于列车自动调整功能和时刻表有着密切的关系,因此介绍了西门子运行图编辑软件FALKO和与之相关的一些内容。 相似文献
205.
为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明:与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。 相似文献
206.
207.
本文针对因ROV在水下作业过程中的非线性及耦合运动特性而导致采用传统Simulink建模方法效率低下的问题,将Modelica语言应用于ROV力学系统建模过程中,提出了一种通用的、面向对象的水下航行器运动建模方法.简要介绍了Modelica语言的特性和优点,应用其面向对象的建模思想构建仿真框架,将ROV力学系统按受力性质进行分析、分类与模块功能划分,定义共用、可重用的底层运动学与力学连接器作为模块间交互接口,实现各模块由数学模型到仿真模型转化.在顶层模型中通过组件实例化整合各模块,应用组件连接机制,创建完整的ROV力学系统.选取工况对其运动特性进行仿真,分析仿真结果,以验证建模方法便捷性和正确性. 相似文献
208.
文章分析了目前自动驾驶公司创立的自动驾驶卡车商业化运营模式,看看其中传统重卡OEM怎么定位。本文也欲弄清卡车自动驾驶公司的商业模式现在发展到哪一步了,看看什么时候自动驾驶卡车落地商业化,为重卡OEM布局自动驾驶提供参考。 相似文献
209.
2021年7月7—9日举办的"2021道路运输车辆展"上,宇通客车再次展现"硬核风采",展出了面向当下和未来热点细分市场的最新产品和科技成果,包括6 m电动微循环小型公交客车ES6(全国首发)、L4级自动驾驶微型电动公交客车-小宇2.0、T7自动挡汽油版高端商务车、宇威U10智能网联公交客车、F12燃料电池城市客车等"全明星"阵容,期间为ES6举行了全国首发仪式。此次没有展出公路/旅游客车,也没有展出大型传统能源客车。 相似文献
210.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献