针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求。文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神经网络建立辨识模型对驾驶人风格进行辨识。结果表明;文章提出的方法可以较高的准确率对驾驶人风格进行分类,提高自适应巡航系统适应驾驶人的能力。     

基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性.RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定.在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性.     

自适应巡航系统车间距控制策略

合理的车间距设计可提高车辆自适应巡航的安全性和可靠性.本文分析常用跟车策略,确定适合于客车的车间距控制策略,并通过试验验证.     

RFID技术的定位改进算法在铁路隧道人员定位中的应用

本文介绍无线射频识别技术(RFID)的基本原理,重点阐述基于RFID的LANDMARC定位算法的原理与过程。在此基础上,综合考虑铁路隧道内折射、反射、多径效应等因素对场强的影响,分析LANDMARC定位算法的不足,将此算法进行改进,提出自适应LANDMARC k-邻居算法,结合RF Code公司的硬件系统,将其应用到铁路隧道人员定位系统中。实验证明改进的算法具有更高的定位精度:定位精度在1m以内的标签占70%,比原来算法的60%提高10%;93%的标签定位误差小于1.5m,且最大误差控制在2.5m以内。对提高隧道内人员的安全管理水平具有重要意义。     

一种感应电机定转子互感参数离线辨识的方法

文章利用模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)在恒压频比起动的基础上进行电机转速辨识,并根据电机转子磁链的电压和电流模型,提出一种感应电机定转子互感参数Lm离线辨识方法,以便电机未完全空载时,也能离线辨识出其互感参数。对无速度传感器转速辨识原理以及实现方法进行了介绍,并利用Matlab进行系统仿真,验证了算法的有效性。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

数字式点火模块自适应控制的研究

采用了在常规汽油机上仅利用分电器输出的点火触发信号进行点火提前和点火能量自适应控制的方法；根据国家有关标准进行了自适应点火控制模块的软硬件设计，经道路和发动机台架试验证明该点火器能在一定程度上提高使用车辆的经济性。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

基于灰色评价理论的自适应最优路径选择

充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,依据层次分析法和灰色评价理论建立了一种根据驾驶员的偏好自适应选择最优路径的方法,并设计了相应的决策支持系统,为智能交通流诱导系统的进一步发展铺平了道路。     

法雷奥已经或即将实用化的汽车新技术

智能化自适应前照灯系统(AFS) 法雷奥智能化自适应前照灯系统能根据车前方道路情况,自动调整前照灯灯光,从而有效提高了汽车行驶安全性。弯道照明是该系统的首要功能,它能根据夜间行驶道路的弯道情况,随时自动调整汽车前灯光束。