RS232/CAN智能协议转换器及其通信网络

为研制RS232/CAN智能协议转换器,根据技术要求,确定其硬件系统主要由RS232接口、CAN协议控制器和CAN总线收发器等组成,软件系统主要由参数设置子程序、RS232串口/CAN转换子程序、CRC校验子程序等组成。关键技术包括:在CAN控制器软件初始化过程中对系统中断的控制;采用硬件流控制实现数据传输过程的控制。将2个RS232/CAN智能转换器通过双绞线连接起来,实现2个设备之间的RS232点对点远程通信。在各设备处安装RS232/CAN智能转换器,通过双绞线连接,并在端点处安装匹配电阻即可组成RS232/CAN通信网络。在调度集中车站智能自律分机系统中,采用RS232/CAN智能协议转换器构建通信网络,既可充分利用原来的软硬件系统,又可提高系统的效率,缩短开发周期。     

综合布线系统及其应用

本文结合海润国际住宅综合布线工程阐述了综合布线系统的组成及应用,介绍了综合布线铜缆系统的现状及发展方向。     

数字集群共网智能网组网设计方案的研究

本文研究分析了数字集群共网智能网组网设计方案及考虑原则，包括业务需求分析、用户预测和组网方案，并探讨网络规模和容量设计等关键的技术问题和需要重点考虑的内容。     

基于车载信息采集平台的智能交通系统实现方式

本文介绍了智能交通系统特点和发展,分析了车载信息采集平台的软件结构设计,提出了设计信息采集平台的基本功能要求和建立方式,进而讨论了智能交通系统的功能实现过程和运行情况.     

车辆安全行驶智能系统设想

笔者针对车辆的不安全行驶所造成的大量道路交通事故现象,从智能交通系统的概念和交通人机系统的原理出发,设想了车辆安全行驶智能系统,以实现对车辆超速、行驶稳定性、跟车、超车等行为的智能预警与控制.     

国内乘用车对行人下腿碰撞保护现状

为研究我国国内乘用车对行人下腿型碰撞保护现状,文章以35款国内车型下腿型碰撞试验为基础,对试验结果数据进行了数据分段统计,并根据试验条件对结果数据进行了分析,从数据整体分布、车型特点及碰撞区域特征3个方面展开论述,提出了国内车型在改善行人下腿型碰撞保护性能方面亟需解决的问题和应当深入研究的方向。最后对行人下腿型碰撞保护试验的发展趋势进行了展望。     

一种智能四驱控制的CRUISE仿真及应用

智能四驱是目前SUV车型发展的趋势,如何对该整车模型建模及性能仿真显得尤其重要。文章根据一款SUV车型物理结构及所采用的控制策略进行分析,采用CRUISE软件搭建整车性能仿真模型,并通过试验结果对其动力性经济性进行验证。表明,常用工况中,智能四驱仿真结果与两驱模式下性能基本一致,提供了一种比较行之有效的整车性能匹配的分析方法。     

装备手动变速器的商用车加速噪声试验方法修订建议

欧洲经济委员会于2007年颁布了汽车加速行驶车外噪声试验新方法并计划将其发展为ECE R51/03系列。通过对验证试验结果的分析发现,部分装备手动变速器的商用车,由于发动机转速及传动系速比特性无法达到新方法中规定的目标条件,从而无法选择合适的试验挡位。为此,结合GB 1495—2002中对类似情况的处理方式及ECE R51/03系列法规的宗旨,提出了对相应条款进行修订的建议。     

Towards data-driven car-following models

Car following models have been studied with many diverse approaches for decades. Nowadays, technological advances have significantly improved our traffic data collection capabilities. Conventional car following models rely on mathematical formulas and are derived from traffic flow theory; a property that often makes them more restrictive. On the other hand, data-driven approaches are more flexible and allow the incorporation of additional information to the model; however, they may not provide as much insight into traffic flow theory as the traditional models. In this research, an innovative methodological framework based on a data-driven approach is proposed for the estimation of car-following models, suitable for incorporation into microscopic traffic simulation models. An existing technique, i.e. locally weighted regression (loess), is defined through an optimization problem and is employed in a novel way. The proposed methodology is demonstrated using data collected from a sequence of instrumented vehicles in Naples, Italy. Gipps’ model, one of the most extensively used car-following models, is calibrated against the same data and used as a reference benchmark. Optimization issues are raised in both cases. The obtained results suggest that data-driven car-following models could be a promising research direction.