区域智能交通车辆系统发展及其关键技术综述

综合概括区域智能交通车辆研究中涉及的关键技术,重点介绍了导航控制技术、传感器信息融合技术及通信技术。国内外研究现状表明,区域智能交通车辆系统在区域交通中具有良好的应用前景,是智能车辆领域新的研究热点。     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

桥梁检查视觉机器人系统

大多数的桥梁检查采用人工统计裂缝数量、测量裂缝长度和宽度,并对裂缝部位拍照,检查报告的质量和可信度在很大程度上取决于检查工人的勤奋度和训练度.提出一种用于桥梁检查的机器人系统,该系统由3部分构成:专门设计的汽车、用来移动的机器人装置和控制体系及自动检查裂缝的机器视觉系统.该系统已经被开发用于收集准确的数据,以记录大桥安全环境2年的变化以及查验桥梁安全状况.通过对一座实桥裂缝检查,证明该系统裂缝检查和裂缝跟踪处理的有效性.     

编辑手记……

在这个季节里,富有激情的人们还是用自己的方式来感受炙热产生的活力。在篮球场上参与才是最重要的,这不是一种托词因为哨声响起的时候已经证明我们就是强者。还有内蒙古草原上那满目的绿草、碧蓝的天空、成群的牛羊、火辣辣的阳光,都可以照单全收。看看我们如何的享受高温时节带来的乐趣。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

工程车辆牵引动力学概述及其研究回顾(15)

3.4牵引动力学模型的分析与总结 通过上述机器牵引系统各部件的运动方程式（1.50）～式（1.56）的联立求解,可以分析机器的各种工作状态,计算出相应的动态性能指标.对机器系统来说,输入为发动机的循环供油量△g=△g（h,ωe）,或者说是供油拉杆的位移h（PT的压力pe）;干扰有工作负荷Fx（t）和影响行走机构滑转性能的诸因素,在取静态滑转曲线计算时,干扰仅为工作负荷Fx（t）;系统输出为牵引力fk（t）、行走速度V以及在此基础上计算的牵引功率NT、牵引效率ηT、牵引比油耗gT、牵引小时油耗GT等.     

猎豹智能车无人驾驶系统总体设计

介绍猎豹智能车无人驾驶系统总体设计及其硬件和软件的设计特点和实现方法。系统采用机器视觉来识别高速公路车道线,利用拟人控制算法来实现车辆自动驾驶控制,最高时速为95km/h的初步试验结果验证了系统的可行性。     

浅谈摩托车发动机气门异常损坏的原因

气门作为发动机配气机构中的执行元件,是保证发动机动力性、经济性、可靠性及耐久性的重要零件.由于在恶劣的工作条件下担负着特殊功用,所以气门故障时有发生,轻则损及功率,重则机器报废甚至产生恶性事故.本文从气门设计、使用方面对气门失效的原因进行了分析,并提出了相应对策.     

基于视觉与激光雷达数据融合的前车识别研究

智能驾驶技术已经成为智能车的重要开发领域,这一技术实现的关键就是对车辆精确的环境感知,对周围物体进行准确识别,避免车辆在行驶过程中出现事故,在智能辅助驾驶系统起关键性作用。目前,单一传感器不能满足复杂工况下的路面识别,基于多传感器的数据融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF)可以提高检测效率,改善单一传感器检测不精确的缺陷,文章先对传感器进行标定实现多传感器的时空同步,对识别的物体进行检测判断,确定前车。实验结果表明此方法有利于提高汽车安全行驶性能,可以准确、实时地识别前方车辆,满足多工况下的前车识别。