CA6730SFD31小学生专用校车方案概述

介绍CA6730SFD31小学生专用校车技术方案,包括造型、车身总布置、应急出口方案、座椅布置、内饰方案、主要性能参数等;经过试验,样车满足校车安全标准相关要求,已实现批量投产。     

客车涂装色彩方案与内饰设计的几点看法

客车涂装色彩方案及内饰已经成为衡量客车档次的重要指标。客户对客车涂装色彩方案及内饰设计的协调与统一提出了更多个性化的需求;符合客户心理需求的设计在客车行业竞争日趋激烈的今天显得越来越重要。本文通过调查分析,简述因客户而异设计客车涂装色彩及内饰方案的几点看法。     

浅议客车内饰设计

从其内饰结构、材料选择、色彩搭配、工艺技术方面阐述了客车内饰设计要点,并提出提高整车内饰效果的具体措施。     

鱼雷扩展螺旋机动搜索弹道设计

当不能准确掌握目标运动信息时,对鱼雷发射平台而言,目标位置散布于一定的区域之内。要提高鱼雷搜索捕捉目标的概率,可利用鱼雷航程远的特性,设计一种扩展螺旋机动搜索弹道,使鱼雷搜索范围尽可能地覆盖目标散布区域。基于这种设想,提出描述鱼雷扩展螺旋机动搜索弹道的参数和确定方法,并对这种弹道进行仿真和分析,得出其适用条件和不足之处。     

纯距离目标跟踪中的观测站机动航路优化研究磁

纯距离测量条件下,对于静止目标,单观测站必须进行机动转向才可观测,根据可观测矩阵,提出可观测度的概念,推导出观测站一次转向机动时的优化航路,即观测站转向前后航向角度差为（观测站一次转向）。仿真结果表明,优化航路在定位精度、稳定性和跟踪速度方面性能方面最佳。     

智能视觉技术在汽车内饰生产中的应用

主要阐述二维视觉镜头的技术参数及其相互之间计算关系、视觉系统纠偏工作原理、如何选择视觉镜头的各项技术参数、智能视觉装置构成及图像数据转化的逻辑控制关系.结合视觉技术应用特点和汽车内饰生产的实际需求自主开发各类智能化装置,如智能视觉检测装置、视觉辅助纠偏的自动化装置等,与传统人工作业相比提升了检测作业和自动化装置执行功能...     

面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割

轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW (Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS (Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明：ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。     

基于车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略

现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差。为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为。首先,利用Next Generation Simulation (NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证。其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹。结果表明,所提策略可以在保证驾驶安全性的前提下,实现经济、舒适和高效的换道过程。单独考虑经济、舒适和高效的优化策略,能够分别降低35.71%的单位路程燃油消耗,94.58%的前轮转角的角速度以及70%的换道所需时间。这说明所提的换道轨迹优化策略能够从微观角度缓解或解决由不当换道驾驶行为造成的交通问题,并为驾驶辅助系统提供理论依据和方法指导。     

一体式车辆避撞轨迹规划与跟踪控制

为提升复杂交通环境中智能车辆的避撞能力,将路径规划、速度规划及跟踪控制整合为一个优化问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)的一体式车辆避撞轨迹规划和跟踪控制方法。首先,分析实际交通环境中的避撞场景,将智能车辆的避撞控制问题转化为多约束优化问题;其次, 搭建7DOF(七自由度)车辆动力学模型和复合滑移工况的UniTire轮胎模型设计MPC控制器;再次,针对变速控制问题中传统基于时域预测模型的MPC控制方法无法在预测时域中实现车辆空间和位姿约束的问题,设计了基于空间域预测模型的MPC控制器;最后,基于Matlab和CarSim联合仿真平台设计了不同避撞场景验证所提方法,并与现有基于恒速假设的一体式避撞控制方法进行对比。仿真结果表明：所提方法能够充分发挥车辆的机动性能,解决现有一体式控制方法在 复杂环境中避撞失败的问题,并保证避撞过程稳定和轨迹平滑。