遥感信息技术及其在高精度可视化导航工程中的应用

遥感信息技术是一项集现代高新技术于大成的复杂系统工程.在概要介绍了遥感信息技术基础上,通过高分辨率遥感影像在高精度可视化导航工程中的直接应用,探讨了遥感信息技术在相关领域应用的重大意义.     

基于摄像头的路径识别智能车控制系统设计

介绍一种基于CCD摄像头的路径识别的智能车控制系统,设计了硬件结构与方案,提出了转向机构的控制策略,该智能车能准确实现自主寻迹,具备抗干扰性极强,稳态误差小等特点。     

智能网联车辆交通信息处理技术与信号控制方法研究

随着科学技术的不断加强,智能网联车辆的数量也在不断增加,在智能交通系统发展中,车联网发挥了重要作用,人们对于车联网的研究也越来越多和越来越深入,为了能够使车联网更好的普及,应该加强对智能网联车辆交通信息技术和信号控制的研究。本文基于目前车联网发展现状对智能网联车辆信息处理技术和信号控制的方法进行探讨研究,以供参考。     

信息融合技术在汽车ABS系统故障诊断中的应用

针对汽车电控系统故障诊断的复杂性,提出用多传感器信息融合技术来解决该问题的思路。研究了一种决策层信息融合方法(Dempster-Shafer证据推理法)在汽车防抱死系统故障诊断中的应用,并详细介绍了在此实例中的故障识别框架的建立、mass函数的确定、证据合成等内容。结果表明,基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合方法能够准确、有效地诊断出ABS系统故障所在的部位。     

汽车设计中家族化符号与社会通识符号的关系研究

目的对汽车设计中的家族化符号与社会通识符号间的应用关系问题进行分析。方法以市场较成熟的汽车品牌家族化设计特点和消费者实际购买情况为参考,比较符号在信息传达过程中的解码效果和市场反馈。结果得出家族化符号与社会通识符号间互为影响,家族化符号会因社会思潮的变化而衍变,同时也通过消费反馈形式引领社会通识符号的发展。结论在未来的车辆设计过程中,结合运用家族化符号和社会通识符号或能达到最佳信息传递效果,满足市场需要,占据更大市场份额。     

信息资源在汽车维修业中的应用研究

信息资源是我国社会发展中的重要战略资源,将其应用到汽车维修业的发展中,可以帮助企业作出更加正确的决策,使企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。但是就当前情况来看,汽车维修业存在较严重的人才匮乏情况,且传统的信息交换无法适应汽车维修业的不断发展,这就需要加强对信息技术的应用,为汽车维修业提供更加丰富的信息资源。鉴于此,本文就从多个方面对信息资源在汽车维修业中的应用进行探究,希望能为相关从业人员提供一些有效参考依据。     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.