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1.
本文针对南宁枢纽开行列车不断加密,调图工作难度不断加大等现状,通过分析研判人工调图工作存在的问题和风险,开发了南宁枢纽站调度辅助系统,该系统的功能和作用发挥,有效提升了调图工作的质量和效率。 相似文献
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4.
针对现有的10 k V输电线单端行波故障测距理论,提出了一种基于Cyclone IV系列FPGA芯片EP4CE15F17C8N的软硬件实现方案。采用FPGA自顶向下模块化思想,设计了行波故障测距系统,采用AD7356进行高速数据采集,通过改进的凯伦鲍尔矩阵进行相模变换,用FIR滤波器IP核进行小波变换求模极大值,最后根据模极大值的极性选择测距公式计算故障距离。通过时序仿真和板级测试表明,该方案设计时序稳定,且定位精度高、实时性强。 相似文献
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6.
车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性. 相似文献
7.
为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。 相似文献
8.
为了解决由于二灰碎石二灰含量变化对压实度检测带来的影响,拟采用通过测出各检测坑混合料中二灰含量,依据标准试验确定的干密度曲线图上查到对应的标准干密度,以此为标准进行压实度检测评定。 相似文献
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