汽车霍尔角度传感器的设计与研究

自适应前照明系统（AFS）,是一种能适应各种不同环境条件的智能前照灯系统,根据车辆所处的不同速度、环境及天气状况,能通过改变前照灯光束状态自动优化照明.本文详细分析了角度传感器的基本结构,并在此基础上,着重研究霍尔效应角速度传感器.     

汽车前照灯系统的设计

汽车前照灯系统(AFS)是一种能够自动改变两种以上的光型以适应车辆行驶条件变化的智能前照灯系统。它可以根据道路的状况、天气变化及车辆行驶中的变化,自动对前照灯光束状态进行动态最优化调节,以便实现灯具全过程的智能控制。它的研发对汽车夜晚行车安全起到了很大的作用。     

基于自适应特征选择的夜间运动车辆检测算法

针对夜间交通环境的特点,提出了基于自适应特征选择的夜间运动车辆检测算法.首先,利用SIFT算法提取夜间运动车辆的形状特征,并融合颜色和纹理特征,得到夜间运动车辆的特征向量;其次,利用Boosting算法和遗传算法以迭代形式获取模糊规则及其权值;然后,采用Boosting算法以加权投票方式自适应选取对检测最有利的特征,从而实现自适应特征选择;最后,对夜间交通场景下3种不同道路情况进行实验.实验结果表明,在遮挡、光照及背景干扰等复杂情况下,该方法可以根据背景信息的不同自适应地选择特征,实现夜间车辆的实时检测,鲁棒性较好,可以满足智能交通系统的实时性和准确性的要求.     

客车用AFS偏转规律研究

自适应前照灯系统(AFS)能够自动改变光线射向以适应车辆行驶条件变化,是目前国际上车灯照明领域最新的技术之一。在这一背景下,本文对自适应前照灯系统的偏转规律进行了深入的研究,结合在厦门金龙XMQ6117Y3型号客车上的应用情况,详细分析了自适应前照灯水平转动和俯仰调整的规律,对自适应前照灯系统在客车上的应用具有一定的参考价值。     

智能前照灯系统（AFS）概论

自适应前照灯系统又称智能前照灯系统（Adaptive Front-lighting System,简称AFS）,是一种智能灯光调节系统。而这种智能系统能够根据车辆的行驶状况以及天气等诸多因素,改变其自身的光束状态从而达到优化照明的目的。     

面向非结构化道路的特征光流检测

道路环境中的视觉障碍检测是智能车辆导航的一大难题,光流检测算法则为解决该难题提供了有效的途径。提出了一种复合特征光流检测算法,借助于不同类型局部特征的检测与匹配,通过图像分割发现感兴趣区域,通过光流检测为该区域的可通行性判定提供决策依据。与传统光流检测方法的对比实验证明了算法的有效性。     

SIFT与多区域决策融合的车辆行为分析方法

在大交通流与多运动轨迹相互交错、遮挡的复杂路况中,为了对车辆行为进行有效分析,提出了一种基于SIFT特征点和多区域决策模型的车辆违章行为分析方法.该方法首先利用2帧视频图像之间SIFT特征点的匹配结果获取视频图像中各车辆的运动矢量,进而提取其中有效的行为特征;然后根据不同车道区域的客观行车规章要求,建立车辆正常行车/违章行车的多区域决策模型;最后根据决策模型完成车辆违章行为的定性分析,给出行为结果.结果表明:提出的车辆违章行为分析方法检测准确率高、误检率低且实现简单,能够满足复杂交通路口的交通监控等实际应用环境的需求.     

改进的光流法用于车辆检测与跟踪

利用帧间差分获取运动区域,采用梯度阈值获取二值图像,再提取运动区域目标特征点的光流,对光流矢量采取分段标注,设置感兴趣区域.利用光流特性实现目标的识别,定位与跟踪,对于运动目标的跟踪具有实时性和鲁棒性,能够用于车流量统计,对车辆辅助行驶研究起到一定的铺垫作用,实验结果证明该算法的有效性和实用性.     

基于运动估计优化的HS光流算法研究

HS(HornSchunck)光流算法检测运动物体信息的计算量较大,不能检测到平滑区域的光流信息,并且在复杂环境下容易受到噪声影响.本文提出了一种基于运动估计的优化HS光流算法.该算法通过检测图像中的HARRIS角点,结合基于宏块的运动估计算法确定感兴趣区域,并将此感兴趣区域作为HS计算的初始运动向量,以得到光流信息.最后进行滤波去除背景噪声.试验结果表明,该算法不仅提高了计算速度,避免了背景噪声的干扰,提高了HS的鲁棒性,也解决了HS算法对平滑部分光流信息的无法检测问题.     

单光谱多曝光焊缝图像动态均质化补偿技术

针对焊接机器人难以同时获取焊缝和结构光清晰图像的问题,提出了单光谱多曝光机制和图像动态均质化补偿技术.首先设计了具有自适应曝光机制的视觉系统,获取单光谱多曝光的细节全覆盖图像.进而提出基于相机响应曲线的动态均质化补偿技术,把多个曝光图像合成为一幅清晰图像.最后对焊缝区域图像质量和清晰度进行评价分析,实验结果表明,该方法补偿了焊缝区域图像的动态范围,可获取焊缝区域清晰图像.     

基于动态双向耦合的高速汽车侧风稳定性控制研究

针对高速汽车在侧风环境下的气动稳定性问题,基于大涡模拟（LES）及五自由度车辆模型,建立了汽车空气动力学与汽车动力学的动态双向耦合分析模型.考虑了主动前轮转向的主动控制（AFS）对高速车辆侧风稳定性的影响;采用调整车辆质心位置的方法验证了动态双向耦合模型的鲁棒性.对在某轿车在有、无驾驶员及有、无AFS控制下的运动及流场特性进行了对比分析.研究结果表明:在侧风作用下车辆的侧向速度及横摆角速度对高速车辆的气动稳定性有着重要影响;在无驾驶员条件下,有AFS控制的车辆仍能回到正常行驶路线,而无AFS控制的车辆无法回到正常行驶路线;在有驾驶员条件下,无AFS控制车辆最大侧向位移为1.1 m,有AFS控制车辆最大侧向位移0.47 m,表明AFS控制有助于提高车辆侧风稳定性.      

基于计算机视觉的汽车流量检测统计

利用计算机视觉和图像处理的方法对交通路口通行车辆进行流量统计.首先,由摄像机视场的标定原理和标定公式,得到了摄像机成像平面内的像素距离与实际三维空间距离的对应关系;然后,采用基于光流场的车辆检测方法,对所有经过设置的虚拟线圈的车辆进行实时检测和信息提取;最后,对提取的车辆信息进行统计和计算,得到实时路况信息.实验结果表明,该算法具有较高的检测概率,能够满足系统的精度和实时处理要求.     

基于单目视觉的实时车距侦测算法的实现

针对汽车自主驾驶技术领域车距侦测问题,利用影像摄取硬件和软件系统,并提出一种基于单目视觉的车距侦测算法,实现了车距的实时侦测.实验证明此方法在白天、黑夜、复杂路况及天气恶劣的情况下均能稳定运行,且此算法有效减少了Hough运算量,具有较强鲁棒性及实时性.     

苜蓿叶立交集散车道内车辆运行速度特征分析

为了确定高速公路苜蓿叶立交集散车道车辆运行速度特征和速度值,确保车辆在集散车道上运行协调可控,使车辆在行驶时能够安全运行。采用雷达测速仪对集散车道各出入车辆运行速度进行实地采集,选取互通立交集散车道特征点处自由流状态下车辆速度作为分析样本,建立主线车辆通过集散车道驶出高速和相交高速车辆通过集散车道驶入主线的速度运行曲线。结果表明:车辆通过集散车道进入出口匝道1,整个车辆运行过程中处于减速状态,从分流点到鼻端减速较慢;而从鼻端到第一个出口车辆减速较快。车辆通过集散车道进入出口匝道2,车辆先减速后匀速,到达交织区时再次减速,最后驶入匝道。车辆从入口匝道1进入集散车道,车辆以较为稳定的加速驶入主线。车辆从入口匝道2进入集散车道,先以较大的加速行驶,后缓慢加速驶入主线。可见,车辆通过集散车道出入高速公路运行速度呈现出规律性。通过对车辆运行速度分析,对集散车道车辆的交通安全防控和规范的完善有着重要价值。     

车道偏离预警图像处理滞后时间补偿

现有的车道偏离预警系统有着较长的图像处理时间,这使得图像采集时间点处的车道线与图像处理完成时间点处的车道线之间存在一定差异,从而影响系统的准确性和有效性。本文中提出了一种补偿图像处理滞后时间的方法。该方法利用一个基于二自由度车辆模型的状态观测器,将图像采集时间的的车道线转换为图像处理完成时间点处的车道线,以提高系统的准确性。最后利用carsim与matlab联合仿真来验证该方法的有效性。     

基于径向基神经网络的主动前轮转向自抗扰控制

为研究复杂环境下车辆主动前轮转向系统（AFS）稳定性问题,提出一种基于RBF神经网络的主动前轮转向自抗扰控制（ADRC）方法,通过设计RBF神经网络结构采用梯度下降法达到自抗扰控制器参数整定的目的,改善ADRC参数多整定耗时且控制效果难以保持最优的不足;针对车辆AFS定传动比的不足,设计固定横摆角速度增益的理想变传动比规则。结果表明,基于RBF神经网络的ADRC策略能够较好的实现动态跟踪主动前轮转向理想横摆角速度,同时相比ADRC抗干扰量提高了25.8%,有效抑制了横摆角速度的振荡幅值。可见该方法提高了理想横摆角速度的跟踪能力,改善了车辆的可控性和稳定性并具有良好控制精度。     

电喷发动机在混合动力电动车中的应用技术

汽车的普遍使用 ,使排放污染及石油消耗问题日益严重 ,采用电动汽车是解决问题的有效途径 文中对电喷发动机在串联式混合动力电动汽车中的应用技术作了研究 采用可编程序控制器设计了整车ECU(电子控制单元 ) ,用于对发动机的起、停及恒速运行进行控制 ;提出了变比例系数KP 的PID调节器 ,解决了在不同工况下 ,尤其是制动时 ,由于发动机卸载及驱动系统能量回馈引起的发动机超速的速度控制问题 ;同时对驱动系统的使能电路、三元催化器预热及二次空气喷射等系统进行了设计 实际运行表明 ,发动机运行平稳 ,并达到了节能与低排放的目的     

基于STAR-CCM+的整车空调系统计算流体动力学模拟分析

为研究整车空调系统在不同工作模式下的流场分布情况,基于计算流体动力学方法,采用流体分析软件STAR-CCM+对空调系统除霜除雾及吹面模式下内部流场进行数值模拟,分析各风道出风量风量分配的合理性及前挡风玻璃速度分布的均匀性。结果表明：空调系统内部气流流动较顺畅,在除霜除雾模式工作时前挡玻璃A区、左右两侧窗驾驶员视野区的速度分布不理想;吹面模式下中间风道两出风口的速度及风量分配不均匀,影响了气流均匀性。针对速度分布不均、风量分配不均匀的问题提出了相应的优化方案,优化后前档风玻璃表面速度明显改善,侧窗玻璃表面速度略有提升,除霜性能满足国标要求;优化后各吹面风道风量分配更加均匀,有利于乘员舱的舒适性。研究结果可为整车空调系统风道的设计及优化提供仿真数据支撑及理论参考。     

基于RISC处理器的实时交通计测系统

目的 研究交通流的实时测量,测量车辆台数,速度等基本交通参数,以期为交通部门提供必要的效能流参数统计量。方法 用差分方式对交通流进行实时图像处理,用精简指令集计算机（ＲＩＳＣ）作为主处理器,运用其高速数据处理能力进行系统的实时化和实用化研究。结果 完成了交通流计测的实验装置,并且进行了图像处理软件算法的设计和调试。结论 实际道路的交通测量证明,测量精度在９５％以上,系统可以适应环境光的突变和渐变的     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。