面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

面向智慧驾驶的道路基础设施功能设计

随着单车智能成本提高以及道路环境复杂性加大，智慧驾驶车辆的发展越来越依靠智慧道路基础设施的进步。目前国内外不同的道路工程建设项目对道路基础设施的智慧化均提出了各具特色的设计思路和功能模块，但是相关研究主要集中在单一的道路功能或特定技术上，尚未系统性地给出智慧道路基础设施的设计理论和应用体系。同时，智慧道路基础设施建设要求路旁设备、路面材料和外部感知设备等全方位朝着信息化、数字化和智能化方向发展。本研究在系统综述国内外智慧公路项目典型案例的基础上，提出了未来智慧道路设施的四大关键技术。     

硬件在回路仿真平台的ABS测试方法

为了缩短汽车防抱死制动控制系统的开发测试时间,提出了硬件在回路仿真平台的ABS测试方法,在研究车辆动力学模型的基础上,设计了基于FPGA的片上仿真器;结合片上仿真器,提出了电磁阀特性模型,制动系统模型和基于片上仿真器的仿真方法;基于片上仿真器,开发了具有自主知识产权的硬件在回路仿真测试平台,模拟汽车的运行情况,为电控单元(ECU)提供一个模拟的车辆运行的环境,减少实际装车实验的成本;企业试用表明该平台独立于车辆物理系统,适用于多种车型.在此平台上对ABS进行了仿真测试和控制参数匹配,试验证明,该仿真平台可缩短ABS的开发时间.     

瑞利衰弱仿真器几种实现方法的仿真

小尺度衰落信道的建模和仿真是信道建模的重点和难点所在.本文在阐述了对小尺度衰弱信道的建模思想以后,说明了瑞利衰弱仿真器的实现是衰弱信道仿真的关键.然后文章从目前比较流行的三种实现瑞利衰弱仿真器的方法入手,依次讨论了这三种方法的原理、实现手段以及各自的优劣性.然后对每一种方法利用数学工具Matlab做出了仿真.根据仿真结果分析了每一种瑞利衰弱仿真器的特点及需要改进之处.     

一种改进的车辆跟驰动力学模型

针对现有跟驰模型存在的不足,文中提出了一种新的优化速度(期望速度)函数,基于“刺激—反应”模式建立了改进的车辆跟驰动力学模型,并运用李亚普诺夫运动稳定性理论对其进行了稳定性分析.最后运用实测数据对模型进行了参数标定和应用性验证.结果表明:改进模型在模拟交通流的启动加速、近似匀速和减速过程方面与实测数据都具有较高的一致性...     

汽车跑偏原因及解决方法

随着社会的经济发展,汽车已经成为现代化社会出行以及运输的主要工具。文章主要分析了汽车跑偏的原因及解决汽车跑偏的问题,方便驾驶员在出现跑偏时,自己能及时解决问题,避免事故发生。     

浅析驾驶适宜性检测对驾驶培训的重要性

事故统计分析表明,新驾驶员为事故多发群,由此可见我国的驾驶培训工作存在一定缺陷。通过对驾驶培训内容分析,发现驾驶员对驾驶工作还存在适宜性问题。驾驶适宜性检测项目对安全行车非常必要,对提高培训质量和驾驶员队伍素质极其重要。     

起重机用打磨机器人结构设计

根据起重机无损探伤检测要求,对起重机用打磨机器人进行总体布局和结构设计,并结合其使用环境和工作要求选择了双履带、永磁吸附式的总体结构.打磨机器人传动机构选用链传动,其驱动方式按实际控制的需要选择步进电机驱动;打磨机构采用电机驱动,工作时打磨压力由压缩弹簧提供,并由电磁铁来控制工作状态.打磨机器人在起重机构件上的固定采用磁吸附式吊挂结构.