基于摄像头的直立行走智能车控制系统设计

针对以往靠中心线提取速度较慢导致车模方向控制不稳,容易跑出赛道等问题,设计以K60微控制器为核心控制单元,利用CMOS摄像头对路径信息进行采集,在提取赛道边界和控制车体方向时创新性的使用了"窗口检测法"和"双比例"PD控制方法。"窗口检测法"能够缩短赛道边界的提取时间,提高搜索效率。双比例PD控制能够对比例参数P进行实时调整,进而更及时、准确地控制车模的运行方向。     

小型无人机协同覆盖侦察路径规划

针对多架小型无人机对含有障碍的区域覆盖侦察最佳路径规划问题,首先用方形单元格将待侦察区域离散化,利用基于初始位置的划分方法划分出与无人机对应的子区域,把问题转化为单无人机优化问题以降低计算复杂度;然后在最小生成树的基础上提出节点交换法,对各子区域的形状和最小生成树进行调整优化;最后依据优化后的最小生成树为每个子区域构建侦察路径。仿真验证了该方法产生的规划路径能够完全覆盖指定区域且无重叠,路径长度和转弯数最小。     

井下车用零件多裂纹扩展的时变可靠性分析

针对工程中井下车用零件的多裂纹损伤问题，通过扭转疲劳试验模拟了车用零件中传动轴的疲劳损伤，并应用长焦显微镜与照相机相结合的测量法对零件一定疲劳循环次数后的表面裂纹进行了测量统计，同时以Paris模型及剩余强度估算模型对统计数据进行处理，得到了剩余强度.再应用所建立的时变可靠性数学模型，求取了零件时变强度的漂移率及波动率，并最终得出了该零件在一定疲劳循环后的可靠度.该方法从实际应用上解决了时变理论对零部件时变强度的动态检测问题，将时变理论向工程化应用推进一步，具有良好的应用前景.     

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。     

基于CAN-FD总线的车载网络安全通信

以数据加密和入侵检测为基础,建立了一种基于灵活数据速率控制器局域网络的汽车通信网络信息安全方法.提出了包括安全传输、安全启动、时间同步与密钥分配的汽车网络安全通信协议,并通过建立网络仿真模型验证安全协议的有效性.搭建了基于硬件实例的安全通信节点,测试硬件节点的实际通信性能和加密性能.最后针对汽车通信网络潜在的攻击方式,以Dolev-Yao入侵模型攻击和拒绝服务攻击为测试方法,对安全通信模型进行了安全性攻击测试和入侵检测功能验证,确定了网络入侵检测的判定指标.测试结果验证了该方法的安全性和可用性.     

不同测试环境对车内空气质量水平的影响研究

通过在蒸发密闭舱、环境模拟舱和真实环境中的静置试验,以及在高速公路和市区路段实际道路上进行的动态试验,定量研究了在不同测试环境下环境本底浓度、环境温度和车辆通风模式等因素对车内空气质量水平的影响。     

基于可拓分析的轨道车辆齿轮箱可靠性评估

采用可拓分析方法研究轨道车辆齿轮箱在线路运行时的可靠性评估问题.基于可拓理论的蕴含及可扩分析方法对齿轮箱可靠性物元进行分析,设定其可靠性评估的上位目标和下位目标;建立基于齿轮箱结构部件运行状态的比例故障率模型,应用粒子群优化算法对故障率模型进行参数的极大似然估计;以参数估计结果为基础,构建各部件的可靠性物元,进而实现对齿轮箱可靠性的整体评估.分析实例表明,在齿轮箱的当前运行状态下,大齿轮轴承Ⅰ和小齿轮的可靠性相对较低,是行车中应重点监测的部件.     

基于模型分解的车辆侧倾控制器设计

八自由度车辆模型所包含的控制量较多, 对其直接分析控制有一定的难度, 为此, 提出一种模型分解方法。将原有整车模型分解成3 部分, 使每部分模型包含的控制量较整车模型明显减少, 便于对每部分单独设计控制器。同时对分解后模型的车辆侧倾角及其速度部分, 使用线性二次型最优控制方法, 设计状态最优控制器实现车辆稳定性控制。计算结果表明, 该控制器具有较好的控制效果, 既降低了分解后模型的分析难度又保证了车体控制的精度。     

基于Leader-follower的自主车辆跟随控制器设计

为解决自主车辆的跟随控制中误差系统的稳定性问题, 基于Leader鄄follower 法设计了车辆跟随控制器。对自主车辆进行运动学建模, 采用Leader鄄follower 模型描述车辆跟随结构, 用L鄄渍控制方法建立车辆跟随误差系统, 设计跟随车辆的速度控制器, 以实现跟随车辆对领航车辆的稳定跟随。通过Matlab 仿真实验结果证明,该控制器使误差最终收敛到0, 能达到跟随控制的目的。     

基于ARM的车辆视频检测技术研究

为解决交通拥堵问题, 设计并实现了一套具有实时、便捷、低成本、高精度、低误差的智能交通系统(ITS: Intelligent Transport System)。该系统由道路上架设的摄像头采集实时交通图像为主要研究对象, 在嵌入式Linux 系统下, 采用开源计算机视觉库(OpenCV)对车辆变道的行为信息进行统计计算, 并将完整程序移植到ARM11 微处理器上实现该算法。实验结果表明, 该系统的实时性好、统计结果准确; 系统工作稳定, 数据传输准确, 有效地避免了外界干扰, 具有较强的实用性。