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提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果,包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成:前者基于车辆运动学模型,高频、实时估计位姿增量,用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值;后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化,以补偿前者累计的误差,其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图,包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子,通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹,在线生成全局地图,其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系,逐步融合GPS测量值,解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估,并和已开源的部分相关工作进行对比,结果表明它具有更低的漂移率,在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考(https://github.com/Saki-Chen/W-LOAM )。 相似文献
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为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性. 相似文献
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为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。 相似文献
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基于三维车桥振动模型研究了汽车制动对桥梁的冲击作用.选用一辆典型三轴重车模型,获得了汽车制动时预应力混凝土简支梁桥的跨中动力响应及冲击系数.研究了刹车位置、减速度、初速度、路面平整度、桥跨长度等因素对动力冲击系数的影响,并将计算得到的动力冲击系数与中国规范进行了对比.结果表明,汽车刹车对桥梁的冲击效应随着制动力的增大而增大,并且在桥梁前半跨内刹车产生的动力冲击效应要大于在后半跨内刹车.同时,汽车制动时桥梁的动力响应及冲击系数均明显大于车辆匀速行驶的情况,且冲击系数可能超出规范值. 相似文献
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研究了新能源汽车在物流行业应用的环境收益.首先考虑物流量与碳排放量的关系,构建了新能源汽车城市物流碳排放模型,然后基于改进的Gompertz模型预测了2020年我国三个核心城市:北京、上海和天津的货物周转量,在此基础上,分析了新能源汽车的碳减排能力,并测算了新能源汽车推广应用后的碳减排总量.结果表明,新能源汽车在物流行业应用具有一定的碳减排效果,并且随着新能源汽车技术的不断发展,碳减排效果将愈加显著.政府应构建适合新能源汽车的城市物流体系、加大新能源汽车在城市物流行业应用的支持力度、并遵循市场需求发展新能源汽车技术,以促进新能源汽车城市物流的发展. 相似文献
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混合动力汽车作为过渡期的重要产品,有助于将内燃机汽车转变为纯电动汽车,具有环保、节油的特点。该文主要阐述了混合动力汽车的发展现状,结合混合动力汽车应用特点,分析了影响混合动力汽车性能的关键性技术。 相似文献
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以混合动力汽车双排行星齿轮动力耦合机构为例,运用 UG 建立其三维实体模型,并在 ANSYS 中对动力耦合机构的两排斜齿行星齿轮系分别进行模态分析。通过对比分析两排行星齿轮系的固有属性,得出两行星齿轮系的振动都以行星轮的扭转或扭摆振动为主,且由于存在重根现象,固有频率相近的模态,其固有振型也相似。两斜齿行星齿轮系的固有频率都远大于混合动力汽车发动机、发电机和电动机对外输出的激振频率。可见,斜齿行星齿轮系作为混合动力汽车动力耦合机构,能够有效地避免与动力输入构件的共振。 相似文献