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为解决驾驶模拟系统视景显示中的显示画面粗糙及驾驶员视角固定等问题,采用3 Ds Max建立了垫江某汽车综合试验场三维高精度模型,并基于Unity 3D和HTC Vive搭建了虚拟现实显示系统,进行汽车试验场完整环境的渲染和VR显示.最后通过Labview RT和Carsim搭建了汽车动力学仿真平台,至此完成了基于VR的驾驶模拟系统构建的全部过程.仿真结果表明:基于虚拟现实试验场景所开发的驾驶模拟系统显示画面良好,且驾驶员具有较高的视场角及自由灵活的观察视角,有效提升了驾驶员沉浸感. 相似文献
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为了解决并行处理中同步阻塞会浪费系统资源和影响程序性能的问题,提出了一种基于CompletableFuture异步机制的自动重构方法。首先,使用WALA静态程序分析工具进行访问者模式分析、逃逸分析、别名分析以及数据流分析等静态程序分析技术,确定共享变量数据的操作方式;然后,基于CompletableFuture机制设置4种异步重构模式;最后,根据不同模式实现异步机制的自动重构。基于此方法,在Eclipse平台下开发了自动重构工具AsynRef,并对HSQLDB,Jenkins, JGroups和SPECjbb2005等4个大型实际应用程序进行自动重构,从重构个数、改变的代码行数、准确性和重构后程序性能等方面对AsynRef进行评估,对4个程序所包含的919个同步方法共完成387个异步机制转换。结果显示,使用AsynRef进行异步机制重构后,程序执行性能有8%到39%的不同程度的提升。AsynRef可以有效完成代码异步化自动重构,与传统手动重构相比,有效提升了异步化的重构效率。 相似文献
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为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
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为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2%.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义. 相似文献
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为解决多自动运输引导车(AGV)在实际物流中易发生冲突、堵塞的问题,提出一种基于有限状态机模型的实时路径规划方法.通过A*算法对自动导引运输车系统(AGVS)进行预路径规划,以工作路径长度作为适应度函数,对不同任务的AGV进行优先级分配;然后,引入有限状态机的模型,动态地对不同任务的AGV进行协同控制.若AGV之间存在路径冲突点,通过去交叉法,在优先级低的AGV中暂设冲突节点为障碍物状态.对优先级低的AGV重新进行路径规划,优先级高的AGV继续运行,实现AGVS的无冲突发生.仿真结果表明:该方法在保证工作路径是最优的同时,能有效地避免AGV在物流运输中的碰撞,实现系统调度过程中无冲突的发生,提高系统的效率. 相似文献
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针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模型使用单隐藏层自动编码器实现,用户评分与旁信息同为模型的输入/输出数据,旁信息也直接参加模型的训练,这种设计不仅降低了模型的规模和复杂度,而且旁信息可以直接对用户兴趣进行修正.同时,通过对训练数据集合的合理划分与扩充,使得训练的网络模型增加了表达能力.在真实数据集上的对比实验表明,本文提出的方法提高了评分预测的准确度,具有一定的实用价值. 相似文献