基于自适应MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶汽车轨迹跟踪精度和稳定性,设计一种基于模型预测控制(MPC)的自适应轨迹跟踪控制器.利用遗忘因子递推二乘算法在线估计轮胎侧偏刚度,实时更新控制器预测模型;设计控制参数选择器,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行在线优化,实现预测时域能根据横向和纵向车速自适应的选择.通过Simulink/Carsim进行联合仿真分析,结果表明所设计的控制器提高了轨迹跟踪的精度和稳定性,尤其是高速阶段的行驶稳定性.     

汽车自动驾驶技术研究进展

人工智能和新一代信息技术的快速发展正推动汽车产品的智能化与网联化,以革命性的变化推动未来人们交通出行的变革。当前,在技术发展和产业探索实践的综合推动下,汽车自动驾驶成为现阶段汽车技术领域研究的重点和热点。基于此,重点围绕环境感知、路径规划与轨迹跟踪等汽车自动驾驶关键技术的发展和研究现状进行梳理和分析,为今后的自动驾驶相关研究提供参考。     

广西刁江流域土壤-水稻系统汞含量特征及其影响因素研究

为探究广西刁江流域沿岸农田土壤和水稻的汞污染状况,选取广西刁江流域沿岸农田土壤-水稻系统,采用地累积指数(I_geo)法进行土壤汞污染评价,研究该区域稻田土壤及水稻(Oryza sativa L.)植株的汞含量特征及影响因素。结果表明,研究区的耕层土壤汞平均含量为309 ng/g,有97.5%的土壤汞含量超过全国表层土壤汞背景值(87 ng/g),有27.5%的土壤汞含量超过广西表层土壤汞背景值(225 ng/g)。地累积指数评价结果显示,研究区内80%的土壤处于无污染状态,但有个别点位的土壤汞污染较严重,仍需要注意进行环境监管。土壤各形态汞含量均值排序为残渣态>腐殖酸结合态>铁锰结合态>碳酸盐结合态>水溶态>离子交换态>强有机结合态,土壤汞的生物有效性较低。研究区稻米汞平均含量为6.08 ng/g,籽实汞超标率为6%,水稻植株根、叶、茎、壳、籽实汞含量之比约为13.5∶5.2∶1.7∶1.2∶1。稻米对土壤汞的富集系数平均值为0.031,富集能力较弱。相关性分析结果表明,土壤汞含量与稻米汞含量、土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)、pH值均无显著相关关系,稻米汞含量与SOC呈显著负相关关系。     

采用余弦相似度和变预测时域的汽车轨迹追踪控制

为提高自动驾驶汽车在不同车速下轨迹追踪精度、行驶稳定性和控制器的自适应能力,提出一种基于余弦相似度和变预测时域的轨迹追踪控制器。基于传统MPC的轨迹追踪控制器,提出以矩阵的余弦相似度来度量预设状态和实际状态两个矩阵的差异程度,确定预测模型的优化节点,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行优化。通过计算机仿真对比试验,结果表明与传统MPC的轨迹追踪控制器相比,所提出的MPC控制器在不同车速下的轨迹追踪精度和车辆稳定性均有明显的提升。     

基于免疫算法与GIS技术的农产品物流配送中心选址

分析了农产品物流配送模式,建立配送中心选址的数学模型,研究免疫算法与GIS技术求解选址模型的方法,并以福州市晋安区农产品物流配送相关数据为基础,提出研究区域内农产品物流配送中心选址的实际模型,采用免疫算法求解模型,运用VB编写相应的程序,提高了选址决策的效率和精度.     

基于蚁群算法的生鲜农产品配送中心选址优化

根据生鲜农产品保鲜期短的特点,以节省企业各项运营成本和最小投资费用为目标,建立了时间约束的多个配送中心选址问题的数学模型。结合实例,采用连续函数优化问题的蚁群算法求解模型,运用VC编写相应的程序,从而提高中心选址决策的效率和精度。