无人战机称雄未来

在未来战争中,密密麻麻的无人战斗机将演绎出令人无法想象的战争奇观     

军用无人驾驶飞机

没有驾驶员的飞机称为无人驾驶飞机。它与有人驾驶的飞机相比,有很多独特的优点。它多次在世界范围内的局部战争中亮相,因为它身手不凡,屡建奇功,使各国军界都不得不刮目相看。可以预料,军用无人机到21世纪初将成为一枝独秀的奇葩。无人机的成本低,效率高。在战争中能完成与有人飞机一样的任务,它造价却远低于后者。在执行某些特殊任务时比有人机节省费用几倍、几十倍甚至几百倍。如以色     

一种小型无人驾驶环保清扫车机构设计

针对目前的垃圾清扫主要是人工作业,存在效率低、资源浪费、灰尘污染、交通事故等问题提出一种小型无人驾驶环保清扫车设计,将高科技无人驾驶技术和环卫清扫车结合,结构上的设计关键点主要在清扫系统,包含垃圾清扫机、吸尘器、垃圾粉碎箱、垃圾收集盒.核心设计亮点是具备垃圾处理功能,可将收集的垃圾进行粉碎及压缩处理,大大提升了垃圾的收容运输效率.同时,利用三维软件对无人驾驶清扫车的整体结构进行了建模、受力仿真分析,确保各个组成部分能够协同工作.     

浅谈基于轨道的列车自动控制(ATC)系统

现今我国城市轨道交通迅猛发展,而信号系统是中国城市轨道交通建设的关键之一,由于轨道交通工具的特殊性,司机只是承担其中列车的控制功能,而列车的驾驶则是通过车载信号系统来完成,在此过程中逐步实现无人驾驶。目前,我国主流的列车控制系统是基于轨道的列车控制系统,也称ATC系统。它通过轨道电路来确定列车的位置,向车载设备传递包括线路、机车等相关设备的基本信息。本文主要研究ATC具有哪些功能,以及实际情况的应用。     

中国太空舞"飙过"美国

在不久前举行的珠海航展上,我国航天航空部门纷纷向媒体透露各自最新成就及未来发展计划,堪称中国航天"X档案"大揭秘.     

基于改进YOLOv5s的道路场景多任务感知算法

针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先，在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器，能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次，引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构，借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力，引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进；最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明，算法车辆平均检测精度为78.3%，车道线交并比为27.2%，可行驶区域平均交并比为92.3%，检测速度为8.03FPS，与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比，该算法综合性能最佳。     

无人驾驶飞机的两级控制

推导了Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型描述的一类多变量非线性系统的加权量小方差自校正调节器算法，并采用两级控制思想将其应用在飞机控制器上，实陆运行结果表明这种调节器具有较强的鲁棒性和较好的控制效果。     

基于人工智能的汽车无人驾驶避障模块的研究与分析

车辆行驶环境下最重要的就是对于路上各种障碍的躲避,这是实现安全智能的无人驾驶的前提,所以避障就是无人驾驶系统中的核心部分。而智能避障就是通过安装在车外部的激光传感器和声波雷达对周围的路况信息,交通环境进行采集。此功能有环境的感知检测元件完成,然后将收集的信息经过处理,传送给车载计算机主控器,由计算机对环境进行预测判断障碍物出现的概率。再经过复杂的算法计算出最优的全局路径。将命令发送给控制执行部分,由执行器执行命令完成避鄣行驶。     

无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展

 无人驾驶车辆测试是无人驾驶车辆上路前的一个重要环节,其在实测阶段需要消耗大量的人力、物力、财力及时间,而无人驾驶车辆虚拟仿真测试技术则可以帮助测试大大减少消耗、提高效率。介绍了无人驾驶车辆虚拟仿真的应用、利用深度学习训练无人驾驶车辆的应用以及平行驾驶技术对于无人驾驶车辆虚拟测试技术的重要性;阐述了无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展趋势;介绍了无人驾驶车辆相关平台;根据当前发展阐述了无人驾驶车辆虚拟测试的意义。     

无人机称霸未来蓝天

大海上空，一场激烈的空战正在上演：只见所有战机通通都是无人驾驶的，连半个飞行员也看不到，可这丝毫不影响它们的战斗力。双方战机火力全开，上蹿下跳，好不灵活……     

意志与意识:人工智能无人驾驶汽车刑事责任论

刑事责任论的发展和演进是刑法学说史的重要内容,也反映了社会发展不同阶段的理念更替.晚近以来伴随人工智能技术的发展,对该前沿技术的法律规制仍需保持鼎革态势,既要变动原有规范内容,又要彰显稳定的传承延续.在明确人工智能型设备不具有自由意志的前提下,无人驾驶汽车相关犯罪问题仍应问责于利害关系人.对于无人驾驶汽车所有人、使用人...     

汽车太疯狂

7月14日，继美国、英国、法国、德国之后，我国自主研制的无人驾驶汽车试驾成功，身边熟悉的汽车正在悄悄发生巨大的变化。你希望有一台“大黄蜂”吗？还是你有更疯狂的想法？先看看贴吧里的内容。     

无人驾驶车辆智能水平等级划分

 国内外无人驾驶车辆迅速兴起,为加快无人驾驶车辆关键技术研究,进行无人驾驶车辆智能水平等级划分成为首要任务。本文以无人驾驶车辆、任务、环境三者构成的复杂交互系统为研究对象,开展无人驾驶车辆智能水平评价研究。建立了由环境复杂度、人工干预程度、任务复杂度组成的无人驾驶车辆评测模型,并根据环境复杂度、人工干预程度、任务复杂度分别对无人驾驶车辆进行5个等级划分;最后根据无人驾驶车辆行驶的环境复杂度、人工干预的程度、执行任务的复杂度及行驶质量,对无人驾驶车辆智能水平进行了10个等级划分。     

基于离散优化的无人驾驶汽车轨迹规划

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法。该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题,解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系。通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,以及基于多目标A*搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算法的计算量。同时,结合优化的方法对轨迹进行优化,使轨迹收敛到全局最优解。最后,通过仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性。     

无人驾驶车转向系统自抗扰控制的研究

针对无人驾驶车转向系统具有一定的非线性,工作载荷变化大,易受外界干扰影响的特点,在分析转向系统动力学特性的基础上,依据自抗扰控制技术,设计了二阶自抗扰控制器．采用七自由度非线性车辆模型进行仿真研究,结果表明：二阶自抗扰控制器可以有效实现转向系统转角的控制,且具有较高的精度、更宽的控制范围以及很强的鲁棒性．