工程车辆发动机与液力变矩器匹配优化设计

为研究工程车辆发动机与液力变矩器之间的匹配对其动力性能和经济性能的影响,首先对工程车辆工作的不同工况进行分析,建立两种最高功率扭矩点位不同的发动机与液力变矩器的共同工作输入和输出特性的数学模型,并进行分析,优化计算方法;然后以工程车辆的动力性为目标,建立以液力变矩器有效直径为设计变量的发动机与液力变矩器匹配的优化模型,使用MATLAB进行实例计算,结果表明,优化后工程车辆发动机与液力变矩器的功率匹配在动力性方面提高了3.5％,燃油经济性方面则降低了3.1％。     

汽车电子稳定程序的控制算法

汽车电子稳定程序(ESP)是一种先进的汽车控制系统,控制算法是ESP的核心。该文设计了基于状态差异法的具有主副循环结构的ESP控制算法。主循环调节车辆的姿态,副循环控制车轮的状态。利用MATLAB嵌入式目标工具,生成了ESP控制逻辑的代码。在自行研制的试验系统中,对该控制算法进行了硬件在环实时仿真,验证了算法的合理性、有效性和实时适应性。     

强混合动力汽车驱动模式切换扭矩协调控制策略

在对强混合动力系统工作特性分析的基础上,以车辆行驶平顺性为目标,通过对系统在不同驱动模式切换过程中发动机、电机及离合器和变速器参数变化的分析,制定了针对不同模式切换过程扭矩波动的扭矩协调控制策略。建立了基于该控制策略的强混合动力汽车动力学仿真模型,进行了典型驱动模式切换过程的仿真与分析。结果表明,提出的扭矩协调控制策略能够减小驱动模式切换过程中的扭矩波动,有效提高强混合动力汽车在模式切换过程中的动力传递的平稳性。     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.     

汽车变速器输入轴塑性成形工艺

输入轴是汽车变速器中重要零件,针对其特殊结构提出一火加热和轧锻结合的塑性复合加工工艺,即采用圆柱坯料只进行一次加热,依次采用楔横轧和锻造工艺加工塑性成形输入轴。本文分别设计楔横轧和锻造模具,并进行相关实验。在锻造工艺中轴部圆角采用挤压方案成形,避免其出现折叠缺陷。阶梯轴作为两步工艺的中间产品,其在复合工艺过程中起到承上启下的作用,分别对阶梯轴锥角和轴长进行实验与分析,确定参数的最佳选取范围,并最终通过复合工艺加工成形输入轴。输入轴齿形填充饱满,各部分无缺陷。     

无人飞行器双目视觉位姿估计算法改进与验证

针对无人飞行器(UAV)在未知复杂环境下的导航问题,提出一种基于双目视觉的UAV位置和姿态估计算法.利用基于非线性尺度空间的KAZE特征构建立体图像对的特征点检测与描述,用Knn算法进行特征点匹配,导出相机坐标系下特征点三维坐标,用随机抽样一致(RANSAC)算法与L-M迭代算法获得UAV姿态和位置估计值.实验验证结果表明,基于KAZE特征的UAV双目视觉位姿估计算法的准确性、实时性与可重复性好,能满足UAV实时导航要求.     

货运车队悬架超轴距车联预瞄控制系统

根据车队货车运输典型的重复性特征,将车联网理论引入主动悬架控制.首先,提出一种结对车联加地理信息检测的通讯网络构架和方案,降低悬架控制数据通讯的总体需求.然后,采用超轴距预瞄控制方法,基于粒子群优化算法计算最优车距,利用当量参数改进轴距预瞄算法,有效地改善悬架综合性能.最后,通过Matlab/Simulink平台分别对车身加速度、轮胎动位移和悬架动行程3个参数影响悬架性能进行仿真分析,并借助悬架控制车联网,使超轴距预瞄的寻优算法具备更高效率的迭代过程.结果表明:超轴距预瞄具有与轴距预瞄相似的响应特性,在B级路面上的寻优算法具有更高效率的迭代过程.     

一种面向智能车辆视觉系统的电子稳像算法

车载摄像头是智能车辆视觉系统中必不可少的部件。在恶劣道路或极限工况下,车辆的振动状况显著,车载摄像头采集到的图像序列会发生抖动。针对此问题,提出了一种适用于车辆复杂工况的电子稳像算法。基于车载工况下的实时性要求,选择ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法进行特征检测与描述。为了提高特征点匹配精度与匹配效率,改进了传统随机采样一致性算法,增强了其对多匹配点、匹配点集中工况的适应性。为了适应车载工况下的剧烈振动,采用了自适应卡尔曼滤波算法以解决经典的卡尔曼滤波对初值敏感的问题。最后搭建了一辆振动特性显著的汽油模型车,在恶劣的路面条件下开展了实验,在较正常工况更为极端的条件下验证了提出的电子稳像算法的正确性与有效性。     

自动驾驶路测融合度建模与分析

选取5个指标构建评价指标体系,然后采用皮尔生长曲线函数和负指数函数对正向指标和逆向指标进行标准化,并利用专家打分和层次分析法量化各指标权重,最后建立自动驾驶路测融合度模型。对基于上海市2类城市道路场景和1类高速公路场景的自动驾驶路测实测数据与仿真结果开展案例分析,验证路测融合度模型的合理性和有效性。结果表明：无论对于城市道路场景还是对于高速公路场景,避险脱离率是表征自动驾驶车融入到现有道路交通系统程度的最重要指标;高速公路场景下的自动驾驶路测融合度显著高于城市道路场景下的自动驾驶路测融合度;加大自动驾驶测试里程、测试时长和测试场景复杂度,可以促进自动驾驶技术的成熟。     

单目视觉引导下的无人艇局部避障方法

针对无人艇（unmanned surface vehicle,USV）在作业过程中,需要及时躲避未被标注在地图上的漂浮障碍,并及时返回规划航道的问题,提出一种基于单目视觉的无人艇局部避障方法。避障方法使用YOLO网络识别图像中的障碍物,结合针孔成像原理和水体自由断面特点,解决单目视觉尺度不确定问题,从图像中恢复出障碍物的宽度及深度信息;针对无人艇惯性大,机动性差的特点,引入虚拟水道宽度等信息素,提出了改进的向量场直方图算法（vector field histogram plus,VFH+）;算法参考当前障碍疏密,动态调整不同信息素对最佳航向角计算的影响,引导无人艇在兼顾全局导航信息情况下,应对未知漂浮障碍物快速自动局部避障。基于水动力模型和Gazebo仿真引擎搭建无人艇避障的仿真实验平台。在仿真中快速迭代研究算法的参数范围及控制效果,实现了无人艇在舱内空间和能量均有限的工况下,仅使用单目视觉传感器,兼顾全局路径规划和局部障碍信息,自动化高效躲避漂浮障碍,并在脱离障碍后回归原有规划路径的功能。