基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。     

基于随机赋时Petri网的车辆交通系统建模与仿真

针对普通道口的车辆交通系统,将各道口描述为资源库所,车辆到达（离开）道口的事件描述为发生时间间隔服从泊松分布的赋时变迁,从而建立了该系统的随机赋时Petri网模型,并根据该模型开发了VB仿真系统平台,仿真实验显示该系统能够模拟道路口的车流动态过程,可以为交通调度算法提供了实验平台。     

基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统设计与实现

针对车辆配送动态调度问题,在以基于并行节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法为理论进行静态调度求解的基础上,将新的客户需求设置为虚拟点并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算.开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统.该系统能够实时跟踪车辆位置,检测新的客户需求,以这些参数作为输入动态地优化车辆配送方案和行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆.     

金矿浮选回收率预测模型

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明,BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率,当预测相对误差在±3%范围内时,模型的预测精度达到91%,对于实际生产具有良好的参考作用.     

GPS车载导航定位服务系统的实现

阐述了GPS导航定位服务系统的基本组成模块、工作原理。对导航服务中存在的问题提出了解决的途径，并介绍了伪距差分技术和地图匹配方法。     

贝叶斯预测与鲍克斯──詹金斯预测比较

本文是在全面了解Ｂａｙｅｓ预测与Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测的基础上，对这两种预测的主要特征加以对照和比较，指出了它们在建模思想、建模条件、建模步骤等方面的不同点以及两种预测模型的关系，从而使读者更深入地了解Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测。     

越野无人驾驶车双回路电控-液压制动系统设计及试验

针对某4×4越野车液压助力制动系统的结构和特点,设计了一套双回路电控-液压制动系统,在保留车辆有人驾驶模式下踩踏板制动功能的同时,实现其在无人驾驶模式下的电控制动功能,且两种模式能够无缝切换.其中,有人驾驶模式的优先级高于无人驾驶模式.在某4×4越野车上搭建实车系统,通过静态试验和实际道路试验,测试其响应特性和控制特性,在此基础上,进行电控制动试验.结果表明,设计的双回路电控-液压制动系统能够满足车辆无人驾驶的要求.      

货车整车质量辨识方法研究

针对货车整车质量辨识问题,分别对基于车辆纵向动力学和基于运动学的两种整车质量辨别方法进行仿真和实车试验研究。阐述了两种整车质量辨识方法的原理,在TruckSim软件平台上建立车辆模型并在多种工况下基于这两种方法进行仿真分析。根据仿真结果进行实车试验,提出了一种车速冗余计算和加速度计算的方法,利用带时变遗忘因子的递推最小二乘法（RLS）对实车质量进行估计。研究结果表明,所提出的车速冗余计算方法和加速度计算方法准确有效,同时减少换挡次数能够显著提高辨识算法的收敛速度。相比于运动学整车质量辨识算法,基于车辆纵向动力学整车质量辨识算法能够有效地估计货车整车质量,鲁棒性好,估计准确,收敛速度快,具有很好的工程应用价值。     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达车辆探测方法

结合车辆行驶的实际环境,提出了一种基于改进DBSCAN快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法.建立激光雷达与摄像机传感器坐标与车辆坐标之间的转换模型,进行数据融合,通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据车辆在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配,实时完成车辆探测,并将探测结果投影至图像上.实车实验结果证明,改进的DBSCAN算法在车辆探测应用中具有良好的准确性和实时性.     

基于有向图的管线网GIS一体化数据模型

针对城市管线网GIS领域特色，引入图论代数相关理论、改进GIS现有网络结构模型组织与表达，提出城市管线网GIS一体化空间数据模型，并实现该模型支持下的强大的地理计算和空间分析功能，最后在“数字城市”管线网GIS共享集成平台和专业管线GIS系统中实现了模型的功能应用。