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针对现有嵌入式平台车辆检测算法实时性不足的缺点,从算法耗时的根本原因出发,提出了基于多范围ROI的车辆检测方法.该方法对传统Adaboost算法进行了改进,以多尺度范围窗口遍历多层感兴趣区域以减少对整幅图像及对单一ROI遍历的次数.利用VS软件对算法优化前后的结果进行了仿真对比分析.在底层移植上采用静态分配内存替代动态内存分配,并利用DMA代替内存库函数的方式完成了算法的嵌入式移植.结果表明:本算法在检测准确性及实时性上均有较好效果,本方法在保证车辆检测准确率的同时能有效提升检测速度,在输入图像大小为720×480像素时,达到13~15帧·s-1的处理速度,满足了车辆实时检测的要求. 相似文献
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基于L2-L3级别智能汽车在人机共驾工况下驾驶员的认知特征,建立人机共驾智能汽车紧急工况下的驾驶员应激转向模型,该模型反映了驾驶员在应激过度状态下的转向特性.通过应激转向曲线中转向盘转角幅值与转向频率之间的拟合关系来表征驾驶员的应激程度.考虑高速大转角下的车身侧倾,并引入非线性轮胎模型,建立3自由度非线性整车动力学模型,通过侧向加速度的跟踪仿真对驾驶员应激转向模型进行验证.结果表明:驾驶员在应激过度行为下会使车辆产生过度的前轮转角;模型输出结果和实车试验结果有较好的匹配度,模型可以描述驾驶员应激转向特征. 相似文献
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针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图... 相似文献
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AQM中基于T-S模型的滑模控制及仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
针对TCP(Transmission Control Protocol, 传输控制协议)网络的拥塞控制问题,基于T-S (Takagi-Sugeno)模糊模型,采用滑模控制理论提出了一种新的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法.考虑到TCP网络中存在的不确定和时变时滞因素,首先利用T-S模糊模型对网络进行建模,然后利用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面,而且还给出了一种能够明显减小滑模面附近抖振的趋近律,基于该趋近律设计的控制律能够有效地抑制路由器中队列长度的振荡,并使其快速收敛于期望值.仿真结果表明,该算法与普通的滑模控制算法相比具有更好的稳定性和鲁棒性,能够很好地适应复杂多变的TCP网络环境. 相似文献
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一类具有Markov跳跃参数的不确定混合系统滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类具有Markov跳跃参数的不确定混合系统,基于滑模控制理论,设计了滑模控制器.通过线性矩阵不等式方法,分别给出了匹配不确定和非匹配不确定条件下系统在滑模面上均方意义下指数稳定的充分条件.同时针对这两种不确定性,设计了相应的滑模控制策略,并证明了该控制策略能够确保系统的运动轨迹在有限时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上.仿真结果表明,所设计的控制器对不确定混合线性Markov跳跃系统具有很强的稳定性和鲁棒性. 相似文献
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