基于动载的路面不平度识别的小波特征提取

提出了基于车轮垂直动载的路面不平度识别的小波特征提取方案.对垂直动载采用bior 1.5小波,做4层小波分解,求4层细节系数和第4层近似系数幅值的均值和方差作为特征参数.使用Fisher判据和自组织映射(SOM)神经网络对小波参数、快速傅立叶变换(FFT)分段系数参数、全部数值的均值和方差、全变差、过零率、共振峰幅值参数以及实倒谱系数参数的分类能力进行了判定和比较.试验结果表明在路面不平度识别方面小波参数组合优于其他参数组合.     

基于两级滤波的车辆相对加速度估计

针对智能交通中汽车防追尾碰撞预警技术难以准确获取车辆间相对加速度,从而影响预警准确性的不足,提出了一种基于两级卡尔曼滤波的相对加速度估计方法.首先建立准确描述车辆间相对加速度变化的车辆相对运动模型,利用卡尔曼滤波递推方法初步估计出相对加速度值.然后进一步结合相对速度信息,利用第二级卡尔曼滤波估计相对加速度的误差,对初步估计的相对加速度值进行修正,从而获取较为准确的相对加速度信息.实车试验结果表明,该方法的准确性和可靠性好,加速度估计误差小于0.5 m/s2.     

基于车轮力传感器的道路载荷谱采集系统设计

针对道路载荷谱采集系统多采用加速度传感器等间接测量方式导致测量误差较大等问题,通过自主研发的车轮力传感器对道路载荷谱进行直接测量,并依此构建了采集系统,设计了单向并行总线实现了高速数据传输,设计了双向串行总线实现了个模块间控制信息的传输系统硬件上采用CAN总线和基于cPCI的传感器-集成数据采集系统-上位机的构架方案,...     

基于H∞滤波的智能车辆多传感器组合导航研究

为适应自主驾驶智能车辆的高精度、高频率及高可靠性与鲁棒性的导航要求,对智能车辆的多传感器组合导航进行了研究。提出了一种基于H∞滤波的双向光电测速仪和CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆冗余组合导航方法。详细推导并建立了组合系统的滤波模型。仿真结果表明,该组合导航系统具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度以及良好的鲁棒性能与可靠性。即使系统特性发生了显著的变化,组合系统仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置

对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。     

基于多信息融合优化的鲁棒性车道检测算法

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构造后验概率函数;最后采用基于免疫克隆策略的改进粒子群优化算法优化车道线模型参数,实现车道线提取.对实际道路图像的实验结果表明,引入多特征信息后,在道路中存在阴影、车辆和道路标记等干扰因素,以及车道线模糊、对比度较低的情况下,该算法也能快速准确地提取车道线,具有很强的鲁棒性.     

无人驾驶机器人机械腿非线性模糊自适应反演滑模控制

为了实现无人驾驶机器人机械腿位置精确跟踪及提高车速跟踪精度,针对机械腿受到的非线性干扰,提出了一种基于非线性干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法.首先,通过对机械腿机构操纵踏板时的位置运动分析,建立了机械腿运动学模型,构建了考虑运动副非线性摩擦的机械腿动力学模型,描述了机械腿关节间摩擦力矩与相对速度之间的关系,求得了摩擦参数.接着,设计了油门/制动机械腿切换控制器和非线性干扰观测器.最后,针对观测误差以及其他不确定干扰,设计了模糊自适应反演滑模控制器,进行了李雅普诺夫稳定性分析.实验结果表明,所提方法有效削减了控制输出的抖振,且相较于未对摩擦进行补偿的情况,机械腿位置最大跟踪误差从5.5×10^-2 rad减小为1.1×10^-3 rad,最大车速跟踪误差从2.21 km/h减小为1.91 km/h.基于干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法能够有效提高机械腿跟踪精度与车速跟踪精度.     

基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态可靠估计

为实现高机动工况下车辆状态的可靠估计,提出了一种基于改进的扩展卡尔曼滤波的车辆运行状态估计方法.首先建立基于非线性车辆动力学的系统状态模型,该模型分别以低成本的车载轮速和方向盘转角传感器信息作为系统的观测量和外部输入量;然后通过改进的卡尔曼滤波递推算法高精度地推算出汽车的关键运行状态.仿真试验表明,所提出的方法既可适应一般机动环境也可适应较高机动环境.此外,该方法可显著提高直测量的精度,并可实现对质心侧偏角、侧向速度等难以直测量的准确估计,质心侧偏角估计误差小于3×10-3rad,速度估计精度小于0.1 m/s.     

汽车驾驶机器人模糊车速跟踪控制方法

为了实现汽车驾驶机器人在各种工况下对给定车速的准确跟踪,提出了一种驾驶机器人模糊车速跟踪控制方法.驾驶机器人根据试验循环工况规定的目标车速和实时采集到的试验车辆车速解算出车速误差和车速误差变化率,经过模糊推理得到驾驶机器人油门、制动、离合器机械腿和换挡机械手的下压或回收运动差值,从而实现驾驶机器人的精确定位控制.试验结果表明,试验条件的变化对模糊车速跟踪控制的影响不大,该方法具有较强的抗干扰能力,能够准确跟踪给定的目标车速,跟踪精度满足要求.     

LPG发动机λ闭环控制系统

为了有效地减少LPG(液化石油气)发动机的尾气排放,设计了空燃比闭环控制原理,分析了PI控制策略的具体实现过程,最后给出了试验结果,结果表明:闭环控制和PI策略的结合可以将空燃比稳定在理论值附近,从而大大降低了3种尾气的排放.