货物旋转对三向叉车横向稳定性影响及控制策略研究

文章考虑了三向叉车在装载货物运行的情况下,其货叉带动货物旋转引起整车的合成重心变化,进而提出一种考虑货物旋转情况的叉车横向稳定性模型。针对三向叉车的合成重心变化导致其横向稳定性不足的问题,首先在该文建立的叉车模型基础上运用线性二次型调节器(linear quadratic regulator, LQR)最优控制法,提出一种基于天牛须搜索的粒子群算法(particle swarm optimization based on beetle antennae search, BAS-PSO)来优化LQR状态矩阵加权系数的方法,进而设计LQR转向控制器;然后基于BAS-PSO优化的LQR转向控制器实现对理想横摆角速度和理想质心侧偏角的快速跟随;最后在双移线换道工况下进行仿真分析,验证了上述控制策略能有效抑制质心侧偏角的偏移,更好地实时跟踪理想横摆角速度,三向叉车在其货叉装载货物进行旋转操作时的横向稳定性得到了明显改善。     

个性化驾驶人驾驶行为操纵模式建模方法

根据个体驾驶人完成一个具体驾驶行为的驾驶操纵动作具有一定内聚性、时序性和个性化的机理,构建了基于有向图的驾驶人驾驶行为操纵模式的建模方法。根据获取的个体驾驶人在不同驾驶行为下的驾驶操作动作数据,并利用MATLAB仿真软件设计驾驶人驾驶行为操纵模式建模与仿真系统,对启动和超车2种典型驾驶行为下的驾驶操作动作数据进行测试。测试结果表明：基于有向图的建模方法可以实现驾驶人个性化驾驶行为的有序驾驶操纵动作建模。研究为驾驶安全辅助系统驾驶人驾驶行为的驾驶操纵底层上预防和干预危险驾驶行为提供支撑。     

基于bounding-box与卡尔曼滤波的优化压缩感知算法的目标定位

针对无线传感器网络目标定位过程中存在的测量矩阵维数高、运算量大以及测量向量不准确的问题,文章提出一种优化压缩感知(compressive sensing, CS)定位算法。首先对传感器采集的接收信号强度值进行卡尔曼滤波保证压缩感知测量向量的准确性;然后引入bounding-box方法估计位置区域,缩小节点定位范围从而降低后一阶段压缩感知测量矩阵的维数;最后在节点估计区域进行压缩感知定位,并提出基于原子相关度阈值的回溯匹配追踪算法,通过原子相关度阈值控制对候选集原子进行二次筛选剔除低相关度原子,在支撑集中保留系数较大的原子,提升重建精度。实验结果表明,在信噪比为5 dB,目标数为8时,相较于传统的OMP算法、GMP算法、CoSaMP算法,所提优化定位算法的定位精度分别提升61.21%、51.53%和45.12%。