相拟合两导数Runge-Kutta方法

本文给出求解振荡问题的相拟合两导数Runge-Kutta方法,这个方法的代数阶为4.分析了方法的数值稳定性和相误差,数值试验验证了新方法的有效性.     

基于PINet+RESA网络的车道线检测算法

实例点网络(point instance network, PINet)在物体遮挡、光照变化和阴影干扰等场景中检测准确性高,但实时性表现不佳.在保证PINet模型精度的前提下,为提升网络的推理速度,提出一种结合循环特征移位聚合器(recurrent feature-shift aggregator, RESA)算法的车道线检测模型.通过算力分析,只采用1个瓶颈网络(bottle-neck)作为预测网络(predicting network),目的是为了去除冗余的多尺度操作,以加快模型的推理速度.为了弥补模块剪枝造成的精度下降,引入了RESA模块以捕获图像中跨行、列的空间信息,增强骨干网络提取到的车道线特征.将改进后的模型在Tusimple、CULane、Custom数据集上进行测试.结果表明：改进后的网络模型在物体遮挡、光照变化、阴影干扰等多种复杂场景下表现突出,对车道分割准确率、实时处理速度有大幅改善,检测识别效果优于传统PINet网络算法,除F1指标提升较小外,推理速度在3个数据集下分别提升20.3%、52.9%及13.9%.     

基于自适应反演滑膜的半主动悬架系统设计

为了提高半主动悬架的平顺性,对1/4半主动悬架模型进行建模,以混合天地棚控制作为参考模型,联合滑膜变结构控制与自适应控制,利用反演的设计理念,创建出自适应反演滑膜控制器。利用Lyapunov函数,在理论上推算出悬架系统渐进平稳的基础,使得实际控制器能够得到混合天地棚模型的控制效果,并获得逐渐平稳的滑膜运动。在MATLAB/SIMULINK中,仿真分析自适应反演滑模控制器对悬架性能的影响。仿真结果表明：自适应反演滑膜控制能够得到混合天地棚模型的控制效果,与被动悬架相比,对提高半主动悬架系统的减震效果更加明显,提高了车辆的平顺性。