基于玉米播种的无人驾驶电动拖拉机设计试验

针对传统拖拉机进行玉米播种时作业直线度差、播种过程中动力传递不平稳的问题,设计了一台特征滑移率下牵引力超过10 kN的无人驾驶电动拖拉机。首先,根据玉米播种农艺和播种作业要求,设计无人驾驶电动拖拉机播种机组整机架构、拖拉机的软件和能量传递架构;然后,分析无人驾驶电动拖拉机常见作业工况下的动力需求,根据开沟阻力计算关键部件功率需求,得到整机参数;最后,进行行走、播种工况试验测试,验证车辆性能。试验结果表明:在行走工况中,特征滑移率下的牵引动力为10 417 N,满足设计要求;电压、电流稳定输出,横向偏差在5 cm之内,满足作业要求。在播种工况下,特征滑移率下牵引动力为11 491 N,播种出苗后,苗直线度偏差在5 cm之内,满足农艺要求。标准工况下,动力电池单体在不同温度下稳定放电,电池以1 C放电时,容量在5~100 A·h之间能稳定运行,符合农业作业标准。

无人驾驶汽车技术发展对未来城市轨道交通影响研究

[目的]探讨无人驾驶汽车技术的发展对未来城市轨道交通可能产生的影响,并分析无人驾驶汽车在城市交通系统中的作用及其对现有城市交通结构的影响。[方法]概述了无人驾驶汽车的通行特征,分析了无人驾驶汽车对城市交通结构的影响,详细讨论了无人驾驶汽车对城市轨道交通的具体影响。[结果及结论]无人驾驶汽车能提高交通效率和乘客体验,可能会导致城市轨道交通短途客流下降,但长途客流对其依赖性仍很强。无人驾驶汽车的普及将促使城市轨道交通规划更注重速度和效率,更注重优化中心城与卫星城间的交通联系方式,也更注重促进各种交通方式信息系统的互通与信息交互,提升城市交通一体化的强度。无人驾驶汽车的发展将引发城市交通的重大变革,需要城市规划者和交通管理者采取相应措施以适应技术发展。

矿山无人驾驶自卸车装料区路径规划算法研究

随着5G网络和物联网技术的发展,无人驾驶技术在矿山的应用研究得到了显著推进。但由于矿用自卸车的装载重量大、矿山装料区道路狭窄、弯道急且上下坡路段多,使得矿用自卸车在矿区的无人驾驶路径规划面临挑战。文章研究了自卸车在矿山装料区的路径规划问题,提出了一种适用于矿山无人驾驶自卸车的自适应混合A^(*)路径规划方法,该方法能够规划出自卸车在狭长的矿山道路上从起点到终点的安全路径,并使自卸车在狭窄的上下坡道路上保持直行,避免因频繁转向导致的颠簸失稳,从而提高无人驾驶的安全性。最后,通过MATLAB仿真实验验证了自适应混合A*搜索算法的可行性。

无人驾驶专用车发展现状研究

针对无人驾驶配送车、清扫车等具备无人驾驶属性和特定功能属性的“无人驾驶专用车”,首先通过对无人驾驶专用车相关国内外政策进行解读,梳理了无人驾驶专用车的政策建议以及管理模式探索。其次调研了已经落地应用的无人驾驶专用车应用场景及关键技术,包括线控底盘、控制系统、人机交互及监管平台,关键技术设计时可参考的标准。通过政策分析、产品特色和关键技术深化了无人驾驶专用车全生命周期所面临的设计制造、准入和监管问题及要求,基于此,从技术标准与认证、测试与评估、信息安全、监管与执法及国际合作等方面提出构建监管体系的建设意见。

无人驾驶技术在环卫车领域中的应用研究

无人驾驶技术作为智能交通和智慧城市的重要组成部分,正在不断改变传统环卫作业方式。随着城市化进程的加速,垃圾产生量不断增加,迫切需要高效、精准的清扫和收集解决方案。无人驾驶环卫车凭借其良好的作业效果、充满科技感的外观和环境友好性,逐渐受到公众的欢迎。基于此,详细分析了无人驾驶技术在环卫车领域的应用现状、面临的技术难点以及未来发展展望。

露天采矿中远程遥控与无人驾驶技术的最新进展与未来前景

露天采矿中的远程遥控与无人驾驶技术已成为推动矿业智能化发展的重要方向。本文聚焦技术应用现状与未来前景,从高精度路径规划、多机协作自动装载、高效运输和边缘计算平台等核心领域展开分析,详细探讨其技术原理及具体应用场景。研究表明,多传感器融合、实时算法优化和分布式计算是实现无人驾驶与远程遥控高效运行的关键,但复杂环境适应性、通信延时与系统容错性仍存在技术瓶颈。未来,这些技术将通过持续优化与深度整合,在矿区复杂环境中实现更广泛的落地应用,为露天采矿的智能化、自动化转型提供有力支撑。

基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与跟踪

战场环境下无人驾驶车辆的感知系统易受烟雾、扬尘等天气的影响,对关键目标的检测与跟踪能力大大下降,造成目标漏检、目标误检、目标丢失等严重后果。针对该问题,开发毫米波雷达和红外相机融合系统,采用目标级融合方式建立简洁有效的融合规则,提炼和组合各传感器的优势信息,最终输出稳定的目标感知结果。对毫米波雷达的目标进行有效性检验和提取,并提出改进的基于密度的含噪声空间聚类应用算法,以减少毫米波雷达噪音干扰。以YOLOv4网络为基础,引入MobileNetv2主干网络,在网络训练过程中运用迁移学习方法,同时对红外数据样本进行扩充,解决了红外图像训练样本少的问题。试验结果表明,相较于仅基于红外相机的算法,融合检测算法在烟雾环境下的精度显著提升,且算法实时性高,实现了烟雾环境下毫米波雷达与红外相机融合的目标检测与跟踪,提高了无人驾驶车辆目标检测与跟踪系统的抗烟雾干扰能力。

无人驾驶农机避障路径跟踪仿真与验证

【目的】为便于验证无人驾驶农机避障路径跟踪的效果,减少实际无人农机试验次数与消耗,设计一种无人驾驶农机避障路径跟踪仿真验证方法,构建一个仿真验证应用系统。【方法】以无人农机为基础,集成真实复杂地形环境仿真、实际作业农机仿真和路径规划算法植入,构建一个一体化仿真验证应用系统。基于三维SLAM技术,采集环境点云数据,实现农田地形环境仿真建模,构建阿克曼转向机械结构的农机仿真建模,提出一种基于农机动力学约束的TEB局部路径规划算法;在仿真验证应用系统中实现路径规划跟踪及避障,并通过多次测试验证该算法的有效性。【结果】避障路径跟踪有效性对比测试和避障路径跟踪平顺性验证测试结果表明,无人农机行驶过程中可有效动态避障,最短有效避障距离为4.1 m。路径跟踪控制效果良好,障碍物距离大于5.0 m时,可控平均误差≤0.4305 m,均方根误差≤0.3151 m;障碍物距离在4.5~5.0 m时,可控误差均值≤1.3538 m,均方根误差≤1.6126 m。【结论】本文提出的改进TEB算法具有较强的作业能力以及较高的作业精度,满足农业机械导航避障路径跟踪仿真验证的需求,该算法可应用于无人农机在实际农田环境的避障路径跟踪。该应用系统易于扩充,为精准农业中针对各种复杂作业环境的农机运作状态的优化设计研究提供基础。

“堵”还是“促”:无人驾驶的社会诉求与政策因应——以武汉“萝卜快跑”为例

基于对2531位武汉市民的问卷调研及百余名相关者的深度访谈,本文以“萝卜快跑”为例,深入剖析无人驾驶技术从构想走向现实的路径与策略。研究发现,无人驾驶技术的推广不仅具备社会广泛接纳的可行性,更是在多方博弈中展现出不可逆转的发展趋势。公众关注的焦点,精准地指向了推进城市规划的适配、就业转型的挑战、安全保障的需求以及利益格局的重塑等核心议题。基于此,本文提出了优化时序管理、把控无人驾驶推行节奏,托底百姓生计、强化失业人员转型保障,守护公众安全、提升交警协同治理效能,布局共赢格局、构建利益均衡生态体系等针对性政策回应。以期为无人驾驶技术的全面落地与推广提供强有力的政策指引与实践参考。

无人驾驶拖拉机路径跟踪控制方法综述

为加快农业现代化的发展,农机自动化、智能化是我国农业机械的发展趋势。无人驾驶拖拉机能够提高作业精度与作业效率,减少投入成本,是近年来智能农机装备领域的重要研究对象。为此,介绍了无人驾驶拖拉机的两种主要建模方法以及5种路径跟踪控制方法。同时,对该技术发展提出了建议:应进一步深入研究曲线行驶和转弯控制方法,分析不同路面的影响,综合考虑成本与控制方法鲁棒性、适应性之间的平衡关系。

改进行为克隆与DDPG的无人驾驶决策模型

无人驾驶技术的关键是决策层根据感知环节输入信息做出准确指令。强化学习和模仿学习比传统规则更适用于复杂场景。但以行为克隆为代表的模仿学习存在复合误差问题,使用优先经验回放算法对行为克隆进行改进,提升模型对演示数据集的拟合能力;原DDPG(deep deterministic policy gradient)算法存在探索效率低下问题,使用经验池分离以及随机网络蒸馏技术(random network distillation,RND)对DDPG算法进行改进,提升DDPG算法训练效率。使用改进后的算法进行联合训练,减少DDPG训练前期的无用探索。通过TORCS(the open racing car simulator)仿真平台验证,实验结果表明该方法在相同的训练次数内,能够探索出更稳定的道路保持、速度保持和避障能力。

融合反步法的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方法

为了解决无人驾驶汽车轨迹跟踪控制的准确性、稳定性和快速性问题,将反步法分别融合滑模变结构控制和模糊自适应控制.建立车辆三自由度运动学位姿误差微分方程,推导了基于反步法的车速和横摆角速度控制律,结合Lyapunov稳定性判据验证了系统稳定性.分别建立融合反步法的滑模变结构和模糊自适应轨迹跟踪控制方法,结合轨迹跟踪稳态误差、超调量和调整时间,验证、比较了控制方法准确性、稳定性和快速性3种性能的优劣.结果表明:融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制的稳定性最好,轨迹跟踪超调量接近于0;融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制快速性最好,轨迹跟踪调整时间相对于反步法缩短了18.2%.

露天矿山无人驾驶编组运行关键技术

分析了当前国内外露天矿山智能化发展现状;介绍了无人驾驶编组运行阶段关键技术,包括:构建智能化管理与监控系统、无人驾驶改造、数据实时传输,以及构建协同作业管理系统和无人运输安全防护网,从而实现露天矿山装、运、排联合作业智能化。结果表明:逐步完善监控、数据处理、路径规划、防护措施,可保障无人驾驶编组运行稳定推进,为消除人员不安全行为、保障职工生命健康、降本增效提供现实可行性,从而实现智能化露天矿山安全稳定发展目标。

基于嵌入式技术的无人驾驶货运系统设计

针对目前货运行业人力成本高且效率低的问题,设计一种基于嵌入式技术的无人驾驶货运系统。该系统通过摄像头扫描目标地址即可携带货物自动到达并返回,同时对于复杂货运场合可实现多系统独立工作。设计采用嵌入式芯片STM32F4和串级PID算法,通过K210和OpenMV摄像头模块采集地址和轨迹信息,实现货运系统的自动运送过程。经测试,该系统能准确完成货运任务,反应灵敏,性价比高,可广泛应用于货运场合。

基于激光传感器的无人驾驶变换轨迹跟踪系统

针对常规无人驾驶轨迹跟踪过程依据一个给定的参考轨迹,存在跟踪角度及速度协同性较差、精度较低的问题,提出基于激光传感器的无人驾驶变换轨迹跟踪系统。设计包含激光传感器、电机控制、液晶显示、上位机通讯模块、键盘控制、微控制器的硬件结构,根据角速度及速度误差调整角速度协同控制器误差,通过神经元加权处理偏置数,优化双推角速度协同控制效果;引入滑模控制器,得到速度控制指令及角速度控制指令回角速度协同控制器,通过轨迹控制器和角速度协同控制器的设计,实现无人驾驶变换轨迹跟踪控制。实验结果表明,应用该系统后,角度轨迹跟踪结果更接近期望角度,直线状态和曲线状态下的轨迹跟踪误差均较小,最高为4 cm,轨迹跟踪精度高、定位准,整体应用效果更佳。

面向无人驾驶车避障的光跳频激光雷达探测目标智能主动跟踪方法

无人驾驶车避障主动跟踪方法在与激光雷达目标融合的过程中,受激光雷达光跳频信号散射作用的影响,信号回波接收精度出现严重偏差,导致避障跟踪稳定性及其精准度均出现不同程度降低,严重威胁无人驾驶车辆行驶安全。为解决此问题,从激光雷达目标跟踪技术入手,首先建立雷达目标跟踪模型,确定优化目标系数;接着对光跳频激光雷达探测信号进行扰动优化,修正扰动偏差数据及其参量;最后通过避障目标的主动跟踪数据对优化数据进行合成,整理收尾数据输出效果。对提出方法进行仿真测试,结果表明其各项性能均符合设计预期设定标准,满足实际应用与推广的相关要求,具有广阔的发展前景。

在专业教材中融入思政内容的思考与实践--以无人驾驶航空器系统工程系列教材为例

“立德树人”是我国人才培养的重要原则。人才培养离不开教材建设,教材是育人养德的重要支撑。教材既是教学内容的物质载体,也是教师和学生之间联系的媒介,在教学中发挥着至关重要的作用。文章基于无人驾驶航空器系统工程系列教材的出版实践,探讨编写思政内容须遵循政治性和思想性、科学性和准确性、亲和性和先进性、行业性和针对性、拓展性以及国际化视野等基本原则。从五个方面挖掘思政元素:发扬科学精神,培养创新思维;弘扬爱国精神,激发爱国热情;崇尚强军兴军的职业精神,强化使命担当意识;弘扬传统文化,坚定文化自信;讲述科技进步,建立装备自信。在信息化时代,要借助数字技术将思政内容融入系列教材中,以发挥“互联网+”的倍增放大功能,扩大信息量,强化阅读体验;同时运用线上教学平台,为思政内容的融入提供更多机会和相应条件,拓展教师与学生交流互动的渠道。最后,文章探讨思政内容融入专业教材中的注意事项,包括与专业课内容同向而行、相对均衡、隐性融入、统筹规划以免重复等方面。思政内容和专业内容一样,都要紧跟时代发展,在摸索中前行,在实践中总结提炼,不断推陈出新,并在一轮又一轮的教材修订中不断完善。文章旨在为搜集、撰写专业教材思政内容,以及整理、审读这些内容的出版同行提供参考。

基于DEM的无人驾驶拖拉机前馈稳速控制

针对农田坡度变化影响无人驾驶农机行驶速度稳定性,进而降低播种均匀性和肥药施用精度等问题,该研究设计了一种基于农田数字高程模型(digital elevation model,DEM)和前馈控制策略的拖拉机稳速控制方法。首先建立坡地干扰补偿模型,基于拖拉机实时位置从农田DEM中提取前方作业路径的坡度信息,计算拖拉机前方目标速度补偿量,实现拖拉机行驶的稳速控制。以DF1204无级变速拖拉机为试验平台,在中国农业大学烟台研究院开展3组不同目标速度的上坡、平地和下坡行驶对比试验。试验结果表明,拖拉机以目标速度4、6和8 km/h行驶时,上坡行驶的实测速度均值分别为4.03、5.94和7.85 km/h,平地行驶的实测速度均值分别为4.04、6.02和8.03 km/h,下坡行驶的实测速度均值分别为4.00、6.10和8.19 km/h,与对照组相比,在上坡、平地和下坡行驶时的速度均方根误差平均分别降低了46.63%、21.92%和37.15%,试验组上坡和下坡行驶的实测速度均值更接近目标速度。所提方法可有效提高无人驾驶拖拉机在起伏农田的稳速控制精度,有助于提高农机作业质量。

无人驾驶车辆感知空间的构建及可感知性判别

无人驾驶车辆的传感器代替人眼感知道路空间的信息,保障一定感知空间的可感知性,是无人驾驶安全运行的重要前提。因此,该文在国内外研究文献调研以及相关软硬件技术分析的基础上,分析了当前无人驾驶车辆感知技术的局限性,包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器的识别范围和特性;利用激光雷达和组合导航系统对道路的现实信息进行采集,进一步利用收集到的点云数据、定位信息、同步定位与建模算法构建无人驾驶车辆的三维感知空间,实现了道路的三维数字模型构建。同时在三维点云地图中进行测距能力、水平视场角和垂直视场角等参数数学表达模型构建,利用空间坐标变换方法,将传感器识别范围内的三维点云数据进行分离,并转换到统一的坐标系下。最后利用Delaunay三角化方法,构建出能够反映感知空间特性的三维模型,从而实现三维感知空间的可感知性的判定方法。为验证该文方法的实用性和准确性,利用实地采集的数据对算法进行了测试。测试结果表明,该文提出的方法具有良好的鲁棒性,能够在复杂的道路环境中稳定工作,可以准确评估无人驾驶车辆的感知能力。这一研究成果不仅为无人驾驶车辆的道路设计和安全评估提供了科学依据,也为无人驾驶技术的进一步发展和应用提供了强有力的技术支持。

中国民用无人驾驶航空器监管立法之完善

随着民用无人驾驶航空器技术的迅猛发展及其广泛应用,现有法律法规已难以全面覆盖和有效管理这一新兴领域。通过对当前民用无人驾驶航空器监管的立法现状进行梳理,分析当前民用无人驾驶航空器监管立法中存在的主要问题,在此基础上,提出具体的监管立法完善建议,如加强立法规划、制定专门规制民用无人驾驶航空器的法律、强化技术标准、明确各方责任、增加隐私权保护和数据安全方面的立法。通过这些措施,旨在构建一个全面、科学的民用无人驾驶航空器监管法律体系,为民用无人驾驶航空器产业的健康有序发展提供坚实的法律保障。