基于信息安全强度的路侧设备任务调度优化策略

车路协同系统中,车辆由于自身计算资源局限性将任务卸载至路侧设备(RSU)进行执行,然后由RSU考虑在本地处理任务或将任务卸载至云端的“车-边-云”架构,是近年来受到广泛关注的边缘计算新模式。由于“边-云”侧无线信道的开放接入以及不确定性,需要增加安全机制来保证数据传输的可靠性,然而增加安全机制会使RSU的计算负载增加,进而使得RSU的能耗增加。针对如何在满足任务时延约束条件下优化路侧设备能耗及信息安全效用,提出了车路协同系统下路侧设备基于能耗-队列均衡的联合任务调度及加密优化(EPTS),并建立车速状态模型、任务加密模型、数据缓存队列模型、任务计算模型及优化目标函数。利用李雅普诺夫优化理论将优化问题模型进行转化,并将转化后的模型描述为背包问题进行求解,仿真结果验证了所提出的EPTS具有较好的收敛性和有效性,平均目标价值优于平均分配策略17%,优于任务队列长度加权分配策略21%。

基于YOLOP-L的多特征融合道路全景驾驶检测

目前,驾驶员视角下的交通图像检测技术成为交通领域的重要研究方向,同时提取车辆、道路、交通标志等多种特征已经成为驾驶员理解道路信息多样性的亟需任务。以往研究已在单类目标检测的特征提取方面取得了长足进步,然而,这些研究不能很好地联合应用于其他区别较大的特征检测任务中,且融合训练过程中会损失个别特征检测的精度。针对驾驶员视野范围内道路信息多样且复杂的特点,本文提出了一种基于多特征融合训练的检测模型YOLOP-L,它能够同时对多种不同特征交通目标进行融合训练,同时保证单项检测任务的精度。首先,为了解决特征融合中语义信息表达不完整的问题,设计的SP-LNet模块通过FPN与双向特征网络结合实现网络更深层次的融合,使得提取的信息更完整,从而提升道路小目标的检测性能;其次,设计新的分割头深度可分离卷积,将语义信息与局部特征融合促使多特征融合的训练准确度与速度得到进一步提升;再次,体系中设计的GDL-Focal多类混合损失函数更专注于困难样本,可用于解决样本特征不平衡的问题。最后,对比实验表明:YOLOP-L相比原YOLOP网络运行的速度更快;在车辆目标检测任务下召回率提升了2.2%;在车道线检测任务下准确率提升2.8%,车道线IoU的值较HybridNets网络下降2.45%,但较YOLOP-L网络提升1.95%;在可行驶区域分割任务下其整体检测性能提升1.1%。结果表明,在具有挑战性的BDD100K数据集上,YOLOP-L可以在复杂场景下有效解决检测精度不足和分割缺失的问题,提高了车辆识别、车道线检测以及道路行驶区域联合训练的准确性和鲁棒性。

基于扩张状态观测器的永磁同步电机自适应逆控制

针对传统矢量控制策略在保持系统动态性能的基础上无法消除系统扰动的问题,同时为了进一步提高系统模型的控制精度及抗扰能力,提出一种基于扩张状态观测器的永磁同步电机自适应逆控制方法。首先,该方法以双闭环矢量控制结构为基础,在转速环部分采用自适应逆控制方法,通过非线性滤波器以及归一化LMS算法对转速进行实时估计,并利用估计的权值对电机系统进行在线逆建模;其次,在此控制系统的基础上加入扩张状态观测器,对输出信号进行跟踪的同时对系统的内外扰动总和加以补偿以增强系统的抗扰能力;最后,利用Simulink对该系统进行仿真验证。实验结果表明,该控制方法具有更好的动态性能和抗扰能力。

基于数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测

基于数据驱动的思想,从电池历史数据中提取能反映电池衰退趋势的特征参数,并分析参数与电池寿命的相关性,完成特征参数的选取。其次基于选取的特征参数,对其进行数据预处理,得到最终的特征数据。最后基于时序预测的思想,建立长短期记忆神经网络的锂电池剩余使用寿命预测模型,从而实现电池剩余使用寿命的预测。研究结果表明:与传统的支持向量回归方法相比,基于长短期记忆神经网络的方法有效提高了预测准确性。

基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。

智能压路机压实模糊神经网络控制及仿真

将模糊系统与神经网络相结合,提出了一种由模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成的模糊神经网络结构,并将其用于智能压路机压实控制.针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题.把工程实践中得出的模糊控制规则表作为训练模糊神经网络的样本,仿真结果表明该模糊神经网络控制器具有在误差限度范围内的泛化能力.

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。

数据融合技术在高速公路异常事件检测中的应用

交通异常事件的检测一直以来都是高速公路监控系统的难点和重点。现有的交通异常事件检测系统在实际应用中检测效果不很理想。而数据融合技术是近年来发展起来的一种新的信息综合处理方法,目前已经在ITS中有许多尝试。本文简述了交通异常事件检测的基本原理,并通过对数据融合基本理论的总结与剖析,重点阐述了数据融合的3个层次(数据级融合、特征级融合、决策级融合)在交通异常检测中的具体应用以及交通异常事件检测的数据融合系统模型。应用数据融合技术的交通事件检测系统能提高系统的有效性,得到最佳协同作用的结果。

智能压路机控制系统数据通信的实现

介绍了CAN总线及CANopen协议的技术特点,详细阐述了基于CAN总线技术的智能压路机控制系统数据通信的实现,使之达到了智能压路机的设计要求。

基于神经网络与专家系统的压路机智能故障诊断

针对压路机发生故障时,故障原因与故障征兆之间复杂的对应关系,提出了一种基于神经网络与专家系统相结合的新方法,充分发挥了神经网络与专家系统各自的特点。介绍了系统的构成、功能及实现。利用该系统可大大提高压路机故障诊断的准确性和实时性。

智能压路机控制系统人机交互软件设计

介绍了智能压路机的研究现状,提出了智能压路机控制系统组成方案,着重设计了显示器模块中人机交互软件。针对所选用的控制系统硬件分析了软件需求,对软件进行了总体设计,最后给出了基于VC++的软件实现流程。在样机上试验表明,该软件基本满足了智能压路机的实时数据显示、参数设定和故障诊断等要求。

基于模糊控制的直流调速系统仿真研究

针对实际生产过程中,生产机械需要频繁起动制动,严重影响生产效率这一问题进行了研究。通过分析电机的起动过程,结合负反馈控制的原理,建立数学模型,设置模糊控制器的结构,在Simulink中建立系统的仿真模型,对其进行仿真,实验结果表明模糊PID控制器比经典PID控制的直流调速系统的性能更优良,能够实现直流电机的正常、快速、平稳起动,可以有效提高生产效率。

一种新型交通检测装置——视频车辆检测系统

介绍一种新型交通检测装置——视频车辆检测系统 ,它不仅可代替目前在交通控制系统中广泛采用的常规车辆检测器 ,而且增加了新的功能 ,该系统在国外巳得到推广应用。

智能控制和智能自动化

概述了控制科学的发展情况 ,介绍了智能控制的基本概念、主要研究内容和智能控制系统的类型及其在交通运输工程和工程机械中的应用 。

单片机控制的PWM系统设计

建立了以8031单片机控制的带电流反馈的PWM功率放大器系统,电流调节器采用数字PI调节器,在软件编制中应用了一种积分实现技术,较大限度地利用了系统的动态信息,调节速度快、精度高。该系统克服了模拟功率放大器由于温漂而造成的控制精度下降的缺陷。

基于色度分析的自动滴定仪系统设计与实现

盐湖富集钾、钠、镁、锂等多种矿物元素,如何将它们进行有效区分以满足不同的市场需求是生产过程的重要任务。基于此目的,本文研制的基于色度分析的自动滴定仪系统可用来测定样品中各种元素的浓度,采用行业标准的容量法滴定方法,通过自研的非接触透射式色度传感器、专有的图形图像处理算法、高精度液相滴定系统以及复杂的数据处理方式,解决了传统离子浓度检测中操作复杂度高、检测精度低、检测周期长等问题,得到的检测精度相比传统方法提高了51%,检测周期缩短一半。

汽车传感器(连载六) 空气流量传感器

随着车用发动机电子控制系统的发展,需要对发动机进气空气流量进行精确测量,以调节空燃比,从而保证发动机的动力性、经济性和排放指标最优。本文介绍四种型式的空气流量计,它们的性能比较如表1所示。

交流伺服系统综述

现代伺服技术已不受限于硬件条件,而是如何向更高端的适应性控制发展,智能化、网络化、分布式将是新一代交流伺服控制系统的趋势所在。

面向21世纪开展我校自动化专业教学改革工作

本文讨论了面向 2 1世纪自动化专业教学改革的必要性。

机器人控制算法的仿真和实验研究

对一种机器人变结构控制算法在ＪＴＲ－１型教学机器人上进行了仿真和实验研究，结果表明该算法是简单有效的。