基于动态图注意力的车辆轨迹预测研究

针对目前轨迹预测研究中交互建模方法使用的图注意力网络(GAT)为静态注意力,无法有效捕捉复杂道路场景中车辆间交互的问题,提出了一种基于编码器-解码器架构的动态图注意力网络(ED-DGAT)预测高速公路环境中运动车辆的未来轨迹。编码模块使用动态图注意力机制学习场景中车辆间的空间交互,采用状态简化动态图注意力网络建模解码阶段车辆运动的相互依赖,最后使用NGSIM数据集评估所提出的模型,并与长短时记忆(LSTM)、联合社交池化与长短时记忆(S-LSTM)、联合卷积社交池化与长短时记忆(CS-LSTM)算法模型进行对比分析,结果表明,预测轨迹的均方根误差(RMSE)降低了25%,且模型的推理速度为CS-LSTM模型的2.61倍。

基于PDW多特征融合的辐射源信号分选方法

针对现有辐射源信号分选技术混叠信号处理困难、分选精度不高的问题,提出了一种针对脉冲信号描述字的多特征融合分选方法,采用分治思想,具备两级分选架构。第一步通过构建时空密度聚类模型,分离出在时频域上混叠的辐射源信号;第二步通过多参数交并比方法,进一步提升算法精度。与传统方法相比,所提方法能够有效分选出时频域混叠脉冲序列,受辐射源脉冲重复间隔变化造成的影响较小,相比传统方法具有更高的准确性。

汽车驾驶机器人关键技术

为了适应日益严格的汽车尾气排放标准,需要研制汽车自动驾驶设备以提高汽车排放试验 的精度.该介绍了汽车排放试验系统的构成,并根据驾驶动作的要求讨论汽车驾驶机器人执行机构 及传感器检测和驱动控制系统,对驾驶机器人多层控制模型进行研究,并分析了自学习和自补偿算 法、车速预瞄跟踪控制方法、试验数据管理和远程监控等关键技术的基本思想.实车试验结果表明, 驾驶机器人的车速控制精度在±2 km/h范围内,完全能够替代试验人员进行各种汽车试验.

汽车台架试验系统机械惯量电模拟方法

本文探讨了汽车台架试验系统中惯量电模拟技术的构成及其技术上的特点。提出通过改变调速系统的各种给定输入,来达到试验系统与实际系统的惯量拟合。文中导出了给定输入变化规律,并以汽车同步器台架试验系统为例,进行了仿真及优化计算。

汽车驾驶机器人换档机械手的优化设计

阐述我国首台汽车驾驶机器人换档机械手机构的工作原理、运动学分析及优化设计。经过优化设计，整个换档机械手机构的尺寸基本确定，摘、进档运动只由θ３１确定，选档运动只由θ２１确定。

一种六维力传感器的新型布片和解耦方法

提出一种新型的六维力传感器的应变片布片和解耦方案，利用简单的轮幅式结构，采用二向应力片的原理，构成直接输出型六维力传感器。采用该种吊法和组桥方式，很好地解决了六维力传感器弹性体结构设计和应变片布片、组桥之间的矛盾，具有结构简单，直接解耦。

汽车车轮多维力测量关键技术

通过对汽车道路试验用车轮多维力测量技术进行研究,采用改进型轮幅式结构作为多维力传感部分,在不改变车轮距的前提下实现单胎和双胎安装 提出一种合理的应变片布片和组桥方式,实现多维力解耦测量 研制非接触型信号传输耦合器,使旋转件与非旋转件之间的信号传输可靠且精度高,组成基于车轮力测量的汽车道路试验系统。

由普通I/O线构成软件串行口的方法及实用程序

在各类工业计算机测控系统中，一些以单片机为核心的前端机经常需要扩展串行口。本文介绍采用普通I／O线灵活扩展软件串行口的2种方法，这些方法有硬件省、成本低、灵活方便等特点。文中提供了经实际应用效果非常良好的实用51单片机收、发通信程序。

用应变片测量应力的改进方法——二向应力片及三向应力片

本文就应变片直接测量应力的方法进行了探讨,提出二向应力片及三向应力片原理,使在实验应力分析的电测场合中,对于某点的应力分量的测量,无需进行几个应变片数据的分别采集,再综合成应力分量(正应力或剪应力),使读数应变与应力分量一一对应,且各测量数据之间在算法上没有耦合。二向应力片及三向应力片的使用,简化了测量数据的处理过程,在动态测量特别是冲击应力测量中,具有一定的实用意义。

Hough变换和最小二乘拟合的车道线协调检测

针对车道线检测的实时性和鲁棒性要求,借助车道线参数置信区间和Kalman滤波器,采用基于Hough变换的车道线参数全局提取和基于最小二乘拟合的车道线参数局部小窗口提取相协调的方法对车道线进行检测。通过设定车道线感兴趣区域,利用改进快速中值滤波、车道线特征滤波、梯度方向角直方图筛选和车道线连通性分析等图像预处理算法削减图像数据运算量、增强车道线边缘特征。实车实验表明,在Pentium(R)D2.00GHz的CPU上处理速度达每秒25帧,准确率达97.2%。当道路中存在阴影、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,该算法仍能快速准确地提取车道线,具有较强的鲁棒性。

运动-力解耦的多维轮力传感器研究

介绍了一种具有运动-力解耦功能的多维车轮力传感器。基于车轮力传感器的特殊安装与实用环境的测量误差,在常规轮力传感器力-力维间解耦与测量的基础上,引入运动测量技术与校正方法,提出了一种联合的解耦方法,能够对运动场下传感器测量的旋转耦合误差和惯性耦合误差进行补偿,同时还兼顾初值误差校准,进一步提高了车轮力的测量精度和稳定性,即实现运动-力解耦。

用于汽车驾驶机器人的车辆性能自学习方法

为了缩短在进行汽车试验前驾驶机器人对不同车型的适应性调整时间,提出了一种用于驾驶机器人的车辆性能自学习方法,对影响驾驶机器人驾驶行为的车辆尺寸和汽车性能参数进行自学习。车辆尺寸的学习通过示教再现实现,汽车性能自学习中油门和制动执行器的指令信号通过所需的车辆驱动功率来确定。对因长时间驾驶引起的控制参数变化进行在线优化,以补偿长时间试验过程中汽车零部件的磨损。试验结果表明,提出的方法实现了驾驶机器人的自学习、自适应、自补偿,驾驶机器人具有良好的车型适应能力,车速跟踪精度满足试验的要求,能消除汽车试验中人为因素的影响。

基于新型车轮六分力传感器的汽车道路试验系统设计与研究

提出了一种新的基于无线传输的车轮六分力传感器的设计方法,并依此研制出一种新型汽车道路试验数据采集与分析系统。该系统能够在真实的行驶工况下对汽车车轮各维载荷及其他重要参数进行实时测量,提供可视化信息,方便研究人员在各种路面环境下对汽车的性能进行基于有效信息的评价和诊断。介绍了车轮六分力传感器的结构设计、整个试验系统的构成以及相关的信号处理和试验情况。试验结果证明了传感器测力的正确性以及整个系统的有效性。

汽车驾驶机器人多机械手协调控制研究

汽车驾驶机器人研究中的一个关键问题就是多机械手的协调控制。为了实现驾驶机器人换档机械手和油门、离合、制动机械腿的综合协调控制,最终实现对给定循环行驶工况的车速跟踪,首先建立了基于Saridis G N三级控制架构的驾驶机器人递阶控制模型体系结构,然后在此基础上提出了驾驶机器人多机械手协调控制方法,并设计了油门/离合器协调控制器和油门/制动切换控制器。试验结果表明,本文提出的方法能合理协调控制汽车驾驶机器人油门、制动、离合机械腿和换挡机械手,实现了车辆的平稳起步,平顺换挡以及对给定车速的跟踪。

基于机器视觉的车道偏离报警系统

为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性,对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究.介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理,提出了各个环节的实现方法.通过选择直线车道数学模型和限定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度.首先使用方向可调滤波器进行图像预处理,然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集,最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数.研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法,通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度.实验表明,该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力,能够满足高速公路环境车道偏离报警要求.

汽车同步器试验系统机械惯量电模拟研究与实现

本文针对采用惯量电模拟技术的汽车同步器试验系统研制,研究了汽车台架试验系统中机械惯量电模拟方法及其技术上的特点,并通过探讨同步器试验系统设计中实施的关键技术与解决办法,对采用复合控制方法构建控制系统进行了分析。在此基础上,阐述了汽车同步器试验系统的构成与控制方案的实现及系统成功投入实际运行后的试验结果。

智能材料结构的研究现状及未来发展

智能材料结构是一门由多学科高度交叉的新兴前沿学科,其发展潜力巨大,应用前景广阔,现已成为国际上的研究热点之一。对智能材料结构的研究现状进行了阐述,对智能材料结构的关键技术进行了分析,并对其未来发展进行了展望。

谱减在基于动载的路面不平度识别中的应用

分析了路面激励和发动机振动引起的汽车垂直动载的特点,提出了采用谱减法去除用于路面不平度识别的垂直动载中周期性噪声的方法.谱减之前对染噪信号和噪声模板都作静态小波滤波,可有效消除随机噪声谱引起的“音乐噪声”.对发动机怠速时和在光滑水泥路面测得的信号比较后采用了后者作为噪声模板,并使用基本谱减方法对信号进行了滤波.试验数据处理发现谱分辨率取2Hz时谱估计方差较小,相应“音乐噪声”也较少.仿真表明,在数据点数为1 024个时,使用谱减去噪使信噪比由7.2dB提高到31.5dB.

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义。阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述。

基于小波变换的车轮力传感器信号的去噪研究

在汽车道路试验中,通过多维车轮力传感器(WFT)可以测量每个轮所受的各维力和力矩。在测量过程中,信号会不可避免地受到各种噪声的干扰,而且,在将测量数据从车轮坐标系转换到车辆坐标系时,车轮转角的误差使测量结果产生了更严重的噪声。这些宽带随机噪声严重影响了车辆性能的分析。小波分析是一种信号的时间-尺度分析方法,特别适合于非平稳信号的分析,具有多分辨率分析特性,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。针对车轮力信号的特点,在MATLAB环境下编程进行车轮力信号小波变换去噪研究,试验结果表明,在选择了适当的小波基本函数和阈值的情况下,采用小波变换的阈值去噪方法对多维车轮力信号进行去噪处理,可以取得良好的效果。