基于V-REP自动垂直泊车的教学仿真实验

泊车对驾驶员的操作技能有很高的要求,自动泊车系统的出现能够很好地解决这一问题,帮助驾驶员安全精准地完成泊车操作。该文对典型的自动垂直泊车进行仿真研究,针对标准和狭窄停车通道的垂直泊车,研究了C字型与人字型的泊车规划路径算法。基于机器人仿真平台(virtual robot experimentation platform,V-REP)搭建了典型的泊车仿真场景,利用用户数据协议(user datagram protocol,UDP)构建V-REP与MATLAB之间的通信,开展了V-REP与MATLAB的联合仿真实验,充分展示了自动垂直泊车的泊车过程,总结了垂直泊车的路径特点,对自动垂直泊车进行了可视化演示。此外,基于该平台为学生提供了虚拟仿真实验环境,激发了学生对无人驾驶的学习兴趣和勇于探索的精神,提高了学生的操作能力与创新思维能力,获得了良好的教学效果。

基于二次转角约束的改进RRT路径规划算法研究

针对快速随机搜索树(RRT)算法存在节点扩展冗余、生成路径不满足车辆转角条件等问题,提出一种改进的二次转角约束RRT算法。首先,在传统RRT算法基础上对采样空间进行裁剪,引入目标导向策略减少采样时间;然后采用车辆膨胀处理和直线方法检测障碍物,并引入第一次转角约束得到粗解路径;接着对粗解路径建立二次转角约束并进行优化处理,获取优化路径后拟合,并进行仿真验证。结果表明,相比于引入目标导向策略的RRT算法,所提出的算法路径最大曲率降低了34.33%,平均曲率降低47.36%,扩展节点数降低47.62%,路径距离降低7.76%,规划时间缩短14.98%。

双目视觉的货车车厢完整尺寸测量

针对货车车厢完整尺寸的快速测量,提出了一种基于双目视觉的测量方法。依据相机成像模型和标定原理对双目相机进行标定实验,使用标定后的双目相机从货车侧后方采集货车车厢图像,再采用U 2-Net显著性目标检测算法对采集的货车车厢图像进行车厢轮廓提取,通过改进的基于图像分块的线段检测算法提取车厢边缘,结合车厢轮廓特征利用车厢边缘线段计算出特定的角点坐标,由三维坐标恢复后的车厢角点间距得到车厢尺寸。试验结果表明,车厢尺寸检测的平均误差小于4.06%,体积检测平均误差小于5.83%,可用于实际测量。

汽车全生命周期碳排放研究与分析

为研究供应链对汽车全生命周期碳排放的影响,通过中国工业碳排放信息系统收集供应链碳排放数据,并对某款车型全生命周期碳排放进行研究与核算分析,发现原材料生产、零件生产及整车使用阶段等上下游供应链碳排放是整车生命周期碳排放的主要来源,并提出供应链碳排放管理的建议。

基于反步滑模方法的车辆纵向自适应控制

车辆纵向控制是自动驾驶研究的关键技术之一,建立了复杂的车辆纵向动力学模型,设计了合适的控制算法,并构造了控制器,提升了控制性能。首先,在考虑道路倾角、轮胎形变和车轮滑动等影响因素的基础上,建立了复杂的车辆纵向动力学模型;然后,综合运用自适应方法和反步滑模控制方法对所建模型设计控制器,并对控制系统的稳定性作了证明;最后,采用MATLAB/Simulink软件对控制系统进行仿真分析。研究结果表明:通过自适应反步滑模方法设计的控制器具有较好的稳定性,能够控制车辆以极小的误差以期望速度行驶。研究成果可为车辆自动驾驶及交通拥堵的缓解提供技术支撑。

汽车尾气排放的影响及控制策略的思考

通过分析汽车尾气排放超标的原因和影响因素以及尾气排放对环境影响,运用数据分析、推理调研的方法,探讨相应的控制方法和策略,得出汽车尾气排放的控制措施和宏观策略,为我国汽车尾气排放的治理提供参考意见和具体实践的指导。

基于多智能体一致性的多车道车辆集群编队控制

为安全、高效地控制智能网联汽车(CAV)编队,研究了基于多智能体系统(MAS)一致性的多车道、零散随机分布的车辆集群编队控制策略,并进行数值仿真验证。建立了基于交错式结构的车群期望几何拓扑,提出了包括间距调整阶段、变道控制阶段和队形收敛阶段的3阶段式编队控制流程。基于一致性理论,设计了车群编队控制器,并进行稳定性论证。选取2种典型场景,对三车道场景中初始分布较为极端的车群开展编队研究。结果表明:在该策略的控制过程中,纵向车间距与期望间距误差在0.5 m以内,横向位置与期望位置误差在5 cm以内,且速度在变化后能快速收敛至期望值。因而,该策略能有效控制车群车辆安全、高效地达到车群期望队形。

基于生命周期的轻型商用货车轻量化碳排放研究

以某轻型商用货车为研究对象,根据生命周期理论构建以汽车生产过程中的原材料获取、生产运输、零部件制造和车辆装配阶段为边界的碳排放量计算模型,探讨了轻量化措施中所涉及材料的生命周期碳排放差异,对比分析了该车轻量化前后的碳排放量。结果表明,替代材料铝合金、镁合金、碳纤维增强塑料的生命周期碳(CO_(2))排放量显著高于被替代材料钢和铸造铁,分别为6.23 kg/kg(锻造铝合金)、6.92 kg/kg(铸造铝合金)、14.76 kg/kg(车用镁合金)、20.2 kg/kg(车用碳纤维增强塑料)、2.85 kg/kg(普通钢)、0.67 kg/kg(不锈钢)和0.81 kg/kg(铸造铁);轻量化后的动力总成系统、传动系统、底盘和车身部分的碳(CO_(2))排放量分别增加了0.57%、525.51%、11.57%和33.29%,车辆生命周期碳(CO_(2))排放量增加了36.22%;钢和铝生命周期碳(CO_(2))排放量的降低对于轻量化前后车体部分的减碳效果均较明显。

面向自动驾驶汽车的信号交叉口行人多模态轨迹预测方法

为了提高自动驾驶汽车在人车混行交叉口场景下的行车安全性,提出了一种面向自动驾驶汽车的信号交叉口行人多模态轨迹预测方法。考虑社会生成对抗网络模型(SGAN)的社会属性,将行人历史轨迹作为输入,通过生成器与判别器交替训练,采用交叉熵损失函数进行模型优化,提出基于SGAN的行人轨迹预测模型;建立行人自驱力、行人间交互力、斑马线边界力和信号灯作用力的4种约束力模型,提出基于社会力模型(SFM)的行人轨迹预测模型,采用粒子群算法对SFM的不可测量参数进行标定;基于AdaBoost算法对SGAN和SFM的预测结果进行融合,通过多个弱学习器迭代训练并动态优化各模型权重,以提高模型预测准确性;实验基于西安市某交叉口行人数据进行对比验证。结果表明:相比于单一SFM模型和单一SGAN模型,该文方法的平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)分别提高了约21.7%和10.5%,尤其在绕行超越、结伴等复杂行为场景中,该方法能够实现更精准的行人轨迹预测。

基于FPGA+ARM异构平台的道路交通目标检测设计

针对当前目标检测技术在智能汽车上所需的体积小、能效比高、检测速度快、精度高等要求,提出了一种新型嵌入式道路交通目标检测设计。该方案以YOLOv3为基础网络模型,通过新增网络检测层和网络剪枝技术分别提升网络的检测精度和检测速度,在硬件端以深度处理单元(Deep Learning Processing Unit,DPU)为核心搭建了底层硬件平台,对网络的卷积计算进行并行加速,改进后的模型通过量化和编译后可以部署至FPGA+ARM异构平台。经测试,在KITTI数据集上的检测精度为85.32%,功耗为8.2 W,检测帧率为31.2 Hz,算力功耗比达到58.3 GOPs/W,是RTX 2060 super型GPU的3.9倍,Intel i7-12400型CPU的9.3倍。实验结果表明,该方案满足道路交通目标检测设计要求,相较常用目标检测平台GPU,所提方案的部署空间小、功耗低,更适于灵活部署在空间紧凑、能源供给受限的智能汽车中。

浅析欧盟电动车辆电池碳足迹核算规则

欧盟电池法案首次以法规形式强制要求投放到欧盟市场的电池需进行生命周期碳足迹信息披露,为支持电池碳足迹的实施,欧盟制定了基于环境足迹方法的电动车辆电池碳足迹核算规则。详细介绍了欧盟电动车辆电池碳足迹功能单元、系统边界和取舍规则、数据收集要求和数据质量评价、建模要求、核算及报告等方面的要求,为我国电池企业开展电池碳足迹核算摸底,识别控碳降碳关键环节提供了方法指引。

基于顾客认知的新能源汽车购买意愿影响因素研究

为提高新能源汽车顾客认知度,推动产业发展。从顾客认知视角,首先建立包含感知易用等8个潜变量的模型并提出假设,然后通过因子分析验证影响因素设计的合理性,最后利用相关性分析和多元线性回归方法验证了初始假设模型的可行性。研究结果表明,感知易用、感知娱乐、服务质量、品牌口碑、营销策略正向影响消费意愿,其中,营销策略影响程度最大,其影响因子为0.417;感知成本、感知风险反向影响消费意愿,其中,感知风险影响程度较大,其影响因子为0.905。

红旗研发业务数字孪生管理创新与实践

数智化是汽车产业转型升级和高质量发展的核心驱动,为了解决研发领域各版块协同不足、效率不高、数据治理零基础、知识难复用等问题,一汽积极打造“一汽数字孪生体”,实现100%业务数字孪生,开展业务数智化转型变革,形成一套业务数字孪生方法,自主开发组件化、服务化的云原生设计师工作台。研发业务数字孪生率先建设完成并投入运营,实现研发效率与研发质量的双效提升,平台协同效率提升100%,平均设计变更周期减少50%,平均问题解决周期减少30.69%。

基于BP神经网络的动力电池热失控预警方法研究

提出一种基于BP神经网络的动力电池热失控快速预测方法,以解决当前无法有效对动力电池进行热失控预警的问题。通过测试发现,采用该方法对动力电池热失控进行预测,其准确度达到97%,可有效降低动力电池热失控发生的风险,提高车辆的安全性。

汽车智能座舱发展现状和趋势

随着新能源和智能汽车产业的不断发展,传统智能座舱已不能满足对汽车智能化的需求,各大主机厂已逐步开展对液晶仪表、信息娱乐、显示屏等座舱功能进行整合与升级,以期探索更加平安、智能、舒适的出行方式。文章通过对智能座舱的发展现状以及现阶段主要车企装载智能座舱的情况进行分析和总结,得出智能座舱五大方面主要发展趋势,包括增强抬头显示赋能驾驶全新视觉体验、丰富的座舱功能和信息仍需以行程安全为前提、如然空调系统和零重力座椅将赋能座舱全新升级、人车多模态交互将赋能座舱无感体验、人工智能生成内容(AIGC)技术将赋能座舱场景不断升级,为用户带来舒适、便捷和安全的驾乘体验,以期对智能座舱产业发展起到借鉴意义。

车辆自适应巡航系统发展现状研究

随着社会经济的不断发展,车辆数量逐渐增加,车辆的长途行驶场景逐渐增多,对此自适应巡航控制系统有助于降低驾驶员长途驾驶负担和提升车辆安全性。文章在介绍自适应巡航系统的组成后,通过对相关文献的阅读和整理,对该系统当前的控制策略和控制算法发展进行总结,并在此基础上对自适应巡航系统未来的发展做出展望,为车辆自适应巡航系统发展研究提供参考。

基于EasyDL图像识别和SLAM定位的增强现实车书研究

目前汽车使用说明书存在文字内容繁琐、检索困难、专业性强、不易理解、使用频率低等问题。针对以上问题,文章提出了一种基于EasyDL深度学习的图像识别方法,再通过视觉同步定位与建图(SLAM)将识别后的图标信息实时定位在图标侧。该方法可用于对全车字符、几何、零件进行精准识别,并在交互设备上以空间三维方式映射出识别到的内容。经理论分析和实验结果表明,文章所述方法具有计算速度快、识别效率高、显示直观、易于理解等特点,具有重要的实用价值。

汽车行业技术开发项目的管理模式研究

现如今,汽车行业进入智能电动汽车时代,车企整车开发的方向不再只是简单的集成商,而是希望把握和定义系统,并聚焦核心技术实现增值。针对车企技术开发的变化,文章阐述了整车开发流程、技术开发流程的定义与差异。技术开发流程根据开发内容及成果输出不同分为技术创新流程和技术平台流程,文章探讨了两者的开发特点,并介绍了纯电平台、动力电池、智能驾驶技术开发项目管理方式上的要点,旨在为车企技术开发项目管理提供参考,提升车企自主可控力和产品竞争力。

燃料电池控制器的电磁干扰分析

为了研究燃料电池控制器(Fuel Cell Controller,FCU)的电磁干扰(Electromagnetic Interference,EMI)特性,采用差分进化算法建立等效辐射源,基于近场扫描方法测试FCU的磁场,通过对比等效辐射源产生的磁场和测试的磁场,获得各频点在X、Y、Z方向的平均误差均在3%左右;利用重构模型对印制电路板(Printed Circuit Board,PCB)上方半空间的远场辐射进行仿真模拟.结果表明,仿真电场与实测电场的平均误差在4.1 dB左右,在测量频带范围内整体趋势一致,验证了差分进化算法重构的等效辐射源具有较高的精度,该方法可以用来预测辐射源的影响.研究了重构等效辐射源对金属外壳的影响,仿真结果表明,PCB板的远场辐射降低了10 dB左右,金属外壳能有效减少FCU向外产生辐射.

基于GA-PSO的智能汽车横向LQR控制器优化设计

针对线性二次型调节器(LQR)在智能汽车横向控制中,系数矩阵Q和R选取困难导致的控制精度低和参数整定效率低的问题,提出了一种遗传粒子混合优化(GA-PSO)方法。基于车辆二自由度模型设计了横向LQR控制器和前馈控制器,以该模型下控制器自身能量损失函数作为代价函数对系数矩阵进行优化,并对比了GA-PSO和粒子群优化(PSO)算法的优化效果。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,经GA-PSO算法优化后的控制器跟踪精度和计算效率分别提高了47.06%和63.54%,且优化后的控制器具有较强的鲁棒性。