基于AR-HUD技术的智能网联汽车路径导航方法研究

传统的车载导航系统主要以声音和触屏方式向驾驶员传递信息,导致驾驶员在实际驾驶过程中会分散注意力,影响驾驶安全性。该文提出基于AR-HUD技术的智能网联汽车路径导航方法,规划出智能网联汽车的最佳导航路径,利用AR-HUD技术将该路径信息实时、直观地显示在驾驶员视线前方,使驾驶员按照规划路径驾驶汽车,实现智能网联汽车路径导航。试验表明,设计的路径导航方法具有较强的实用性和可靠性,能够为智能网联汽车驾驶员带来更加安全和高效的驾驶体验。

智能网联汽车专业教学改革研究

随着信息技术的不断进步,工业机器人、5G通信、物联网、人工智能、云计算、大数据、3D打印等技术不断融合发展,为汽车产业带来了新的发展机遇,并引发了产业变革。这场变革催生了智能网联汽车专业,形成了全新的人才培养模式,因此要结合市场经济发展需求,积极推进智能网联汽车专业教学改革工作的开展。该文结合智能网联汽车的内涵,分析智能网联汽车专业教学改革目标及教学中存在的问题,并提出教学改革措施,以更好地提升智能网联汽车专业教学效果。

基于DUKF方法的汽车自动驾驶状态联合观测

为了能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价,开发了一种分布结构驱动力电动汽车双无迹卡尔曼滤波(Dual Unscented Kalman Filter,DUKF)方法与状态观测系统联合系统车辆惯性监测方法。采用离散化方法建立车辆非线性动力学观测器,有效满足了车辆的非线性动力学评价要求。研究结果表明:相对DEKF方法,采用DUKF方法观测时达到了更小振荡程度,到达稳态观测阶段时,DUKF达到了更接近实际值的稳态观测效果,促进观测精度显著提升,可以与非线性车辆动力学评价系统之间达到良好适应性。该研究有助于提高自动驾驶的稳定性,为后续的理论研究奠定一定基础。