电控空气悬架系统简介

随着科学技术的飞速发展，空气悬架系统经历了钢板弹簧-气囊复合式悬架、被动空气悬架、电控空气悬架等多种形式的变化。电控空气悬架系统是一种全主动悬架，悬架的刚度、阻尼特性和车身高度能根据汽车的行驶条件进行智能调节。

猎豹智能车无人驾驶系统总体设计

介绍猎豹智能车无人驾驶系统总体设计及其硬件和软件的设计特点和实现方法。系统采用机器视觉来识别高速公路车道线,利用拟人控制算法来实现车辆自动驾驶控制,最高时速为95km/h的初步试验结果验证了系统的可行性。

一种基于GIS最短路径搜索的A^＊改进算法

目前在GIS领域,最短路问题是研究和应用的重点,其中最短路径搜索算法的效率问题是普遍关注和在实际应用中迫切需要解决的问题.本文分析目前几种流行的最短路径算法并指出它们的优缺点,提出了一种利用蚁群算法和遗传算法进行改进的A^＊算法,并对其进行了必要的推导.。实验证明,改进的A^＊算法在VC＋＋6.0和MapX控件环境下具有较好的可行性和适用性。

基于IOCP的车辆监控系统网络服务器设计与实现

针对车辆监控系统中网络服务器为客户端I/O请求提供高质量服务的需求,提出基于IOCP（完成端口）模型对服务器进行设计与实现。介绍了完成端口模型原理及监控系统总体结构,描述了基于此的服务器设计与实现过程。试验表明,基于IOCP模型服务器与基于阻塞式等模型服务器相比,能明显提高数据处理和响应能力,并满足设计需求。

基于单目视觉的普通道路检测方法

提出了一种改进的普通道路检测算法,先将单目视觉采集的灰度图像分成左、右2个部分处理,通过在图像坐标内计算倾斜角度和长度过滤可疑边缘;后将左、右图像结合,将图像坐标转换到路面坐标,再根据道路的实际情况再次过滤边缘,提取出最终边界。当前图像检测出的边界成为选择下一帧图像中感兴趣区域的基础,以JJUV-1无人驾驶汽车为实验平台在道路上进行实车实验,验证了该算法的准确率和鲁棒性。

基于μC/OS-Ⅱ的智能车自动控制方案设计

针对智能车在自动控制中依靠视觉系统的复杂要求,以飞思卡尔MC9S12DG128单片机为平台,将嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ应用到自动控制中。阐述了智能车控制系统的硬件设计,μC/OS-Ⅱ内核的移植过程及用户任务的设计。运行结果表明,该系统具有较好的实时性和可靠性。

基于机器视觉和无线通信的阅兵车辆装备方队训练考核系统设计与实现

基于国庆阅兵车辆装备方队在行驶过程中必须遵循等速行驶、骑线对正和横向标齐等要求，设计了利用机器视觉和无线通信技术实现阅兵车辆装备方队的编队控制训练考核系统。该系统通过正面视觉实现对骑线的识别，侧面视觉实现横向车辆的标齐，测速模块实时采集车辆速度；并通过软件处理后，将参数实时显示于车载端；利用无线通信把所有参数实时传输到指挥端，实现远程训练考核。

民办高校大学生的参与取向及其引导

民办高校大学生存在着轻政治参与而重市场和经济参与,轻校园参与重社会参与,轻传统文化参与而以文化挑战者自居的取向。因此,通过思想道德教育,增强其政治参与意识;通过礼仪文化教育,增强其文化参与意识;通过校园文化建设,增强其校园参与意识;通过企业实践,提高其经济参与意识,是切实可行的引导路径。

基于ZigBee的汽车轮胎气压监测及预警系统设计

介绍了基于ZigBee的汽车轮胎气压监测及预警系统的硬件设计和软件实现。该系统能够实时监控轮胎内部气压和温度,确保汽车轮胎工作在正常的气压和温度范围内,提高了汽车行驶安全性。

机器人自主探索算法综述

随着机器人自主能力的提升和应用场景的多样化,机器人应用于未知复杂场景的需求不断增加,它在未知区域内自主完成环境全遍历并构建区域地图的探索算法成为研究热点。为了使更多研究者对机器人自主探索的研究现状有进一步的了解,首先对机器人自主探索的问题定义和运行框架进行介绍,其次根据相关文献研究,按照基于边界理论的自主探索算法、基于下一最优视角(NBV)思想的自主探索算法和其他自主探索算法三个方面展开综述,较为详细地介绍了基于边界理论和基于NBV思想这两种主流的自主探索算法,并对各类探索算法的优势以及局限性进行了分析,最后对未来自主探索的发展方向提出展望。

无人车导航路径关键点插值算法

为解决无人车导航路径关键点插值问题,利用Catmull-Rom样条插值方法对关键点插值算法进行研究。在分析Catmull-Rom样条插值算法原理的基础上进行编程,并综合考虑比较B样条插值和三次样条插值方法的优缺点,提出利用Catmull-Rom样条插值方法对关键点进行插值。经验证,该插值方法使插值曲线经过关键点,且插值算法不受坐标分布的影响,并对提供的点坐标的排列没有严格要求,能够满足无人车路径选择的需要。

基于稀疏地图坐标的智能车导航路径生成与优化

针对智能车的精确导航问题,提出一种基于常规电子地图稀疏坐标的导航路径生成与优化方法。首先利用线性插值对稀疏路网数据进行处理,生成符合道路几何形状的拟合控制点,并对上述控制点进行B样条拟合;而后结合车辆与道路的几何特性,构建智能车导航路径的约束模型,实现该模型约束下的智能车导航路径的自适应优化。实验结果证明了该方法的有效性。

基于概率统计的车辆运动轨迹预测方法

针对自主驾驶车辆预测障碍物车辆运行轨迹的问题,以高速公路上的车辆为研究对象,对其运动进行简化建模,采集大量数据作为训练样本对模型进行训练,并分别采用统计距离和马尔科夫链对其横向运动和纵向运动进行预测。仿真实验表明,该模型能够有效预测障碍物车辆3 s时间内的轨迹,可为自主驾驶车辆碰撞预警和轨迹规划提供可靠依据。

车间运动学模型在智能车速度跟踪控制中的应用

车辆纵向运动速度控制是智能车领域的关键技术之一,其控制精度和响应速度是智能车其他功能实现的基础。采用模型预测控制理论,研究实现速度跟踪控制算法:一是对车辆系统车间运动学模型进行改造,提出虚拟目标车辆概念;二是提出减少优化目标和改善预测时域的确定方法,降低控制算法的计算成本在实时控制周期之内。通过在不同车辆上的试验表明,所开发的算法满足了控制系统的实时性要求和控制精度要求,并可实现控制算法的无缝移植。

考虑曲率变化率和起点曲率的智能车参考路径平滑方法

针对智能车参考路径平滑中起点曲率难以约束和未考虑曲率变化率的问题,提出一种基于多目标优化的路径处理方法。该方法首先对二维平面内离散点的曲率计算方式进行分析,通过离散点的几何关系构建二次项的优化目标函数,间接表示曲率连续性指标;其次通过新增离散点的方式,将非线性的起点曲率约束项转化为软约束;最后将带约束的多目标优化函数转化为二次规划型快速求解。仿真和实车试验结果表明:该方法能够适应不同大小的起点曲率约束,有效平滑从高精度地图中提取的离散路径点集,为智能车提供曲率连续的参考路径,优化方法平均耗时为6.82 ms,满足运动规划层的实时性要求。

具有时空约束的无人车集群构型变换方法

针对具有时空约束的无人车集群构型变换问题,采用图论方法描述集群协同关系,将集群构型变换问题分解为最小变换单元的队形变换问题.为满足队形变换的空间约束,运用基于模型的轨迹预测方法为无人车规划提供满足起点和目标点约束的行驶路径,运用曲线插值方法规划平滑且满足时间约束的速度曲线,根据碰撞检测结果提出速度规划的边界条件.仿真和实车实验证明了构型变换方法的有效性.

基于三维激光雷达的智能车可行驶区域提取

利用三维激光雷达将道路环境进行区域分割后提取出可行驶区域，该区域融合了障碍的位置坐标信息和激光反射的强度信息。试验结果表明，三维激光雷达识别的道路环境信息稳定可靠，能够满足调整智能车行驶状态的要求。

十六大报告中的新思想、新观点、新论断

根据十六大报告的内容 ,从十二个方面阐述了新思想、新观点、新论断 80条。

基于重组优化的轮式移动机器人路径处理方法

针对轮式移动机器人采集GNSS(全球卫星导航系统)路径过程中容易出现无效路段的问题,提出了基于自适应分段重组的无效路径剔除方法和多目标优化的路径平滑方法。该方法首先按照航向将采集的GNSS路径划分为DRD(drive-reverse-drive)形式的路段组合,通过设定剔除规则来剔除其中的无效路段,并对剔除无效路段后的离散路段按照邻域路段长度进行第2次分段,以实现有效路段快速重组。其次以重组后的路径点集为决策变量,建立多目标优化函数、端点渐近约束和矩形区域约束,转化为二次规划型进行最优化求解,在保证路径平滑的同时减小与原有路径的位置差。实验结果表明,该方法能够有效处理不同道路形态下采集的无效GNSS路径,优化结果与重组路径平均位置偏差小于0.2 m,平均处理时间为8.8 ms,处理后的路径可用于无人车轨迹跟随。