Auto CAD中实现尺寸驱动的参数化设计功能的开发

论述了以AutoCAD为图形支持软件 ,实现零件尺寸驱动的参数化设计方法。

基于Auto CAD VBA的带传动应用模块开发

研究了Auto CAD环境下实现带轮绘制以及绘图环境自动设定的详细过程,提供了一种基于VBA及ActiveX技术进行标准件的设计方法,其方法对开发其它定型机械产品CAD系统具有借鉴价值。

Auto CAD在井巷工程开口标定中的应用

文章介绍了利用AutoCAD的图数互访功能绘制出各类井巷开口标定资料及数据,不但可省去复杂的数学计算还可提高开口数据的可靠性。

一种多层多模态融合3D目标检测方法

在自动驾驶感知系统中视觉传感器与激光雷达是关键的信息来源,但在目前的3D目标检测任务中大部分纯点云的网络检测能力都优于图像和激光点云融合的网络,现有的研究将其原因总结为图像与雷达信息的视角错位以及异构特征难以匹配,单阶段融合算法难以充分融合二者的特征.为此,本文提出一种新的多层多模态融合的3D目标检测方法:首先,前融合阶段通过在2D检测框形成的锥视区内对点云进行局部顺序的色彩信息(Red Green Blue,RGB)涂抹编码;然后将编码后点云输入融合了自注意力机制上下文感知的通道扩充PointPillars检测网络;后融合阶段将2D候选框与3D候选框在非极大抑制之前编码为两组稀疏张量,利用相机激光雷达对象候选融合网络得出最终的3D目标检测结果.在KITTI数据集上进行的实验表明,本融合检测方法相较于纯点云网络的基线上有了显著的性能提升,平均mAP提高了6.24%.

中国智能网联车险之现实困境与创新路径

在智慧交通新时代,智能网联车险面临着新的机遇和挑战。本文分析了国内外智能网联车险的发展现状和特征;从智能网联汽车衍生的新兴风险、车险市场经营管理面临的挑战、车险产品和服务的创新需求三方面,探讨了智能网联车险发展的现实困境。基于国外智能网联车险模式的经验借鉴,提出政府、监管部门、保险公司与科技公司合作共赢,进一步完善智能网联车险相关法律体系,创新监管模式,完善车险生态环境,提供优质车险产品与服务等政策建议。

农机自动驾驶系统研究应用浅议

针对当前农机自动驾驶系统的应用情况,介绍了该类设备的基本结构、工作原理、分类及相关发展情况。按照信号接收方式、转向执行机构、处理算法、硬件集成方式、配置进行分类,分析不同农业用北斗导航设备的优、缺点,结合实际历年产品市场发展情况分析未来发展趋势,以期促进农业用北斗导航设备的应用,提升农机装备智能化应用水平。

基于自动泊车的BEV系统研究

结合自动驾驶鸟瞰图(Bird's Eye View,BEV)项目案例,针对基于自动泊车系统的BEV算法开展研究。BEV是端到端的,由神经网络将图像信息从图像空间转换至BEV空间的技术。与传统图像空间感知相比,BEV感知可将多个传感器采集的数据输入到同一空间进行处理,有效避免误差叠加。系统采用环视鱼眼摄像机,通常用于自动驾驶中的近距离感知,车辆四面的4个鱼眼摄像头足以覆盖车辆周围360°的范围,捕捉整个近距离区域,将摄像头感知画面直接传至人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法中,生成鸟瞰视角的3D空间,最终研发完成具有自动泊车、自动驾驶功能的BEV系统。

基于汽车零配件加工中心的上下料驱控系统总体方案设计

目前国内很多中小企业生产线上下料仍以人工方式为主,由于劳动强度大、生产效率低、人工成本增加以及生产线环境恶劣等因素,使一些企业面临困境,因此急需在传统工业技术上更加合理地设计,实现上下料自动化,以满足市场需求。以江苏某工厂摩托车零配件加工中心为研究对象,设计一种用于摩托车零配件加工中心的上下料驱控系统总体方案。根据工厂的工艺要求和生产环境,选择FANUC机器人M-710iC/45M作为机械手,夹持器为AF46SNA-55气动三爪,驱动方式选择电气混合驱动,电机选择伺服电机,传动系统选择谐波齿轮。通过搭建样机的方式对系统进行测试,总结出结果,将系统应用于实际环境,该方案能满足上下料驱控系统的硬件要求。

汽车驾驶智能型防碰撞系统

汽车行驶与安全驾驶构成了一个多变量、具有不确定性、响应延迟的控制系统。把汽车自身和周围环境作为一个整体 ,作者提出了一种基于汽车 -环境特征模型来描述驾驶过程中出现的各种状态的知识表达方法 ,讨论了汽车驾驶辅助操作专家系统的构成。仿真说明了所讨论的知识表示方法和系统构成法的可行性以及正确性。

基于最优轨迹跟踪的地下铲运机无人驾驶技术

结合地下巷道的特殊应用环境,提出了一种基于最优轨迹跟踪的铲运机无人驾驶技术。铲运机在无人驾驶时,通过车载传感器实时获取其实际的行驶轨迹相对于最优路径轨迹的偏差信息,包括横向位置偏差和航向角偏差,将偏差信息进行充分融合后,通过实时控制并调整铲运机前后铰接角的大小实现位置和航向角偏差不断趋向于零,以达到较好的跟踪最优路径轨迹目的。结合实际应用对算法进行了仿真测试,在模拟巷道环境下,利用2 m3铲运机验证了该无人驾驶技术,模拟实际环境下的实验结果证明,基于最优轨迹跟踪的方法可实现铲运机的无人驾驶。

基于知识的汽车后桥CAx集成技术与应用研究

针对制造企业在应用CAx系统过程中如何集成各种信息资源和知识的问题,以汽车后桥产品设计开发为研究对象,提出了一种基于知识的协同CAx集成系统平台框架。采用基于本体论的知识建模方法,提出一种特征参数度量的相似实例检索方法,实现了知识的重用,着重叙述了基于实例推理技术、面向设计流程的知识驱动设计计算、基于特征参数的CAD建模方法、基于模型共享的CAE分析以及产品虚拟装配等关键技术,并开发了此系统平台,实现了基于知识的CAD/CAE集成,有效地支持了汽车后桥产品设计。

汽车兵焦虑情绪现状及其与人格特征的相关性研究

目的研究汽车兵焦虑现状及其与人格特征的相关性。方法采用Zung编制的焦虑自评量表（self-ratinanxiety scale,SAS）、Spielberger编制的特质焦虑问卷（trait anxiety inventory,TAI）和艾森克人格问卷简式量表中国版（Eysenck’s personality questionnaire-R short scale,EPQ-RSC）对441名汽车兵进行团体测评。结果汽车兵SAS得分（标准分）均值为（43.30±9.35）,TAI得分均值为（43.12±7.95）,二者均显著高于全国常模（P〈0.01）。各驾龄组间比较,5~6年驾龄汽车兵SAS均值最高,与1~2年、2~3年、3~4年、10年以上驾龄组比较,差异有统计学意义（P〈0.05）。其次为驾龄小于1年汽车兵,与2~3年、3~4年驾龄组比较,差异有统计学意义（P〈0.05）;驾龄小于1年汽车兵的TAI均值最低,与1~2年相比较,差异有统计学意义（P〈0.05）。相关分析发现,SAS、TAI得分均与精神质和神经质呈正相关。结论汽车兵状态焦虑和特质焦虑水平高于正常人群,状态焦虑和特质焦虑水平均与神经质和精神质程度呈正相关,特质焦虑水平与神经质水平的相关性尤为显著。

自主铲运机的定位导航和控制策略基本思路

根据自主铲运机(LHD)自身结构和其运动轨迹特点,对铲运机在巷道内所处的位置和姿态进行定义。对感知地下巷道环境的传感器进行选择,确定了激光扫描器为主要环境感知传感器。提出了一种巷道电子地图和铲运机期望路径的构建方法,该方法即符合实际,又快速方便。通过扫描器实时构建局部环境地图,与巷道的电子地图相匹配,可确定车辆的位置和姿态。提出了铲运机定位导航和智能控制策略基本方法和思路,该控制策略方法可提高自主铲运机在井下的运行速度,提高自动铲运机的作业效率。

基于图模型的自动驾驶推理任务调度

随着车载传感器设备数量的增多,交通设施和城市地标的快速变化、人车混行的复杂路况,对自动驾驶车辆实时反应的能力要求不断地提高.如何通过带有安全性保证的调度策略来应对物理环境中源源不断产生的传感器实时源事件输入,如何及时地控制传动系统来处理源事件并进行推理操作及其响应以规避危险是值得研究的问题.为此,将自动驾驶汽车视为安全攸关系统,提出了一种硬实时推理任务调度方法,首先为自动驾驶的推理过程建立了基于可并行有向无环图的推理任务模型;其次,提出了自动驾驶推理任务调度算法及其准入算法,保证了所调度的推理任务都能在满足硬实时约束的情况下完成自动驾驶推理操作及其响应动作.最后,进行了模拟实验,实验结果验证了该调度及其准入控制算法的有效性.实验结果表明:推理任务调度算法比直接调度算法和模型转换算法在调度成功率上分别高出9.62%和7.31%,该推理任务准入控制算法比Baruah的准入控制算法在任务集准入率上平均高出7.15%.

一种半导体激光器驱动电源的设计

根据半导体激光器的光功率与电流的关系,通过慢启动电路,纹波调零电路,功率稳恒电路等解决了使用中在工作温度范围内其输出功率不稳定的问题。本文设计的电路稳定度达到4×10-4。

基于车载机器视觉的汽车安全技术

在描述汽车驾驶操作过程基础上,根据信息获取范围将汽车安全辅助驾驶的机器视觉分为外部信息的机器视觉与内部信息的机器视觉技术,包括视觉增强、视野扩展、道路环境理解、视线跟踪与驾驶疲劳监测;逐个阐述其作用机理,综述其国内外研究现状,并归纳出研究重点;分析了汽车安全辅助驾驶系统中机器视觉技术当前研究不足。笔者认为,低能见度驾驶员视觉增强方法、道路环境理解信息融合以及驾驶疲劳检测等技术需进一步开展研究。

基于机器视觉和姿态检测的循迹智能车

针对未来汽车在一定条件下根据需求自主驾驶并安全到达目的地的趋势,阐述一种以数字摄像头作为道路传感器的智能循迹电动车制作方案。介绍智能车整车硬件结构与设计,采用图像二值化加速处理电路快速处理赛道信息,惯性导航元器件检测和计算车身姿态信息,给出智能车软件系统结构图,分析控制策略及优化。结果表明:通过优化控制策略和道路特征识别,可让电动模型车在赛道板内安全行驶不出界的情况下,以较快速度顺利通过各种弯道和适应不超过15°的上下坡道。

自动驾驶汽车的责任归属问题研究

自动驾驶汽车(AV)发生事故由谁负责?运用传统责任理论处理此问题会产生责任空缺和惩罚空缺,而填补空缺需要采用新观念和新举措。尽管基于机器学习的AV能够自主行动,但它实际是在贯彻人的意志,所表现出的能动性是集体能动性。因此,对AV负责的应该是作为集体能动者代理的AV安全公司。AV安全公司可以用实际因果推理和区块链技术解决"多只手难题"和"多种东西难题",从而为AV责任归属问题提供一个理论上适切、实践上可行的解决方案。

车路协同:智能交通领域的升维谋划

单车智能和车路协同是自动驾驶发展的不同路径。在新型举国体制的时代背景下,车路云一体化的车路协同技术路径将在成本、效率、安全性等方面实现技术超越,助力我国经济发展。应进一步加强顶层设计,构建智能交通一体化平台;整合资源,集中突破关键核心技术;推动智能汽车基础数据标准格式和相关标准制定;加强对应用示范试点的统筹与部署,推动无人驾驶商业化发展,使我国在智能交通领域走在世界前列。

四轮转向液压底盘自动驾驶系统设计

针对"精准农业"的作业需求,为提高植保机械的作业精度,降低驾驶人员的工作强度,设计了一种四轮转向液压底盘自动驾驶系统。该系统主要由车载电脑、行车控制器、RTK-DGPS采集装置、电控液压转向装置及行车状态采集装置等组成。行车状态采集装置采集行车参数信息并基于i CAN通信协议进行系统通信。车载电脑根据导航控制模型和各传感器实时参数生成控制指令,行车控制器根据车载电脑指令根据四轮车运动模型生成电控信号,并通过各电磁阀控制液压马达和转向油缸实现对底盘4个轮的转向。试验结果表明:当底盘前进速度为2m/s时,平均跟踪误差不超过0.04m。