基于LIN总线的车灯在线诊断系统设计与实现

LIN节点由MC68HC908QL4作控制器,TJA1020作收发器。各节点通过运用LIN协议构成车灯网络。控制器通过接收车灯的反馈信号对车灯进行诊断和控制。与传统的车灯控制方式相比,LIN总线具有实时性高,错误率低,成本少特点,可作为现有汽车网络,如CAN总线提供辅助功能,将成为汽车中使用汽车分级网络的启动因素。

基于无线传感器网络的小汽车信号预警系统设计与应用

由于闯红灯导致交通事故多发,在交叉口排队通行期间常发生由于驾驶员控制不当而导致的追尾事故。本设计采用无线传感网络技术与车载导航系统相结合,即由车载移动终端设备、无线传感网络组成小汽车信号预警系统,该系统能双向发送和接收红绿灯信号时间信息以及根据车辆的速度、离停止线的距离、红绿灯信号时间信息等综合分析判断发出相应的语音提示信号,以引起驾驶者的注意,能根据红绿信号灯时间信息提前做好相应准备;最后对该系统的实际应用效果进行简要的测试分析。

停车场情景应用的LED照明智能控制网络

停车场是社会中常见的建筑空间,不论是户外或是室内的形式,但是对停车场的照明光环境却有着相互抵触的需求,我们需要足够的亮度来维护驾驶行车与行人步行的安全需要,但是大部分的时间却可能不会有人进出或是经过,虚耗了点灯的能源,而持续过亮的照明却也会对周遭的住户形成夜间的光害。因此为了改善这种矛盾的情况,利用LED灯具规划照明的情景再搭配智慧控制的技术将可以做为最佳的解决方案。

基于高斯过程回归的注塑质量多目标优化方法

以车灯导光条为研究对象,建立有限元仿真模型,利用高斯过程回归与人工神经网络建立代理模型,并以此作为多目标遗传算法寻优的适应度函数。结果表明:基于代理模型的多目标优化方法可有效快速地获得较佳的成型工艺参数组合;相比人工神经网络算法,高斯过程回归算法更适合小样本复杂数据。研究得到的最佳工艺参数组合为:注射时间2.3 s,熔体温度263℃,模具温度62℃,保压压力124%,保压时间17 s。其对应指标结果为:缩痕为1.3μm,平均体积收缩率为-0.1187%,翘曲变形量3.549 mm。这对于车灯导光条注塑生产质量调控具有重要的指导价值。

PLC网络及IPC用于城市轻轨车辆清洗系统的研究

本文叙述了城市轻轨列车洗车机的原理、组成及特点。论述了由两个 S7— 2 0 0 PL C SINEC1.2网和 IPC构成的低成本控制系统及传感器系统的分布设计。

基于BP神经网络轻型轿车排放模型的应用

本文利用BP神经网络理论,构造一个预测轻型轿车排放的BP神经网络模型,经验证,预测模型能较好地对一般轻型轿车排放结果进行定性预测,可以作为简易稳态工况法(ASM)尾气检测前的参考,对节约检测成本、提高一次检测通过率有着较高的实用价值;同时以南京市为例,研究了轻型汽油车行驶里程、使用年限等参数对排放的影响,为有针对性的维修治理提供可靠的依据。

一种基于轨迹数据的红绿灯位置检测方法

红绿灯位置是道路上行人和车辆的交会点,极大影响着道路结构和交通运行,在城市路网中起着重要的枢纽作用。针对目前红绿灯位置检测方法准确率不够高、覆盖面区域不完整等问题,提出了一种基于轨迹数据的交通灯位置检测方法。该方法基于聚类-合并-分类-合并的四级模型,首先从清理过的轨迹数据中提取隐含的车辆行驶特征,再采用具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)方法得到转向和停驻两类聚类中心,对这两类聚类中心进行合并,获得红绿灯位置的候选位置;根据候选位置一定范围内的轨迹点提取该区域的车流行驶特征,然后采用梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行分类,最后将候选位置的正样本融合,以检测红绿灯位置。采用成都市浮动车GPS轨迹数据进行实验,检测结果的F1分数为0.947,效果优于常规的机器学习方法。实验结果表明,基于GPS轨迹数据,采用提出的四层模型能有效检测出红绿灯的位置,该模型可被用于城市大范围红绿灯位置信息的快速获取和更新。

基于人车交互的智能灯光设计

阐述人车交互智能车灯中的问题及原因,包括构建交互智能车灯的交通标准、传统的交互方式已经无法满足智能化时代的用户需求的问题。探讨互联网与智能控制背景的人车交互智能灯光技术现状与发展趋势,并对技术之间的融合提出设想。