Trimble自动驾驶系统工作原理及应用效果

近年来,黑龙江垦区现代化大农业发展步伐不断加快,精准农业越来越受到垦区的重视,在精准农业的发展中,自动驾驶系统发挥了重要的作用。本文重点介绍了Trimble自动驾驶系统的组成、工作原理和使用方法,分析了系统在生产中的应用效果和主要注意事项。

Trimble自动驾驶系统在八五二农场的应用

近年来,黑龙江垦区现代化大农业发展步伐不断加快,精准农业越来越受到垦区的重视,在精准农业的发展中,现代化的农机装备成为其有力的支持。2011年黑龙江省八五二农场引进Trimble自动驾驶系统装备进口大功率农业机械,取得了良好的生产效果。

履带式割草机自动驾驶远程交互避障系统设计与试验

安全避障是自动驾驶关键技术之一。为提高履带式割草机自动驾驶系统安全性,进行了履带式割草机自动驾驶远程交互避障系统设计研究和试验验证。自动驾驶系统基于RTK高精度定位系统的路径跟踪导航模式,通过毫米波雷达和超声波雷达感知融合进行局部路径规划,采用云端平台和手机APP实现农机车辆周边视频回传和远程遥控避障。在遇到复杂场景时,通过云端平台向手机APP发出预警信息,在手机端可以对自动驾驶农机车辆进行人为干预,以提高自动驾驶农机车辆复杂场景的通行能力和安全性。基于电动履带式割草机设计了自动驾驶远程交互避障软硬件系统,并进行了试验验证,结果表明:履带式割草机自动驾驶远程交互避障系统技术可行,工作可靠,具有实际应用价值。

考虑液体纵向冲动的货运机车自动驾驶系统研究

针对货运列车运载罐车在停车制动时产生的液体冲击导致的列车冲动、监控仪卸载等问题,以HXD1C牵引3编组GQ70罐车进行动力学建模,并对3编组GQ70罐车进行COMSOL建模,分析其液体冲击力,在此基础上借助模糊PID控制器实现对速度误差和速度变化率的控制。选用兰新铁路某站实际站线进行仿真研究,结果表明,在将制动过程中产生的液体冲击力考虑在内并进行合理分析和模糊PID控制后,货运机车自动驾驶系统可以操控机车实现安全、精准及平稳停车。

系统理论过程分析在自动驾驶安全分析中的应用综述

安全分析是汽车开发过程的重要一环,随着自动驾驶系统复杂性提升,传统安全分析方法面临着挑战。首先,将故障树分析(FTA)、故障模式与影响分析(FMEA)、危险与可操作性分析(HAZOP)这些传统安全分析方法,与系统理论过程分析方法(STPA)进行对比,重点阐述使用STPA进行自动驾驶系统安全分析的优势。其次,详细论述了STPA在自动驾驶功能安全、预期功能安全、信息安全及人机交互系统等重要领域的应用现状。最后,从拓展STPA分析方法、加强分析与验证闭环、扩大应用范围的角度对STPA在自动驾驶领域的应用进行了展望。

人工智能技术在汽车自动驾驶系统中的应用

随着科技的不断发展,人工智能技术已被逐渐应用于汽车自动驾驶系统中。该文对人工智能技术及汽车自动驾驶系统进行概述,分析人工智能技术在汽车自动驾驶系统中的作用,介绍人工智能技术在汽车自动驾驶系统中的具体应用,旨在揭示人工智能技术如何激活自动驾驶汽车的潜能,优化其安全性能、运行效率及智能特性,引领行业迈向全新的高度。

基于深度学习的汽车自动驾驶控制系统测试平台搭建研究

随着科学技术的快速进步,自动驾驶技术已经成为未来汽车研发领域的重要方向,并且开展汽车自动驾驶控制系统测试可综合评判其整体的安全性、稳定性、可靠性。该文以深度学习理论为基础,分析汽车自动驾驶控制系统测试方法,并探讨测试平台的搭建,以有效推动汽车自动驾驶技术的快速发展和进一步应用。

基于LabVIEW的自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统

为了提高自动驾驶汽车在道路测试中的安全性,基于LabVIEW设计了一种自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统。该系统通过上位机与驾驶机器人通信,获取车辆运行状态数据,同时对自动驾驶车辆的振动在线监测,最后结合车辆振动数据和状态信息进行在线诊断,开发了监测与诊断界面,实现了自动驾驶汽车在道路测试行驶过程中的振动在线监测与诊断。

面向自动驾驶感知系统的对抗样本攻击研究综述

自动驾驶感知系统通过多种传感器采集周围环境信息并进行数据处理,用于检测车辆、行人和障碍物等,为后续的控制决策功能提供实时的基础数据.由于传感器直接与外部环境相连,且其自身往往缺乏辨别输入可信度的能力,因此感知系统成为众多攻击的潜在目标.对抗样本攻击是一种具有高隐蔽性和危害性的主流攻击方式,攻击者通过篡改或伪造感知系统的输入数据,欺骗感知算法,导致系统产生错误的输出结果,从而严重威胁自动驾驶安全.系统总结分析了自动驾驶感知系统的工作方式和面向感知系统的对抗样本攻击进展.从基于信号的对抗样本攻击和基于实物的对抗样本攻击2方面对比分析了面向自动驾驶感知系统的对抗样本攻击方案.同时,从异常检测、模型防御和物理防御3个方面全面分析了面向感知系统的对抗样本攻击的防御策略.最后,给出了面向自动驾驶感知系统的对抗样本攻击未来研究方向.

星基辅助农机自动驾驶系统应用现状与前景分析

一、国内外研究现状支持星基增强定位的基础设施主要包括空间星座和地面观测站两个部分。在空间星座方面,GEO卫星是主体,它搭载卫星导航增强信号转发器实现差分信号传输,不再依托地面4G/5G网络;在地面观测站方面,GNSS基准站是主体,它对导航卫星进行监测,获得原始定位数据,并送至中央处理设施,计算得到各个卫星的各项误差改正信息,发给GEO卫星播发给用户终端,终端解算得到高精度定位结果。

基于自动驾驶的汽车智能制动系统架构设计及功能分级

随着车辆自动驾驶层级的不断提高,其对制动系统的要求也越来越高。本文通过总结和分析相关标准,设计基于自动驾驶的汽车智能制动系统总体功能架构和执行架构,并提出面向不同自动驾驶层级的智能制动系统功能分级及各级功能需求。

车计算——自动驾驶研究前沿展望

美国特拉华大学的施巍松教授团队的论文“车计算:自动驾驶时代的新型计算范式”提出了一个适用于自动驾驶时代的新型计算范式——车计算,通过分离数据层和控制层,将车辆从传统的封闭系统转变为开放的移动计算平台.这一范式推动了车辆角色的转变,使其能够支持多方协作与数据共享,从而演变为一个能够承载多种高级应用和第三方服务的多功能平台.该文深入探讨了车计算的五大核心功能,即计算、通信、能源管理、传感和数据存储.每个功能都结合了当前的前沿技术,并给出了各自的研究方向和未来的技术突破点.通过全面的功能分析,该文为学术界和产业界提供了深入理解车计算技术要素的基础.

基于MBSE的货运机车自动驾驶系统建模方法研究

针对货运机车自动驾驶系统与既有系统融合过程中产生的冗余方案权衡问题,将基于模型的系统工程(Model-Based System Engineering,MBSE)引入货运机车自动驾驶系统的设计中,利用SysML建模语言,创建货运机车自动驾驶系统与既有系统进行冗余方案权衡分析的方法。以HXD1C机车自动驾驶系统过分相场景为例,通过功能分解、方案对比、方案评价3个环节,梳理冗余方案,借助活动图和类图对非参数指标进行分析评价,建立Simulink-CSM集成仿真机制对参数指标进行分析评价,最终通过层次分析法(The Analytic Hierarchy Process,AHP)选择最佳方案。结果表明,将基于模型的系统工程方法与货运机车自动驾驶系统的设计结合,可在早期进行方案权衡,能有效避免架构冗余,降低了设计开发的经济和时间成本,防止低效重复性建设。

自动驾驶汽车传感器校准与维护的关键技术

本文深入探讨自动驾驶汽车传感器校准与维护的关键技术,概述自动驾驶汽车中常用传感器的类型、功能及其在环境感知中的作用。重点研究传感器的高精度校准技术,包括基于机器学习的校准算法和多传感器联合校准策略。本文还分析传感器维护的需求,提出了维护策略与措施,并探讨传感器校准与维护系统的集成与优化方法。通过案例分析,验证了所提技术的有效性和实用性。

人工智能技术在汽车自动驾驶系统中的应用

当前,人工智能技术得到快速发展,被广泛应用在汽车行业中,尤其是在汽车自动驾驶系统中的应用,能够推动传统驾驶技术的创新发展,提升汽车的自动驾驶能力,促使汽车朝智能化方向发展。该文对人工智能技术及自动驾驶系统进行概述,分析人工智能技术在汽车自动驾驶系统中的应用优势,探讨人工智能技术在汽车自动驾驶系统中的具体应用,以推动汽车自动驾驶系统的技术升级和改进,提高自动驾驶系统性能。

仿真测试在自动驾驶系统开发中的重要性

仿真测试作为一种重要的技术手段,对于自动驾驶系统的开发具有重要的影响。通过对自动驾驶系统的仿真测试,可以在不同的场景和条件下评估系统的性能和安全性,从而提高自动驾驶系统的可靠性和稳定性。本文将深入探讨仿真测试的基本理论、关键技术和方法,以及其在自动驾驶系统开发中的应用,同时也将探讨仿真测试面临的挑战和未来的发展方向,以期为自动驾驶系统的研发和优化提供有力的理论支持。

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。

基于数学模型的车辆自动驾驶系统设计与优化

随着科技的不断进步,智能化与自动化成为汽车行业的发展主题,自动驾驶技术也因此发展起来。然而,自动驾驶技术的实现离不开对各种算法模型的研究与应用。该文介绍车辆自动驾驶系统发展历程,探讨基于数学模型的车辆自动驾驶系统设计,提出基于数学模型的车辆自动驾驶系统优化策略,并对基于数学模型的车辆自动驾驶系统进行展望,以促进车辆自动驾驶系统的进一步优化。

自动驾驶车辆AEB系统控制策略研究

随着智能驾驶辅助系统的迅猛发展,自动紧急制动(AEB)系统是智能导航的一个关键部分,已成为减少道路意外的一项重要技术措施,并成为汽车行业发展的一种不可避免的趋势。同时,AEB系统的工作效能直接关系到驾乘人员的生命安全,文章首先对AEB系统工作原理进行分析;其次对碰撞时间模型(TTC)、Mazda模型、Honda模型三种模型进行理论分析;最后通过实车测试来分析在各工况下的制动效果。结果表明,在不干扰扰驾驶员正常驾驶前提下,这三种模型中,TTC模型的纵向避撞性能最优;三种模型在车辆上能较好的形成对比,而模型也没有出现对车辆任何的排斥反应。

自动驾驶系统优化方法专题介绍

自动驾驶是人工智能、5G等新兴先进技术与传统汽车深度融合发展的产物,已成为全球汽车产业技术变革和智慧交通体系升级的重要突破口和战略制高点。我国和世界主要发达国家纷纷开展大规模的自动驾驶道路测试和示范应用,旨在促进自动驾驶系统的迭代成熟和规模化应用,但自动驾驶脱离率却居高不下。因此,从路端-车流-模型-算法等多维度优化提升自动驾驶系统,成为实现自动驾驶规模化商用落地的关键。鉴于此,《同济大学学报(自然科学版)》特别推出“自动驾驶系统优化方法”专题。本期内容涵盖了考虑路面摩擦性能的自动驾驶汽车安全制动策略、基于代理遗传优化的智能驾驶系统加速测试方法、基于安全风险预测的自动驾驶汽车自适应巡航控制优化、强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战、基于自适应融合的实时车辆检测、基于路侧摄像头的多目标跟踪算法优化设计。希望本专题能够为自动驾驶系统优化相关领域的工业界与学术界的科研工作者提供最新研究成果,以期助力我国抢占汽车产业新高地。