基于WCS平台的可配置化环形车调度系统应用

在日益复杂的物流仓储集成系统中,作为独立子系统的环形车调度系统存在效率瓶颈缺陷问题,采用集成到WCS平台下的方法进行信息共享、融合调度,可以解决集群调度难题。文中突破多车调度系统中智能算法的难点,通过对环形车系统的可配置化设计、缩短现场调试周期,同时开展环形车虚拟调试平台的设计,解决现场系统作业效率难以预测的问题。结果表明:通过融合入WCS平台的环形车调度技术,实现了复杂物流输送系统多维资源的高效配置,经项目验证运用集成在WCS平台下的调度系统使得输送效率提升10%以上。

基于多模态脑机接口的智能小车自动驾驶系统

在传统的控制系统当中,人们依赖于使用手柄、操纵杆等设备来与外部设备实现人机交互,这对于具有运动障碍的患者来说是具有挑战的.而脑机接口(BCI)技术可通过脑环将脑电信号转化为对外界设备的控制命令,使这些患者可以由大脑“意识”直接控制外部设备.本文提出一种基于多模态脑机接口的智能小车自动驾驶系统,该系统融合了受试者的脑电信号、眼电信号和陀螺仪信号3种模态的信号来控制小车.其中,脑电信号用于控制小车的速度,眼电信号用于控制小车的启停,陀螺仪信号则用于控制小车的转向功能.此外,我们还融合了计算机视觉技术,为智能小车增加了自动驾驶功能,使得控制更加智能化.经过实验表明,10名受试者使用该系统控制小车的平均准确率达到了92.47%,平均响应时间为1.55 s,平均信息传递速率达到了55.94 bit/min,从而说明该控制系统是有效且高效的.此外,为了验证小车的自动驾驶功能,我们设置了多个对比实验进行验证.实验结果表明,与手动驾驶相比,虽然该自动驾驶系统在操控小车的速度上存在劣势,但是在准确率与稳定性上具有更好的性能优势.证明该系统可以为残障人士带来更好的操控体验,在脑控应用和自动驾驶领域具有广阔的应用前景.

协同跟随行驶小车的设计和实现

本文设计一个以MSP430F149为主控板、结合机器视觉、回路闭环控制和无线通信的协同跟随行驶小车系统。系统由单片机控制模块、摄像头模块、八路循迹模块、无线通信模块、驱动模块和直流减速电机组成。摄像头模块利用OpenMV来识别停止标志并区分内外跑道,通信部分采用串口与主控通信,循迹采用一个数字量灰度传感器,利用多个发光二极管和光敏二极管,根据光遇颜色不同的反射程度判断颜色深浅并以此为标准指挥小车偏离情况。两个小车的通信采用NRF24L01+模块发出2.4Ghz电磁波通信。驱动模块采用L293D,通过编码器反馈信息实现闭环控制,对小车的速度进行控制。实验证明系统实现了小车循迹、跟随协调、速度控制等功能,达到预期效果。

基于环形线圈车辆检测系统的研究与设计

详细介绍了利用环形线圈进行车辆检测的设计原理及所需交通参数的计算方法。系统采用电磁感应原理,通过对振荡器的频率计数测量到车辆通过的基本信息。实践证明,本系统具有简单可靠,灵敏度高,成本低的优势。

多路环形线圈车辆检测器设计

介绍了一种新型的多路环形线圈车辆检测器的设计方法。该方法基于电磁感应原理,通过测量振荡电路的频率信号判断车辆通过的基本信息。本设计中的多路环形线圈车辆检测器硬件基于ATmega128单片机内部计数器与外部计数器协同工作实现等精度测频。软件部分,通过自适应中值滤波算法进行数据采样,有效抑制了错误数据对系统逻辑判别的干扰。系统采用了多路检测节点分时选通工作模式完成16路检测节点抗串扰设计,增强了系统稳定性。实际应用测试证明,该检测器具有简单可靠、灵敏度高、自适应性强的特点。

汽车操纵稳定性客观评价方法综述

汽车操纵稳定性评价是汽车动力学研究中最重要的研究内容之一。目前,汽车设计最终的评价、调校阶段基于主观评价。为了要在样车生产出来之前即可在虚拟样机上预测和评价汽车操纵稳定性,就需要有一套可在计算机上实施的客观评价体系。汽车操纵稳定性客观评价主观化是操纵稳定性评价指标体系的研究目的和难点,一种方法是通过线形回归方法建立主客观评价指标之间的关系,这方面的研究较多但没有形成最终统一明确的客观指标体系。详细介绍汽车操纵稳定性客观评价的发展历史、评价方法、研究现状及展望,以及基于人车闭环系统中驾驶员模型的参数来评价汽车操纵稳定性的研究现状。

线圈式车速及车流量检测器设计

为提高对车辆检测的准确度,设计了一种新型的基于线圈的车速及车流量检测系统。设计应用Cortex-M3内核的高性能ARM平台,选通工作模式实现分时段采集多路通道信号,系统可连接至数据中心,实现远程监控。在软件方面,利用队列数据结构,按照先进先出的原则对上游线圈与下游线圈的信号进行配对。此外,系统采用了求导法,可降低对于大型车、拖挂车的误检,弥补线圈检测技术上的缺陷。测试表明,车辆检测器具有良好的可靠性,检测精度高,具有很高的实用价值。

考虑更新时间的汽车租赁闭环供应链回购激励模型

针对单个汽车制造商和单个租赁商构成的二级闭环供应链系统,在租赁需求随时间呈指数下降以及回购价格与产品维护水平具有相关性的前提下,研究了占主导的制造商对租赁商的回购激励策略,考虑了租赁商的车辆更新时间、产品维护水平、资金成本以及二手市场对供应链决策的影响,并与制造商不采用回购激励策略进行了比较。结果表明:当回购率满足一定条件时,制造商可通过调整奖惩因子来实现供应链利润在其与租赁商之间的分配,从而保证供应链能达到协调状态。

面向行程时间预测准确度评价的数据融合方法

提出BP神经网络融合模型.该模型由三部分组成:初始数据产生模块、BP神经网络数据融合模块、融合结果分析模块.选择四个参数作为该模型的输入变量,其中路段交通流密度和交通量由线圈数据提供,而行程时间估计值与浮动车样本量由浮动车数据提供,并且给出选择这四个参数的依据与原因.最后选择杭州市的一条主干道作为目标路段,采集该路段上的406组数据对该模型进行验证,试验结果表明模型对准确度评价的相对误差仅为4.86%.

车辆电液主动悬架PID最优控制研究

基于1/4车辆悬架模型,设计车辆电液主动悬架内外环控制器。基于电液作动器的非线性特性,内环采用了经典的PID控制器,利用其灵活性特点控制输出系统所需的作用力;从车辆的行驶平顺性和操纵稳定性的目标出发,外环采用最优控制(LQG),以衰减系统振动。Simulink仿真结果证明,相同路面条件下该控制策略下的主动悬架性能相比于被动悬架及PID控制主动悬架有明显改善。

城市路网中浮动车数据和线圈数据的融合

交通信息是ATMS的基础和核心,从实时交通数据中准确估计交通参数、判断和预测交通状态是ATMS的重要内容。文中在信息融合理论的基础上,介绍了交通数据融合的基本内容。分析了浮动车数据和线圈数据的特点后得出:在城市路网环境中,虽然浮动车采集和线圈采集方式各有优劣,但他们在时间和空间上具有很强的互补和冗余。为充分利用已获取的交通信息,应实现这两类数据的融合,并对浮动车数据和线圈数据的一般融合模型和基本融合方法进行了论述,明确了交通融合问题的2种研究方法,即通过仿真手段得到的数据和现场采集数据作为融合的数据源来验证融合模型。

汽车租赁闭环供应链的回购策略及激励问题

研究由单个制造商和单个租赁商构成的汽车租赁闭环供应链的回购合同设置问题。发现在汽车租赁商的维护成本与旧车返回率具有相关性的前提下,单纯的回购合同无法实现供应链协调。提出了奖惩策略,结果表明,在回购合同中引入该策略后,占主导地位的制造商可以对租赁商的订购数量和旧车返回率实施控制和引导,从而实现汽车租赁闭环供应链的协调。

基于数字摄像头的智能车控制系统设计

设计了一种基于数字摄像头OV7620的智能车控制系统,以STM32微处理器为控制核心。利用数字摄像头获取道路信息,为了节约CPU的资源启用了主控制器的DMA功能。本文详细阐述了图像去噪、滤波中线提取的方法;同时采用直流无刷电机作为动力电机,利用速度电流双闭环控制;系统还加装了超声波避障传感器用于道路障碍的探测。经过实际测试证明该智能控制车系统具有很好的自主性,能够很好的模拟实际车辆驾驶模式。

报废汽车回收模式分析与定价研究

报废汽车的回收因事关环保和资源重复利用而被受社会的广泛关注。文章首先据近十年汽车保有量的数据,通过灰色系统模型和Matlab软件,预测出2022年我国报废汽车的数量,提出报废汽车回收面临严峻的挑战;其次,对闭环供应链下汽车回收的三种模式的流程图、模型设计、优缺点进行分析,发现现有的回收模式和定价存在很多弊端,不利于环保和资源的重复利用,制约了废旧汽车回收行业的发展;再次,通过优化理论与方法,对三种模式进行建模求解,经过定量分析,给出不同模式下行业回收利润最优的条件,并通过数值验证;最后,结合我国国情,给出当前我国应以第三方回收模式为主,大力扶持企业间进行联盟为辅,通过联盟模式加快我国报废汽车回收行业发展的建议。

广州本田飞度乘用车程序控制点火系统(PGM-IG)检测与诊断

文中介绍了广州本田飞度乘用车程序控制智能双火花塞顺序点火系统点火正时的检测与调整方法;点火线圈和火花塞的检测与诊断;点火系统故障码的含义和故障的排除方法。

交通信息采集关键技术研究

随着智能交通的发展和高速公路和城市道路的建设管理需要,越来越多的交通信息采集理论和方法被提出和运用。其中既有传统的固定设备测量方法也有新兴的基于全球定位的浮动车法。文中针对不同的信息采集方法的特点进行分析和比较,以区别其适用的范围。

基于最小二乘支持向量机和证据理论的交通数据融合

针对基于浮动车辆数据(floating car data,FCD)的城市道路交通信息采集系统存在的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和证据理论的数据融合方法,通过融合地感线圈采集的交通流量信息,提高FCD系统交通速度信息采集的准确性.利用LS-SVM回归得到速度-流量关系曲线的临界速度参数,再根据历史数据库用统计方法计算出流量-速度关联规则的可信度矩阵,在得到这些经验知识的基础上,定义了两种证据源的基本概率分配函数.最后,通过D-S证据理论对两种证据源进行数据融合,获得融合后的速度信息.实地跑车实验结果论证了融合算法的有效性和可靠性.

铁路轻油密闭装车及油气回收问题探讨

介绍了该公司轻油装车站台密闭装车过程中存在安全隐患、环境污染和资源浪费等问题。通过检测装车过程中油罐车帽口处油气泄漏量,对比锥形密封鹤管设备和充气式气囊密闭装车小鹤管结构特点等,采用膜分离法油气回收装置对挥发的有机油气进行吸收,优化了油气回收装置的主要设备和工艺运行条件,油气排放检测结果达到环保排放要求。

基于决策融合的城市道路交通事件自动检测算法研究

为了提高城市道路交通事件自动检测算法的性能,引入算法性能可靠度概念对基于浮动车数据和感应线圈数据的事件自动检测算法检测结果进行决策融合。决策融合算法包括3个模块:①感应线圈数据算法模块:选择流量、占有率、路段长度、前一个检测周期的检测参数作为输入参数,训练BP网络进行事件判别;②浮动车数据算法模块:使用误差分析理论确定满足数据精度要求的最小浮动车样本量,选择路段行程时间、行程速度作为BP网络输入参数,进行事件判别;③决策融合模块。引入算法性能可靠度概念,计算模块一和模块二判别结果的权重值,使用加权平均法进行决策融合。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现算法的计算,仿真结果表明决策融合算法的性能优于单数据源事件自动检测算法。

基于顾客偏好的差别定价回收与契约协调研究

基于消费者对新产品和再制造产品的偏好不同,以废旧汽车为例,首先,建立以零售商为主导回收模式下的分散决策和集中决策两种闭环供应链差别定价模型,然后在分散决策和集中决策下求解消费者没有偏好和存在偏好模式下的均衡解,结果表明:分散决策会造成整个供应链效率的损失,集中决策优于分散决策,更有利于刺激消费者的需求。其次,以集中决策的均衡解为基准,运用收益共享契约协调制造商和零售商之间的收益关系,结果表明:通过契约协调后,不仅使整个供应链利润达到集中决策时的水平,而且各主体的利润也高于分散决策时的利润;最后,通过Matlab对模型进行数值仿真,不仅证明了结论的正确性,而且发现随着消费者偏好的增加,到达临界点后,进行废旧汽车回收再制造的利润大于只销售新车时的利润,同时也实现了资源的重复利用。