基于能量最优的无人驾驶汽车路径跟踪控制

动力总成控制对无人驾驶汽车的动态性能和经济性起着重要的作用。为了提高车辆在路径跟踪过程中的动力性和经济性,提出了一种基于能量最优化的路径跟踪控制策略。控制策略分为两部分,在上层控制器中使用非线性模型预测控制来计算所需要的动力参数和前轮转角。下层控制器采用基于电机能耗数值最优的方法进行设计。该方法可以确保电机一直运行在效率最优状态,并可根据电机状态动态调节无级变速器以满足车辆动力需求。仿真结果表明,控制方案具有良好的跟踪性能和节能潜力。

一种压缩式垃圾车的压缩循环冗余控制技术

探讨了一种创新的应用于垃圾车的压缩循环冗余控制技术,详细介绍其原理、实现方法及应用前景,以期为垃圾车的上装可靠性、安全性提供理论支撑和实践指导。通过这项技术的实施与应用,可以有效降低垃圾车由于工作环境恶劣导致接近开关传感器失效,从而引起的上装压缩循环功能失效,提升垃圾车的上装可靠性,降低专用车厂家因该类微小故障而导致的大额售后成本。

一款燃料电池洗扫车设计开发与应用

为实现碳达峰和碳中和,将氢燃料电池技术引入交通领域是一个重要突破口。我国城市化进程的不断推进,路况的不断健全与完善,汽车行业的不断增长,对能源的消耗日益扩大,所以开发和研究燃料电池环卫车对保护环境和节约能源具有重大意义和价值。为此,按节能减排环保要求,设计一款燃料电池洗扫车,可以在城市道路、广场及各个公共场合进行清扫作业。该洗扫车结合燃料电池系统底盘和洗扫作业装置结构,以及电控电路部分的驱动系统和监测系统设计,以满足不同工况下的功能需求和安全保障,同时满足节能环保要求。

基于先验信息的交通信号灯识别方法

针对基于颜色的交通信号灯识别(TLR)准确率不高的问题,文章提出一种融合色调、饱和度、明度(HSV)颜色空间和图像灰度信息的交通信号灯识别方法。先将图像进行倾斜校正和大小标准化,以满足融合交通信号灯识别方法的需求。然后,将红绿蓝(RGB)图像转化为色调、饱和度、明度颜色空间,对交通信号灯进行初步识别。通过霍夫直线检测提取交通信号灯的矩形边界,实现感兴趣区域(ROI)检测。针对色调、饱和度、明度颜色空间无法识别的交通信号灯图像,以交通信号灯的结构特点做为先验信息,进行灰度图像感兴趣区域像素值求和,进一步识别交通信号灯。通过实验对该融合交通信号灯识别方法进行了分析,并与单独使用色调、饱和度、明度颜色空间和灰度图像感兴趣区域像素值求和的方法进行对比,验证文章算法的有效性。