磁道钉导航的车辆自动驾驶模型的优化设计

简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆(cybercar)的导航原理和组成。首先采用逆m序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程,结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型,根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验,验证了最优控制器在cybercar户外路径跟踪过程中平稳、可靠。

全自动驾驶方式是城市轨道交通一个新的运营理念,对车辆段(尤其是运用库)的工程设计和运营管理影响很大,国内尚缺乏实践经验,亦未有相应规范出台。部分城市轨道交通车辆段运用库在投入运营一段时间后会暴露出一些问题,影响检修人员的作业效率,使得运用库的整体运行效率低。本文分析了现有技术存在的问题,提出一种经济合理的全自动驾驶车辆段运用库布置方案,使得运用库不仅满足停车列检、双周三月检和补洗列位的流程要求,更做到工艺流程顺畅、空间流分配合理。该方案目前已运用到武汉轨道交通5号线。

智能车辆导航是通过对道路标记线的跟踪来控制车辆的行驶方向,使车辆沿着图像识别出来的车道线行驶。首先介绍了获取智能车辆导航路径控制信息的方法,通过处理后的道路图像,建立道路标记线与车辆跟踪路径侧偏距与方向偏差的数学模型。然后利用bp神经网络设计了神经网络转向控制器,并在matlab环境中利用神经网络工具箱network/datamanager进行了道路实验。实验结果可以证明神经网络控制器很好的逼近了目标,有效的学习了驾驶员开车的转向经验。

为解决基于文档的综合通信导航识别系统设计中需求传递的歧义性、设计文档信息离散、系统无法进行仿真验证等问题,研究了一种虚拟样机设计方法。首先,针对综合通信导航识别系统多领域的特点设计了一种由需求模型、架构模型和实现模型构成的三层次虚拟样机模型；其次,对当前主要的基于模型的设计方法与流程进行了深入研究,通过对比分析选择了harmonyse作为综合通信导航识别系统虚拟样机的设计流程；最后,以某综合化通信导航识别系统为例进行了三层次虚拟样机的设计及仿真验证。设计结果表明,该设计方法能有效解决基于文档设计存在的问题,适用于各类综合通信导航识别系统虚拟样机的设计。

为解决基于文档的综合通信导航识别系统设计中需求传递的歧义性、设计文档信息离散、系统无法进行仿真验证等问题,研究了一种虚拟样机设计方法.首先,针对综合通信导航识别系统多领域的特点设计了一种由需求模型、架构模型和实现模型构成的三层次虚拟样机模型;其次,对当前主要的基于模型的设计方法与流程进行了深入研究,通过对比分析选择了harmonyse作为综合通信导航识别系统虚拟样机的设计流程;最后,以某综合化通信导航识别系统为例进行了三层次虚拟样机的设计及仿真验证.设计结果表明,该设计方法能有效解决基于文档设计存在的问题,适用于各类综合通信导航识别系统虚拟样机的设计.

通过设计一个具有双车道带有曲率半径为80m的弯道的环形道路,作为磁道钉导航的自动公路实验场,说明对道路中磁道钉进行伪随机(pn)编码的方法,给出其纵向定位算法;论述了在多车道的自动公路系统中,通过读取的pn编码与解方程组产生的生成码的匹配运算,确定车辆所在车道和纵向定位;讨论了多条道路汇聚和有匝道的路网的pn编码方法.

随着我国科学技术不断发展,当今车辆设备也变得更加精密、复杂,新型电子器件不断增多,过去城市轨道车辆维修都是采用磨损理论定期维修模式,但该模式已经无法满足现代化的城轨车辆维护要求。基于此,本文重点探究城轨车辆设备维修策略优化,并提出决策模型。

综合考虑了列车当日正线运营时刻表、车辆当日和次日的检修需求、次日正线运行需求、车辆段空闲股道等,将车辆日回收计划优化问题抽象为一类指派问题,以车辆是否分配给股道为变量,以总的指派费用最少为目标,建立了车辆日回收计划优化问题的0-1整数规划模型。由于指派的费用和目标函数无法量化,依据现场经验规则,设计了启发式算法,提高了算法的效率。最后通过算例验证了模型和算法的可行性。

根据列车-轨道系统运动的特点,提出了适合该问题动力学分析的新型车辆单元和轨道单元,运用有限元方法和lagrange方程,推导了两种单元的刚度矩阵、质量矩阵和阻尼矩阵。整个列车-轨道系统只需离散成车辆单元和轨道单元,其中轨道系统离散成轨道单元,一节车辆离散成一个车辆单元。该模型具有程序编制容易、计算效率高的特点。作为应用实例,给出单轮通过和考虑轨道完全平顺和具有随机不平顺条件下整车通过时车辆和轨道动力响应分析的二个算例。

汽车侧翻带来极其严重的后果。从汽车刚性稳态转向模型的角度出发,考虑了悬架和外侧轮胎产生弹性形变对侧翻阈值的影响,通过实际调查和具体计算,提出分车型在汽车入弯处设置建议速度标志牌,并给出具体的速度建议值和标志牌设计样式参考。旨在通过人性化的提醒,来应对汽车过弯侧翻带来的安全隐患,体现了交通安全科技的服务理念和人文关怀精神。

路面平整度及车辆振动模型的研究综述——为了在车一路或车一桥相互作用的耦合体系中更准确地模拟由路面不平整度引起的车辆动荷载，以及分析由动荷载引起的路面动响应，论述了路面平整度的各种定义，回顾了路面平整度的各项评价指标、评价方法及各种评价指标之...

汽车与缆索护栏碰撞是一个极为复杂的力学过程,影响其动力反应的因素很多。碰撞后的护栏系统如横梁、立柱、地基的变形情况以及碰撞车辆的变形、运动轨迹、倾覆等情况也极为复杂,而且有很大的随机性。根据缆索护栏的受力特点,对碰撞过程进行适当的假设,建立车辆与缆索护栏碰撞的简化计算模型,可为高速公路护栏的设计、施工提供借鉴。

针对有限单元法模拟实际为半无限土体时有限边界分析模型会引起较大误差的缺点,引入黏弹性人工边界结合有限元数值模型以便准确地描述循环动荷载作用下地基的响应问题。分别采用固定边界、黏性边界及黏弹性边界有限元3种方法计算了交通荷载作用下的地基响应。通过与lamb问题解析解对比分析表明,黏弹性边界有限元数值模型的计算结果与解析解非常吻合,而固定边界、黏性边界数值模型的计算结果存在不合理现象。算例表明研究交通荷载作用下地基响应时,尤其是分析重复交通荷载作用下的残余变形,宜采用黏弹性边界有限元模型。

针对车辆与护栏的实体碰撞试验难度大、经费高、周期长、数据不易获取的情况,基于ls-dyna有限元软件,在分析实际碰撞试验的基础上,建立了碰撞车辆仿真模型和护栏仿真模型,优化碰撞过程,最终形成了车辆-护栏碰撞仿真模型;同时,与实际试验数据进行对比,分析了误差形成原因。结果表明,仿真模型试验结果与实车试验结果基本一致,验证了仿真模型的正确性。

汽车车灯的线光源长度的优化设计是一个实际生产中的问题。在给定的条件下,给出了数学模型,求得其值是4.12mm。同时给出了在测试屏上的反射光的亮区。

本文主要研究了车灯线光源长度在满足光照强度的设计要求和功率节能的最优解策略。分别用正向光线追迹、逆向光线追迹、方程组模型求解,得到的结果基本一致,但计算复杂度逐级下降、求解精度逐级上升,最后得出线性光源长度为4.060(mm)。最后,对设计规范从照射车距(安全性)、视认度(驾驶员)、车灯功率(节能原则)来评价其合理性。

通过静态刚度对比,验证了概念车身模型的正确性及可行性。考虑到接头刚度对车身刚度的重要影响,将接头模型加入到概念模型中,建立了t型接头与梁结构的混合模型(tjb模型)。通过权衡扭转工况下各接头部位对开口刚度的实际贡献,选择了车顶部位的关键接头作为修改区域。应用变密度法进行了拓扑优化,并根据优化结果及车身结构特点布置了加强板,取得了良好的修改效果。在车身的概念设计阶段采用拓扑优化方法,不仅可以加快设计进程,而且能够得到性能更优、结构更合理的产品。

本文依据2002"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛a题提供的资料,对车灯线光源的优化设计进行后续研究。按照设计规范要求设计,以车灯线光源功率最小为优化目标,将线光源分为若干点光源,通过车灯罩内壁反射点设计,运用微元法对线光源的长度进行讨论,并进行相应数值分析、检验,构建车灯优化设计数学模型。

　本文应用光学反射原理推导了车灯线光源一次反射到测试屏上任意点时对应的反射曲线应满足的方程和计算反射的能量时需要的积分上下限的确定方法,从而给出了光源优化模型的解析求解方法,用maple绘制了5种对应不同测点的反射曲线,对问题1给出了解析计算结果.

2011年3月（下） 1概述 对于城市轨道交通系统高效率、高密度的要求来说,列车自动控制 系统（automatictraincontrolatc）是必不可少的。其中一个重要的 子系统：列车自动驾驶（automatictrainoperationato）能模拟有 经验的司机完成驾驶列车的任务。由于使用ato系统后，可以使列车 经常处于最佳运行状态，避免了不必要的、过于剧烈的加速和减速，因 此可以明显提高旅客的舒适度，同时可以节约能源。本文将着重从节能 角度来阐述基于ato系统的列车运行算法。 2ato系统工作原理 ato系统的功能主要是速度调节和站内定点停车，实现正常情况 下高质量的自动驾驶，其各项功能都由atp实施防护。ato系统工作 原理描述如下：ato从ats得到列车运行任务命令，该命令由地面发 送设备（如轨道电路）

2016年5月7日,美国特斯拉汽车公司(tesla)生产的一辆models电动轿车在自动驾驶模式下发生撞车事故,导致司机身亡.在随后的几个月里,特斯拉自动驾驶汽车多次出现事故,但是尚未出现第二次死亡事故.在特斯拉自动驾驶汽车发生车祸后,美国高速公路交通安全委员会(nhtsa)对它的半自动驾驶系统(autopilot)展开了调查,初步评估肇事车型特斯拉models所装配的自动驾驶系统.随着调查进一步深入,关于自动驾驶技术安全性的争论势必愈发激烈.

科技不断在发展,人工智能技术也在不断的完善,其被广泛应用到各个领域中,在汽车制造范围内也得到了有效的应用,促进了自动驾驶汽车的发展,本文分析了人工智能背景下自动驾驶汽车的挑战与展望。