A monocular ranging method for forward vehicles in intelligent driving is proposed. This method measures vehicle distance more accurately under the condition of a single camera and can estimate camera attitude in real-time. For the estimation of camera pitch and yaw angles, it is achieved using road vanishing points. The images collected by the camera are sequentially processed through the Roberts operator amplitude calculation, feature point extraction, feature line segment generation, road vanishing point voting, and estimation of camera attitude to obtain pitch and yaw angles. A distance estimation network was designed, which is divided into multiple levels based on image size and incorporates image feature, integrating vehicle grounding point, and vehicle width information, effectively improving ranging accuracy. Finally, validation was conducted on KITTI data, with a relative error (AbsRel) of 8.3%. Additionally, the TuSimple dataset and continuous driving scenarios were also validated, resulting in improved performance compared to previous algorithms.
To solve the problems of narrow driving condition range, partial evaluation method and insufficient road adaptive control of trajectory tracking, the trajectory tracking accuracy and driving safety under full speed and full road adhesion coefficient were investigated. In the road adaptive model predictive control（MPC）, the discrete linear time-varying predictive model was obtained by the three-degree-of-freedom nonlinear dynamic model of the vehicle. The road adaptive speed range matching was realized according to the road adhesion coefficient detected by sensors, and the constraint condition of the speed increment was formulated. The maximum and standard deviation of path tracking error, lateral acceleration, centroid sideslip angle and front wheel sideslip angle with the change of velocity and road adhesion coefficient were obtained by integrating CarSim and Matlab softwares. Combined with the mechanism of tire sideslip, the driving safety was evaluated, and the trajectory tracking stability/instability area of vehicle under all working conditions was divided. The results show that the vehicle speed can be adaptively adjusted according to the road information to achieve excellent trajectory tracking accuracy and driving safety under all working conditions.
鉴于实际动态交通环境下智能车辆换道过程中可能受到周围车辆的影响,为满足其换道过程安全性和舒适性的要求,提出了一种基于虚拟安全边界的动态换道轨迹规划算法.考虑到换道结束时间和纵向位置的耦合性,采用四次和五次混合多项式换道轨迹算法分别进行纵、横向规划,确定换道时间和纵向速度范围获得候选换道轨迹.设计了车辆运动状态约束和基于车辆矩形轮廓建立的虚拟安全边界防碰撞约束,构建了车辆换道安全性、舒适性、跟车效益等代价函数,并基于安全性代价函数阈值动态调整各个代价函数的权重系数,运用fmincon函数对候选换道轨迹进行优化.考虑到周围车辆运动状态变化会对换道过程产生影响,车辆系统循环调用换道轨迹规划模块进行换道轨迹实时更新,直至车辆到达目标位置.结果表明:对于不同的换道工况,基于虚拟安全边界的智能车辆动态换道轨迹规划算法可有效避免换道过程中与周围车辆发生碰撞,保证了智能车辆换道过程的安全性.
基于喷雾机的运动学模型分别构建了路径跟踪控制以及防侧翻控制.上层采用的模型预测控制(MPC)根据喷雾机的当前状态以及期望路径来输出喷雾机的期望转向角以及车速,实现轨迹跟踪控制.下层控制器通过引入横向荷载转移率(LTR)作为衡量侧倾的指标来判断车辆状态是否产生侧倾,通过引入模糊控制器来对转向角进行补偿,进而控制LTR稳定在某一阈值,使喷雾机在轨迹跟踪的过程中既具有较好的控制精度又具有较好的行驶稳定性,保证喷雾机不发生侧倾.通过 ADAMS/MATLAB的联合仿真结果表明:在复杂的道路条件下喷雾机采用防侧翻控制时,LTR可以控制在0.5以内,并且具有较高的轨迹跟踪精度,安全性得到了提高.
通过构建基于经皮导管泵辅助模式的心血管及冠状动脉系统的集中参数模型,采用数值仿真方法研究冠状动脉狭窄对患者血流动力学的影响,以及导管泵对冠状动脉系统的影响.研究结果表明:不同的导管泵辅助模式均可有效提高左主干狭窄合并心力衰竭患者心血管的心输出量,帮助左心室卸载;导管泵的变转速辅助模式和定转速辅助模式均可有效提高狭窄情况下冠状动脉的血液灌注量和冠脉血压,维持血流动力学的稳定;当左主干狭窄程度分别为60％和80％时,变转速辅助模式可分别辅助提高左主干血流量38.1％和47.4％,且均高于定转速辅助模式;相较于定转速辅助模式,变转速辅助模式在提高心输出量、狭窄冠脉的血流量以及提高血流的搏动性等方面,具有较明显的优势.
为了探究异戊醇热分解的过程,采用反应力场分子动力学方法,模拟异戊醇的热分解过程,考察不同温度对异戊醇热分解的影响规律.研究结果表明:异戊醇热分解的初始反应主要分为两类,第一类为C—C键的断裂,第二类为O—H键的断裂;在热分解过程中,首先生成丙烯和乙烯这两种产物,其中乙烯分子数量远大于丙烯,异戊醇热分解的主要产物为氢气、水、丙烯、乙烯、丙炔、甲烷和甲醛;温度升高可以加快异戊醇的热分解,促进反应产物的生成;不同初始反应温度下,随着反应的进行,异戊醇热分解得到的产物有所不同,温度为2 000 K和2 400 K时产物以丙烯为主,温度升高到2 800 K时丙烯分子数量迅速增加到最大值,之后开始逐渐减少.
为了揭示疫情模式下不同车辆保有量群体的购车决策机制,提出一种基于计划行为理论、保护动机理论和心理抗拒理论的融合行为理论.利用偏最小二乘法结构方程模型构建购车决策模型,并进行车辆保有异质群体的决策预测与差异分析.结果表明:所建模型对有车群体在疫情防控期间购车行为预测能力为58.9％,对无车群体预测能力达到了 70.1％;汽车保有情况不同,群体在疫情模式下的购车决策机制存在有统计学意义差异,无车群体的购车意向显著高于有车群体;有车群体的购车意向受到条件价值和态度的直接影响;无车群体的购车意向则受到健康价值、价格因素、态度、感知行为控制和条件价值的联合作用.
为定量分析镇江港PM2.5浓度时间序列的内在演化特征,以镇江港2019-2020年的205 667组PM2.5时均浓度数据为基础,采用基于集合经验模态分解(EEMD)的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)算法进行研究.结果表明:各监测点PM2.5日均浓度演化均具有显著的长期持续性特征,现阶段PM2.5浓度升高可能会导致未来一段时间内PM2.5浓度的持续升高,不同监测点PM2.5浓度的多重分形谱参数存在差异性,多重分形特征强的区域应侧重即时性防治,反之则应注重长期性监管;运用自组织临界性理论,发现15个监测点PM2.5浓度波动呈现幂律分布特征,符合自组织临界性特征,港口系统存在发生大气高污染的风险.
为提高毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统频谱效率及误码率性能,提出了一种联合稀疏混合预编码优化算法.首先根据毫米波信道的角度稀疏特性重构波瓣信道,分别对每个波瓣子信道进行混合预编码优化设计;然后针对混合预编码设计中含有非凸约束的多元稀疏信号重建问题,利用数字预编码矩阵的隐含稀疏结构,设计波瓣内每个数据流模拟预编码的自有支撑集和共有支撑集;最后根据模拟预编码矩阵与数字预编码矩阵之间的相关性,联合优化设计模拟预编码和数字预编码矩阵.进行了计算复杂度分析以及仿真分析.结果表明:与OMP算法相比,文中算法计算复杂度降低了 91％或93％;相较于SLD算法,文中算法的频谱效率性能提高、误码率性能更好.
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的性能与其传质性能密切相关以及流道优化设计对PEMFC的传质性能影响显著的特点,设计了 一种截流流道,并在阴极流道内部设置了新型的三维凸台,使其对空气产生截流效应.对比了直流道与不同配置的截流流道对PEMFC传质性能的影响,分析了不同截流单元流道的电池水气分布、净功率及有效传质系数的变化规律.研究结果表明:截流流道能有效提升电池性能,优化水气分布,提高最大净功率和有效传质系数;与直流道相比,下游局部凸台分布加密的截流流道的电流密度最大提升约29.2％,最大净功率提高10.5％～11.7％,有效传质系数增加50.2％～100.7％.
5G及后续的通信系统相比于4G通信系统需要使用更宽的带宽,为了突破传统Doherty功率放大器的窄带限制,提出一种拓宽带宽的方法.该方法利用双阻抗匹配对主功放输出匹配电路进行合理的设计并用后匹配结构优化功率合成网络,形成Doherty功率放大器简单的宽带化电路结构.为验证提出的方法,用GaN晶体管CGH40010设计了带宽为3.3～3.7 GHz的Doherty功率放大器并进行测试.实际测试结果显示,该Doherty功率放大器实现了 3.3～3.7 GHz工作带宽,获得了 43.2～44.5 dBm的饱和输出功率,在饱和状态下和6 dB功率回退状态下的效率分别为67％～76％和42％～56％,饱和增益为8～11 dB.
为了探讨干湿循环下机制砂混凝土内的氯离子传输规律,在不同的机制砂替代率、粉煤灰掺量和石粉质量分数条件下,开展干湿循环下的氯盐侵蚀试验,通过试验得到混凝土内的自由氯离子质量分数和氯离子扩散系数.结果表明:随机制砂替代率的增加,混凝土内的自由氯离子质量分数与氯离子扩散系数呈现先减小、后增大的趋势,机制砂替代率为50％机制砂混凝土的抗氯离子渗透性能最好;随着粉煤灰掺量的增大,机制砂混凝土抗氯离子渗透性能呈现先增强、后减弱的趋势,其中粉煤灰掺量为30％的机制砂混凝土能够最大程度抵抗氯离子的侵蚀;与不含石粉和石粉质量分数为11.6％的机制砂混凝土相比,石粉质量分数为5.8％混凝土的抗氯离子侵蚀性能最强;用适量的机制砂替代天然砂可以有效提高混凝土在氯盐溶液干湿循环下的耐久性寿命.
采用三维孔隙网络模拟方法对Toray 090型碳纸随机重构,分析了不同压缩率下质子交换膜电解池阴极气体扩散层(gas diffusion layer,GDL)的氢气突破压力、毛细压力分布、相对渗透率和相对扩散率随水饱和度的变化,并对氢气在阴极GDL中传输的传质关系式进行了研究.结果表明:根据孔隙网络模拟计算得到的数据重新拟合氢气传质关系式更适合描述氢气在阴极GDL中的传输;不同压缩率下,氢气在GDL中的传质性能参数(相对渗透率和相对扩散率)几乎不变;随着压缩率的增大,氢气在GDL中传输的阻力也随之增大,导致产生的氢气在质子交换膜界面的压力增大,氢气更容易从阴极跨膜渗漏到阳极.
以新型摄影测量技术为基础,借助最小二乘法和折射修正系数,修正了土样标记点坐标的计算结果,计算出土样变形的三维坐标,然后在MATLAB软件中使用边界函数法,计算出土样各部分体积的变化数据.根据该原理,对广西桂林饱和红黏土试样开展了不同围压下的三轴不固结不排水(UU)试验.试验结果表明:采用摄影测量法,完成了土样不同变形阶段下的"真实变形测量",得到的土样偏应力比常规测量法得到的土样偏应力小了 5.7％;利用新型摄影测量技术,获取了土样不均匀变形下的整体与局部体积变化数据,同时兼顾了测量与土样三维模型的还原,实现非接触式体积变化数据的测量.
针对水下无人航行器路径规划环境复杂、障碍物多、实际应用困难的问题,提出一种基于地磁匹配辅助导航的改进A*算法路径规划方法.给出了航行器机动性能约束的定义,包括航行时间约束、最大航程约束、转向角约束、障碍物碰撞约束.首先,优化A*算法的搜索方向,减少需要搜索的节点数量,提高路径规划效率;其次,用贪婪法搜索删除冗余节点,减少水下无人航行器的转弯次数;再次,在适应度函数中引入地磁信息熵,使路径按照地磁信息变化明显的区域规划,并利用MAGCOM地磁匹配算法进行验证;最后,设计了包含航行器机动性能约束、背景地磁信息、水底地形、水下威胁在内的对比仿真试验.结果表明:改进A*算法减少42.02％的路径长度和92.31％的转弯次数,且该路径具有良好的地磁匹配适应性,能够有效降低匹配径向误差和均方误差.
为了预防他车突然夹塞变道斜插入自车与前车之间间隙的危险驾驶行为,提出了加速跟车的车辆控制策略.在跟车安全距离模型的基础上,考虑车头时距、停车间距等跟车特性,建立基于3种类型驾驶员的跟车安全距离模型和防夹塞安全距离模型.通过Sigmoid函数建立了基于变安全距离控制策略的车速控制器,检测到他车夹塞变道,选择防夹塞安全距离模型;无夹塞车辆时,选择跟车安全距离模型.利用MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台进行了试验,结果表明基于3种类型驾驶员变安全距离防夹塞变道的车辆控制策略可行.
标准扩展卡尔曼滤波是常用的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计算法,针对其系统线性化误差和噪声矩阵依赖问题会导致电池SOC估计的准确性下降的情况,提出了 一种基于边界自适应人群搜索(boundary adaptive seeker optimization algorithm,BASOA)-迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)的融合滤波算法,通过状态估计值多次迭代和系统噪声矩阵智能寻优来提升SOC估计效果.结果表明:在静态工况下BASOA-IEKF算法的SOC最大估算绝对误差为3.74％,混合功率脉冲特性(hybrid pulse power characterization,HPPC)工况下SOC估算绝对误差小于3.00％,城市道路循环(urban dynamometer driving schedule,UDDS)工况下估算绝对误差小于2.50％,相较于单一 IEKF算法,BASOA-IEKF算法的SOC估计精度更高,SOC误差曲线在收敛后波动更小,表现更稳定,全局鲁棒性更优.
针对茶园拖拉机(tractor in tea plantation,TTP)在作业时进行避障转弯极易发生侧翻、倾覆等安全问题,提出一种基于Bezier曲线优化的避障稳定路径控制方法.首先,从作业场景和运行稳定性两个方面进行运动学分析,系统分析了 TTP安全作业特点;然后,针对TTP设计了 一种避障路径规划系统方案及Bezier曲线路径优化控制方法,该方法拟合出的路径具有路径光滑、曲率连续、初末位置曲率相同等优点;最后,在CarSim仿真平台搭建TTP模型和坡道避障作业的环境模型,验证并分析横摆角速度、质心侧偏角两项重要的操稳性参数.结果表明:TTP在Bezier曲线拟合的避障路径控制方法下当运行速度小于转向极限速度时,运行稳定性良好,当转向速度超过极限速度的65.1％,其横摆角速度和质心侧偏角的超调量变化率分别达到了 50.3％和78.6％;同时在该避障控制方法下,随着坡度的增加,即使速度保证在极限速度以下,TTP稳定性也会进一步恶化;在极限坡度角范围内,坡度角增大10°,其横摆角速度和质心侧偏角的超调量变化率平均达到了 32.8％和14.5％.
针对智能网联汽车受环境天气影响易发生交通事故等问题,提出了融合多源信息的元胞自动机交通流模型.首先提出云端环境下多源信息流收集与高精地图数据融合方法,通过神经网络融合多源信息与高精地图,实现地图动态更新,为自动驾驶车辆提供更加精确的路径规划,以有效避免交通事故发生.其次,以多源信息收集模型为基础,搭建双车道交通流元胞自动机模型,从安全距离模型、跟驰规则、换道规则等方面与人工驾驶模型进行对比,以说明融合多源信息的元胞自动机交通流模型的优越性.最后利用MATLAB进行仿真.结果表明:相较于人工驾驶模型,融合多源信息驾驶模型能够增大交通流量,减少交通拥堵,且在短时间内达到稳定状态,从而将道路通行效率提高了 27％.
以四轮差速机器人作为试验平台,提出一种基于单线激光雷达获取环境信息的方法,研究机器人在树行中心线的导航性能以及机器人到达行尾进行自主换行的能力.首先,由单线激光雷达获取环境信息,利用距离阈值法、自适应密度聚类算法、改进的最小二乘法等算法处理激光数据,得到树行中心线作为机器人理论导航路径,以机器人与导航路径的横向偏移量、航向偏角和线速度作为输入量来设计控制模型实时跟踪导航路径,到达行尾时能够自主感知并执行掉头转弯至下一行动作;行间自主导航试验中,机器人线速度分别为0.2、0.4和0.6 m/s,且机器人初始位置横向偏移量不大于0.8 m、航向偏角不大于15.时,导航轨迹与树行中心线的平均横向偏差为3.69 cm,最大横向偏差为11 cm;在自主换行测试中,机器人能够准确进行掉头转弯到下一行,然后继续进行行间导航.果园自主导航系统具有良好的运行稳定性和较高的导航精度,能够满足果园作业机器人的自主行驶精度要求.
