简介:本文提出一种新的级联控制策略。利用自适应RBF神经网络控制和双闭环积分滑模控制,实现对无人机的位置控制以及姿态控制。自适应RBF神经网络控制可在线的、有效的估计未知的模型参数和持续的外界干扰,双闭环积分滑模控制可保证姿态系统状态量沿着预先设定的滑模面渐进收敛到期望的姿态轨迹,仿真结果表明本文的控制方法具有对外界干扰及模型不确定性良好的鲁棒性、光滑的输出信号以及非线性函数的逼近特性。
简介:目标跟踪系统中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标被另一个物体部分或全部遮挡时,跟踪的特性就会不完整或彻底消失,导致目标跟踪失败。为了解决这一问题,采用不变矩和归一化相关(NCC)对目标遮挡进行判断,然后采用目标位置和速度进行航迹外推,对大量外场视频进行仿真并把算法移植到硬件平台。结果表明,通过上述方法可以有效解决目标跟踪遇到的遮挡问题。
简介:针对在四通道液压振动台及试车场路试过程中,某样车排气管支架出现的焊接螺母疲劳开裂问题,在考虑焊接螺母焊点和螺栓预紧力的前提下,建立开裂支架的局部非线性有限元模型,根据Miner线性疲劳累计损伤理论和材料S-N曲线,对正弦信号激励下的排气管支架进行疲劳分析。在此基础上,提出优化方案,进行仿真疲劳寿命预测,并对简化后的局部排气管支架模型进行疲劳验证,优化前后的仿真模型寿命曲线趋势与试验结果基本吻合,危险区域分布与试验一致。针对焊接螺母或者螺栓连接的支架疲劳开裂问题,在考虑螺栓预紧力的基础上,建立局部模型疲劳分析并结合试验验证,提出优化方案解决问题。试验结果表明,该流程方法对解决实际问题具有一定的借鉴意义。
简介:近年来,蓬勃发展的自动驾驶技术为自动驾驶汽车的E/E架构设计提出了新的挑战。除了高带宽,高传输速率和其他基本功能元件外,考虑周全的E/E架构安全性是实现自动驾驶技术的重要因素。本文讨论了在功能安全性和预期功能安全性(SOTIF)方面系统故障后安全回退的设计步骤和解决方案。在安全性回退的基础上,本文提出了E/E架构的安全设计,提出了一种技术上可行的设计方法,同时也着重于车辆中安全网络拓扑和冗余系统的设计,并提出了一个可实现的解决方案。在安全性回退方面,本文结合了特定的自动驾驶场景,说明基于功能安全性和预期功能安全性(SOTIF)的安全回退设计方法。在车辆系统冗余方面,本文从主控制系统冗余、制动系统冗余、转向系统冗余、供电系统冗余、通信系统冗余和传感器冗余六个方面提出具体的设计方法。
简介:智能网联汽车技术研发是当今全球汽车技术的热点,而人工智能的发展正处于高速增长时期,特别是人工智能在高度智能驾驶方面具有无限的应用空间。本文作者介绍了人工智能在全球的发展概况,在汽车工业价值链上的发展具有巨大的增值潜力。介绍了人工智能的基本概念,包括深度神经网络(DNN)和增强学习(RL),详细阐述了人工智能在高度智能技术发展的巨大作用和核心技术及发展趋势。
简介:传感器受到价格下降和商业化的困扰。玩家需要聪明的策略来为自己保留一大块蛋糕。本文介绍了一个描述智能传感器参与者的框架,从而确定了三种不同的体系结构:侧重于测量能力和满足不同环境条件要求的测量专家、为本地数据处理和最终用户接口提供解决方案的本地分析领导者,以及数字创新者提供通信和远程分析以分析来自多个设备的数据。基于这些架构类型,确定了不同的战略选择。虽然理论上每个架构类型都有三个战略选择,要么留在当前位置,要么进入另一个架构类型的领域,但每个选项的可行性取决于应用市场的具体要求和参与者的内部能力。因此,本文结尾为每个构架(Architype)提供了一组战略问题,为找到最适合的战略选项过程提供帮助。