多车实现智能编队,协同前近,在协同运动时能够保持队形,误差可控,稳定运行,并配有相关图标进行分析说明。绝对超值
2023-04-11 13:38:27 14KB 智能编队 无人驾驶
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3.2 一取一带诊断表决逻辑1oo1D 该结构由一个普通通道和一个诊断通道构成。 如图4所示。 图4 1oo1D表决结构图 可靠性框图如图5所示。 注: λDU为未检测到的危险失效率(下同) 图5 1oo1D可靠性框图 假定不考虑诊断测试间隔的影响(以下同), 其要求时平均失效率PFDavg简化计算公式为: 可见由于带有诊断通路,不但系统的可靠性得 以提高,而且能通过自诊断检测出发生故障的元件, 向系统或操作员报警,通知工厂相关人员及时对故障 元件进行维修,保障系统的整体安全。 3.3 二取一表决逻辑1oo2 据标准GB/T20438,1oo2结构为两个并联的通道 构成,无论哪一个通道都能处理安全功能。如图6所 示。 可靠性框图如图7所示。 考虑共同原因失效影响,引入共因失效因子β (分析计算方法参见标准GB/T20438.6),其要求时 平均失效率PFDavg为: 若检验测试时间间隔足够短,那么非共因失效 部分 的数量级将远小于 共因部分 ,上式可近似为: 若两通道采用相同的结构,即λD1=λD2=λD,则 可见由于系统采取了冗余结构(二取一结 构),能有效地抵御危险失效的发生。由于采用的是 失电停车,通过将两个PLC单元串联起来,如果一个 单元故障发生了危险失效,但由于系统或操作人员不 知道,它将仍有假性正常输出,而另一个单元仍然可 以检测到故障,发出命令使系统进入安全状态,起到 保护作用。从公式可以看出,此时共同原因失效成为 系统发生失效的关键因素,在实际设计过程中应尽量 避免。总的来说系统安全性较好,但可用性差。 3.4 二取一带诊断表决逻辑1oo2D 1oo2D结构中有4个通道,其中包括两个诊断电 路通道。1oo2D结构由双重1oo1D系统并联接线,每 个诊断电路通道,不仅受到自身所在电路单元的控 制,同时也受到另外一个冗余电路单元的控制。正常 工作期间,在发生安全功能之前,两个通道都要求安 全功能。如果任一通道中诊断测试检测到一个故障, 则将采用输出表决,因此整个输出状态则按照另一通 道给出的输出状态。如果诊断测试在两个通道同时检 测到故障、或者检测到两个通道间存在差异时,输出 (2) (1) 图6 1oo2表决结构图 注:λCC为共因失效部分(下同) 图7 1oo2可靠性框图 (3)
2023-04-06 22:57:10 18.95MB 功能安全
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无人驾驶车辆模型预测控制 [龚建伟,姜岩,徐威著]》,带有目录,查看方便。 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,而进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法,给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解,并且融入了研究团队在本领域的研究成果。, 本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料,同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
2023-04-06 14:25:32 58.67MB 无人驾驶
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无人驾驶汽车的动手视觉和行为 这是Packt发布的《无人驾驶的代码库。 使用Python 3和OpenCV 4探索视觉感知,车道检测和对象分类 这本书是关于什么的? 这本书将使您对推动自动驾驶汽车革命的技术有深刻的了解。 首先,您所需要的只是计算机视觉和Python的基础知识。 本书涵盖以下激动人心的功能: 了解如何执行相机校准 熟悉使用OpenCV在自动驾驶汽车中进行车道检测的工作原理 通过在视频游戏模拟器中自动驾驶来探索行为克隆 掌握使用激光雷达的技巧 探索如何配置自动驾驶仪的控件 使用对象检测和语义分割来定位车道,汽车和行人 编写PID控制器以控制在模拟器中运行的自动驾驶汽车 如果您觉得这本书适合您,请立即获取! 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: img_threshold = np.zeros_like(chan
2023-03-27 16:36:32 825.36MB JupyterNotebook
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自驾车sp20 2020年Spring,在伯克利加州大学伯克利分校由机器学习教授的自动驾驶汽车贴花。 快速链接: 匿名反馈: : 每周结帐: : //forms.gle/9DfNj87bd9cFiSKh9 群组: : 广场: : Anaconda命令: : 第八周控制理论: 演讲幻灯片: : usp 缩放记录: : 熟悉带有航点的控制回路。 通过3维状态和2维动作实现PID。 探索迭代LQR并为我们的系统选择一个合适的二次成本。 确保您已经安装了diffopt pip install git+http://github.com/brandontrabucco/diffopt.git 看着: 滑梯 演示/周8 / PID_demo.ipynb 硬件/控制/control_loop.py 写进: hw / control / pid.py(
2023-03-27 16:22:54 24.48MB JupyterNotebook
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适合路径规划、无人驾驶相关领域科研工作者。
2023-03-22 23:17:56 168KB 路径规划 无人驾驶 A星算法
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随着汽车智能化、电子化的推进,无人驾驶已经是未来汽车发展的必然趋势。在没有人为干预的情况下,自动驾驶汽车可以通过传感器感知周围环境、规划行车路线并控制汽车安全抵达目的地,优点包括:1)降低人为操作失误所造成的交通事故及其导致的伤亡、成本;2)为社会弱势人群(老人、残疾人)提供安全、经济的出行方式;3)降低劳动成本,把节约时间用于工作或休息。4)减少交通阻塞,增加城市道路汽车运行量,提高出行效率。 2016 年被认为是无人驾驶的投资元年,2017 年以来政府相关政策法规出台速度明显加快。根据我们的统计,2017 年发布的相关文件主要从相对宏观(汽车、人工智能)和相对微观(信息安全、V2X)的层
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无人驾驶车辆轨迹跟踪控制综述型参考英文文献!大家可以通过这篇文献对控制领域有一个大体的认知。 更多炸裂内容,详见公粽号 :杰哥的无人驾驶便利店
2023-02-21 19:41:01 2.82MB 无人驾驶车辆 轨迹跟踪控制
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2023-02-21 19:38:15 8.34MB 无人驾驶车辆 轨迹跟踪控制
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MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知(Perception): 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业,有一套通用的数据集——KITTI数据集,里面有不同的数据,包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测(Object Detection): 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG( 方向梯度直方图),然后再加一个SVM的分类器。 而对于动
2023-02-12 18:15:52 1.04GB opencv robot deep-learning cnn
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