行业资料-交通装置-一种智能车辆管控装置.zip
行业资料-交通装置-一种智能车辆违章记录仪.zip
智能车辆路径规划将感知的环境信息进一步处理,为智能车辆运动跟踪控制提供参考, 是智能车辆完成任务的安全保障。考虑到在道路中存在障碍物的可能性,提出了一种利用多传感器的自适应阈值 VFH 局部避障路径规划方法。利用单目视觉传感器检测可通行道路的边界,在道路边界内激光雷达对障碍物进行预检测,再对包含障碍物的图像区域进行准确定位,最后采用改进的 VFH 方法对局部路径进行规划。通过对速度和转角的决策输出使之比传统只对转角控制进行路径规划方法节省时间,增强系统的实时性。 智能车辆运动跟踪控制是智能车辆任务执行的实现途径,也是路径规划最终效果的体现。 针对现有路径跟踪控制方法的特点,为了提高智能车辆路径跟踪控制系统精度以及实时性,提出了一种基于道路人工势场的路径跟踪控制方法。该方法模仿人类驾驶思维,所构建的环境道路人工势场包含了车辆与目标路径的偏差信息及车辆前方预瞄信息,算法简单,其控制器的参数可实时进行调整。 为进一步验证本文所述理论及方法,设计了智能车辆系统验证平台,包括道路图像处理 系统;超声波传感器及激光雷达测距系统;车速测量系统;自动转向与车速控制系统;通讯系统以及车载传感器和主要设备等。基于所设计的试验平台对智能车辆路径跟踪与自主避障进行试验验证,测试结果表明了本文所提相关方法的有效性。
2021-08-16 21:09:47 3.42MB 智能车辆 体系结构 信息融合 路径规划
智能车辆环境感知技术
2021-08-15 18:06:56 31.63MB 自动驾驶
video-02.mp4 video-02.mp4 人工智能车辆检测 行人检测测试视频
2021-07-02 22:06:11 18.93MB 人工智能
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障碍物检测是智能车辆环境感知技术结构中的重要内容,也是实现辅助驾驶功能的前提。文章介绍了车辆障碍物检测所需不同类型传感器的特点,分别重点阐述了基于电磁波信息、图像信息和多信息融合的障碍物检测技术,论述了采集和处理信息的主要技术手段与算法,为智能车辆的开发和发展提供参考。
2021-05-13 15:22:04 1.55MB 雷达 障碍物检测 机器视觉 智能车辆
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:针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、 轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题, 以四段式车道变换理论为基础, 提出一种新的车辆自由换道轨迹函数, 并引入 B样条理论对换道轨迹进行再规划, 进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。 该模型能够较好的解决传统车道变换模 型存在的上述缺陷。 给定车辆换道轨迹性能评价参数, 利用Matlab 仿真计算得到新模型产生的换道轨迹, 并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。 分析结果验证了该模型的正确性及有效性。
2021-05-13 13:01:56 284KB 交通工程 换道模型 B样条曲线 再规划
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路径跟踪问题是智能车辆研究的一项关键技术,其重点在于寻找一种合适的控制算法去控制车辆精确的跟随规划好的路径。文章主要研究了线性二次型最优控制(LQR)在智能车路径跟踪方面的应用,包括智能车辆模型搭建、算法应用、路径工况选择的具体过程,指出了 LQR 控制算法在该领域应用的优缺点。
2021-05-13 13:01:49 514KB 路径跟踪 智能车 LQR 预瞄模型
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云南政企用车智能管理平台解决方案,昆明企业车辆管理系统,昆明单位用车管理系统开发,云南单位用车管控平台
首先,本文对国内外现有的主动避撞系统从环境感知层、规划决策层以及控制执行层三个方面进行了分析,指出了现有研究的优缺点,并设计了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法总体方案。 然后,在对车载传感器信息特征分析的基础上,对车辆与前方交通参与者进行了摄动及转向因素加权判定,确保系统能够正确地识别并判断具有高碰撞风险的目标。 接着,设计了 RV 纵向安全距离模型与基于换道时间的横向安全距离模型。 RV 安全距离模型是一种基于道路、车辆特征的分级安全距离模型,能够更加科 学地反映车辆与环境交通参与者的不同级别的碰撞风险。同时,设计了基于不同 质心侧偏角约束下的换道时间的换道安全距离模型,为横向避撞提供了更加合理 高效的判别依据。 之后,在对车辆行驶环境分析的基础上,建立了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法,使用全局规划虚拟引力、智能车辆换道引力、前向交通参与者斥力、侧向交通参与者斥力、交通信号灯斥力、前方传感器检测盲区斥力表征车辆行驶过程中不同约束的影响。利用 Carsim/Simulink 联合仿真验证了算法的有效性与实时性。 最后,为了进一步验证基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法的优越性,进行了主动避撞系统控制器的软硬件设计,并在此基础上进行了实车试验,试验结果表明本文设计的算法峰值减速度减少了 15.7%,制动距离减少了 9%,能够提高智能汽车的舒适性与通行效率。