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鉴于电流是影响SoC(State of Charge)估算精度的一个重要因素，提出了一种优化的霍尔传感器电路用于检测动力电池的充放电电流。系统主要包括信号调理、A/D转换以及数字隔离等部分，并采用零点漂移值补偿和滑动平均滤波等方式处理采集的电流值。在静态温漂测试、静态充电测试以及动态车载测试的基础上，通过对比分流器检测电路、IT 700-S检测电路的数据，验证了方案采集的数据的精确性。

电动汽车有源式绝缘监测方法研究.pdf

Ford FMC1278已经替代了旧版本的EMC-CS-2009.1；；Electromagnetic Compatibility Specification For Electrical/Electronic Components and Subsystems

常用的动力学模型有2、3、5、7等自由度，其中二自由度模型虽然最为简单，但是把车辆质心位置、轮胎侧偏特性等影响车辆侧向运动的关键参数进行了定量的描述，是研究汽车操稳特性的基础。二自由度模型忽略了悬架的作用，整车简化为两轮，认为轮胎侧偏特性为线性，并且忽略纵向的驱动或阻力

汽车的制动性能是汽车的主要性能之一，重大交通事故往往与制动距离过长、紧急制动时发生侧滑等情况有关，所以汽车的制动性能是汽车安全行驶的重要保障。目前ABS防抱死制动系统已被广泛运用于汽车上。什么是ABS？了解它的优点和局限有助于行车更安全。

使用魔术公式的轮胎模型主要有Pacejka ’89、Pacejka ’94、MF-Tyre、MF-Swift四种。Pacejka ’89 和’94轮胎模型是以魔术公式主要提出者H. B. Pacejka教授命名的，根据其发布的年限命名。目前有两种直接被ADAMS引用。魔术公式是用三角函数的组合公式拟合轮胎试验数据，用一套形式相同的公式就可以完整地表达轮胎的纵向力Fx、侧向力Fy、回正力矩Mz、翻转力矩Mx、阻力矩My以及纵向力、侧向力的联合作用工况，故称为“魔术公式”。

本文提出了一种基于深度学习的安全带检测方法，尝试将近年来在图像检测方面有较好应用的深度学习方法来提高安全带检测的准确率。相比传统的安全带检测方法，深度学习的最大优势在于它可以自动的从样本数据中学习特征，最大限度的减少了人为的干预以及手工设计特征的复杂性。 本方法充分发挥深度学习端到端的特性，充分利用rcnn和yolo系列算法的优点，搭建深度学习中的卷积神经网络模型，并用卷积神经网络模型对样本图片进行训练得到用于安全带检测的模型，然后用该模型对待检测图片进行检测，判断出车辆司机是否佩带安全带。本文中利用Keras框架对整个训练和检测过程进行了实现，并对实验结果进行了分析，证明了该方法的有效性。

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汽车电子Autosar软件架构中虚拟总线实现实体 RET的软件实现说明，文件对应AutoSar4.2.2版本