如何使用MATLAB实现高速铁路的三维轨耦合模型。文章从引言开始,阐述了研究背景和重要性,接着概述了轨耦合模型的基本概念,包括辆和轨道之间的相互作用。随后,文章深入探讨了MATLAB轨耦合程序的设计与实现,具体涵盖了辆模型、轨道模型的设计,以及耦合振动模型的建立。此外,还介绍了如何使用Simulink工具箱构建模型并加入不平顺等激励,以更真实地模拟实际运行环境。通过对仿真的结果分析,能够更好地评估辆和轨道系统在复杂条件下的动力响应和安全性能。 适合人群:从事高速铁路工程、辆工程、机械工程等相关领域的研究人员和技术人员,尤其是那些希望深入了解轨耦合动力学的研究者。 使用场景及目标:适用于需要模拟和分析高速铁路辆与轨道之间相互作用的研究项目。目标是帮助研究者更全面地评估辆和轨道系统在不同条件下的动力响应和安全性能,从而提升高速铁路的设计水平和运行安全性。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和方法,对于有MATLAB基础的读者来说,可以直接应用于实际工程项目中。同时,加入了不平顺等激励的仿真部分,使得模型更加贴近实际情况。
2025-08-28 16:35:50 508KB
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基于行星排的新能源汽功率分流Simulink仿真模型:优化构型及控制系统研究,新能源汽行星排Simulink仿真模型:功率分流控制下的全构型与丰田普锐斯THS模型之比较研究,新能源汽行星排整simulink仿真模型(功率分流控制) 整构型和丰田普锐斯Prius、THS整模型类似—— ——行星排建模(发动机模型、启动电机模型、驱动电机模型、电池模型BMS、功率转器、行星排模型、整控制单元模型) ,新能源汽; 功率分流控制; 行星排仿真模型; 发动机模型; 驱动电机模型; 电池模型BMS; 功率转换器; 整控制单元模型,新能源汽功率分流控制行星排整Simulink仿真模型研究
2025-08-28 15:07:55 2.32MB
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在现代工业自动化和智能交通系统中,图像识别技术的应用日益广泛。其中,渣土作为城市建设和土木工程的重要运输工具,其运行监控和安全管理显得尤为重要。为此,开发了一个专用的渣土数据集,它包含了2155张训练图片和539张验证图片,这些图片均按照YOLO格式进行标注,即“You Only Look Once”系统格式。YOLO是一种流行的实时对象检测系统,它将对象检测任务视为单个回归问题,直接在图像中预测边界框和概率。 该数据集的设计初衷是为了训练和评估计算机视觉算法在渣土识别领域的表现。YOLO格式的数据集对于训练深度学习模型来说非常高效,因为它将图像划分成一个个网格单元,并预测这些网格单元中可能存在的对象以及这些对象的具体位置。在训练过程中,网络会对每一个网格单元预测B个边界框,每个边界框包含五个参数:x, y, w, h和置信度。其中,x, y表示边界框中心点相对于网格单元边界的位置,w和h分别是边界框的宽度和高度,置信度则是指边界框内含对象的概率与边界框准确性的乘积。 此外,每个边界框还对应一个条件类别概率数组,用于衡量边界框中是否包含某个类别的对象。YOLO的这种设计极大地提升了检测速度,并且在保持相对较高准确性的前提下,可实现实时的对象检测。这对于需要即时反馈的应用场景尤为重要,例如,交通监控、自动驾驶辅助系统等。 该数据集的制作涉及到了图像采集、预处理、标注等多个步骤。收集了大量渣土在各种环境和条件下的图片,例如白天和夜晚、晴天和雨天、不同的背景等。对这些图片进行预处理,包括调整分辨率、增强对比度、裁剪和旋转等,以提高模型的泛化能力。根据YOLO格式的要求,对每张图片中的渣土进行精确标注,标注内容包括渣土的位置(边界框)以及类别信息。 使用该数据集训练的模型,可以应用于多种场景,比如城市交通监控系统中自动检测渣土的违章行为,或是建筑工地的出入管理系统中,对渣土进行计数和安全管理。数据集的发布对于促进相关领域的研究和应用具有重要意义,它能够帮助研究者和开发者快速建立起高效的检测系统,减少从零开始收集数据和构建模型的时间成本。 由于渣土的数据集具有明确的应用目标和高质量的标注,该数据集也为深度学习和计算机视觉领域的研究者们提供了一个宝贵的资源。它不仅能够作为训练模型的基础,也能够用于评估新算法的性能,特别是在复杂背景和多样条件下的对象检测能力。 渣土数据集是一个包含了大量精准标注的图片资源,专为YOLO格式对象检测系统设计,具有极高的实用价值和研究意义,能够有效促进交通监控和智能运输系统的智能化升级。
2025-08-25 11:42:15 243.85MB 数据集
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渣土检测数据集是专为计算机视觉领域中的对象检测任务设计的,特别是对于希望提升模型在渣土识别方面的性能的研究者和开发者。数据集采用了两种广泛使用的标注格式:Pascal VOC格式和YOLO格式,这使得数据集可以兼容多种训练框架和模型。 Pascal VOC格式是一种常见的图像数据标注方式,它包含了XML文件,这些文件详细描述了每张图片中包含的对象及其位置。每个XML文件与对应的jpg图片文件相对应,XML文件内含有多个标签,每个标签下又包含等子标签。其中,标签中定义了对象的名称、精确的边界框坐标(xmin, ymin, xmax, ymax)等信息。Pascal VOC格式因其标准性和广泛的支持而被广泛应用。 YOLO(You Only Look Once)格式是一种更为简化的标注格式,主要用于YOLO系列目标检测模型。它通常不涉及XML文件,而是使用文本文件来描述标注信息。每张图片对应一个文本文件,文件中列出了所有在图片中检测到的对象的类别和边界框信息,通常格式为“类别 置信度 x_center y_center width height”。YOLO格式简化了标注过程,加快了训练速度,因此在实时检测领域颇受欢迎。 数据集包含了826张jpg格式的图片以及等量的标注信息。数据集中的每张图片都已被精确地标注了至少一个对象,总共标注了1534个渣土的边界框。图片和对应的标注文件格式为826对VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。尽管数据集仅包含一个类别,即“mucktruck”(渣土),但该类别的标注框数量多达1534个,提供了丰富的训练样本。 数据集采用labelImg工具进行标注。labelImg是一款流行的图像标注工具,它允许用户通过画矩形框的方式来标注图片中的对象,并生成相应的标注文件。由于标注任务的繁杂性,准确的边界框对于训练一个高性能的检测模型至关重要。正确的边界框不仅要求精确地框定目标对象,还必须覆盖目标对象的全部部分而不包含其他多余的对象或背景。 尽管本数据集提供了大量准确合理的标注图片,但重要的是要指出,数据集的提供方不对由此数据集训练出来的模型或权重文件的精度做任何保证。数据集的使用者需要自行验证模型的性能,并根据具体应用需求调整和优化模型。 数据集的预览和标注例子在描述中未具体提供,但预览图片通常用于让潜在的用户了解数据集中的图片质量和标注的准确性。而标注例子则是展示如何正确地进行标注,为初次使用者提供参考。 数据集的使用者应注意,模型的训练和验证应该在保证数据隐私和遵守相关法律法规的前提下进行。对于涉及实际场景应用的模型,还需要进行现场测试以确保模型的实用性和可靠性。
2025-08-25 11:14:20 3.14MB 数据集
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在探讨Android安卓原生系统签名、app公签、机公签的过程中,我们需要关注几个关键点:数字签名的作用、Android系统签名的流程以及公钥证书的结构和用途。 数字签名在软件开发中的作用至关重要,它提供了一种身份验证手段,确保软件来源的真实性,以及软件内容的完整性。在Android系统中,签名机制能够保证应用和系统的安全,防止恶意软件的篡改和攻击。同时,签名也是应用商店发布应用的必要条件,有助于保护开发者的知识产权。 对于Android原生系统签名,这一过程通常发生在应用或系统组件打包成APK文件后。开发者或系统制造商需要使用密钥库(keystore)中的密钥对APK进行签名。密钥库是一个包含一个或多个私钥的文件,与之对应的是公钥证书。平台证书(platform.pk8 和 platform.x509.pem)就是公钥证书的一部分,它们用于验证Android平台组件的签名。 公钥证书(platform.x509.pem)包含了公钥、持有者的身份信息以及证书颁发机构(CA)的签名。它以 PEM(Privacy Enhanced Mail)格式编码,这是互联网上常用的一种证书编码格式。PEM文件通常包含一个“ -----BEGIN CERTIFICATE----- ”和“ -----END CERTIFICATE----- ”之间的base64编码字符串。 另一方面,platform.pk8文件包含私钥,它被用来创建数字签名。这个文件需要被严格保密,因为任何获取到私钥的人都能够以相同的身份对应用或系统进行签名。因此,私钥管理是一个非常敏感的过程,一旦泄露,可能对系统的安全性造成严重威胁。 在Android系统中,有多种类型的签名方式,包括v1、v2、v3签名方案。v3签名在v2的基础上进行了扩展,增加了对APK签名分块和对APK中特定文件的签名保护。这些签名方案保证了随着时间的推移,Android系统能够支持新的安全标准和技术要求。 具体到机公签,这是指为载信息系统中的应用或组件进行签名。由于载系统通常需要符合更高的安全标准,并且涉及辆的控制和通信,因此机公签的重要性不言而喻。机公签的流程和Android系统签名类似,同样需要使用公钥证书和私钥来确保机应用的安全和信任。 无论是Android原生系统签名、app公签还是机公签,都依赖于安全可靠的数字签名机制。平台证书和私钥文件是这一机制的核心,它们共同确保了Android平台组件、应用以及机应用的安全性、真实性和完整性。开发者和制造商必须严格按照安全规范操作,妥善管理和使用密钥,以保护用户利益和系统安全。
2025-08-20 22:17:18 3KB android系统签名 android系统应用
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福特2012年新福克斯2.0手动,北美版原PCM固件
2025-08-20 08:24:18 2MB
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内容概要:本文详细介绍了Hybrid A*路径规划算法在自动泊场景中的具体实现方法。首先解释了Hybrid A*相较于传统A*的优势,即能够处理辆运动学约束,从而生成符合实际情况的泊路径。接着展示了如何定义辆参数、创建节点结构体以及利用自行模型生成后继节点。文中还探讨了混合启发函数的设计思路,包括欧式距离和航向角偏差的综合考量。此外,提供了碰撞检测的具体实现方式,确保路径的安全性和可行性。最后讨论了路径平滑处理的方法,如二次规划和平滑插值,使生成的路径更加自然流畅。 适合人群:对路径规划算法感兴趣的自动化专业学生、从事无人驾驶研究的技术人员、希望深入了解Hybrid A*算法的研究者。 使用场景及目标:适用于需要精确路径规划的应用场合,尤其是自动泊系统。主要目标是帮助开发者掌握Hybrid A*算法的工作原理,并能够在实际项目中灵活运用。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论讲解,还有具体的Matlab代码示例,便于读者理解和实践。同时强调了参数调校的重要性,指出步长和转向分辨率的选择对于路径质量和计算速度的影响。
2025-08-19 00:39:05 667KB
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**内容概要**:本资源包提供了全国大学生智能汽竞赛完全模型组(Edgeboard-FZ3B)的开源共享软件资源。该资源包包括智能控制系统的完整源码、详细的算法设计文档、部署和调试指南、以及相关讲解。主要内容涵盖智能路径规划、传感器数据处理、速控制、障碍物检测与避让等核心技术。 **适合人群**:参加全国大学生智能汽竞赛的学生、对智能及自动驾驶技术感兴趣的开发者。 **能学到什么**: 1. 掌握智能控制系统的设计与实现方法。 2. 学习路径规划算法及其在智能中的应用。 3. 了解传感器数据处理技术,包括数据采集、滤波、融合等。 4. 掌握速控制算法,实现平稳加速和减速。 5. 学习障碍物检测与避让技术,提高智能的安全性能。 6. 提升在Edgeboard-FZ3B平台上进行智能开发和调试的实际能力。 **阅读建议**:建议读者先学习智能相关的基础知识,了解路径规划、传感器数据处理、速控制等基本概念。然后,阅读项目提供的算法设计文档,了解智能控制系统的整体设计思路和核心算法。接着,详细阅读源码和部署指南,学习每个功能模块的具体实现和代码逻辑。通过部署和
2025-08-17 17:29:05 34.13MB 人工智能
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内容概要:本文介绍了基于Simulink搭建的整七自由度主动悬架模型及其模糊PID控制策略。该模型旨在通过模拟四轮随机路面输入,优化身的平顺性,特别是垂向加速度和平顺性评价指标。文中详细探讨了七自由度主动悬架模型的构建过程,以及模糊PID控制策略的应用,展示了如何通过MATLAB/Simulink进行模型搭建和仿真实验。实验结果显示,该模型能显著提升辆的驾驶舒适性和操控稳定性。 适合人群:从事汽工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是关注悬架系统优化和控制策略的人群。 使用场景及目标:适用于希望深入了解主动悬架系统建模和控制策略的研究人员和技术人员,目标是提高辆行驶时的稳定性和乘坐舒适性。 其他说明:附有模型源文件和参考文献,便于读者进一步研究和验证。
2025-08-12 16:53:17 307KB
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5 HUAWEI HiCar UX 开放能力 5.1 设计概述 设计目标:保障用户驾驶安全,提供便捷舒适的操作及智能贴心的服务。 设计要素:  安全便捷:信息易读,易搜索;内容界面布局及热区,易操作;减少注意力干 扰,避免分心。  自然舒适:界面简洁一致性,易学,易用;高效,自然多模态操作;无感设备连 接和共享。  智能贴心:智能管理内容和消息通知;功能克制,精简复杂特性。 图5-1 HUAWEI HiCar 设计要素 5.2 人因研究与视觉设计 基于对用户观测和操作模型的研究分析,人们常用的手机使用距离为 30cm,而驾舱的 使用距离为 70cm,为保障用户在驾舱环境下的使用的安全和交互易用性,HUAWEI HiCar 对载人机交互要素进行适配以满足复杂驾驶状态的使用需求。 界面元素大小 结合用户观测模型及辆的使用环境(运动和颠簸)的因素,为保障用户的易读性和 易操作性,载系统上各元素的物理视觉至少需要达到手机上的 2 倍。
2025-08-12 15:26:42 2.01MB 车联网
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