内容概要：本文深入探讨了基于模糊逻辑的并联式混合动力车辆控制策略，详细介绍了其在不同工况下的应用及仿真结果。首先选择了WLTC和NEDC两种典型工况，构建了包括工况输入、发动机、电机、制动能量回收、转矩分配、档位切换以及纵向动力学在内的整车Simulink模型。通过模糊逻辑控制器，实现了发动机和电机之间的最优转矩分配，确保了车辆在各种工况下的高效运行。仿真结果显示，该控制策略不仅提高了车辆的动力性能，还显著降低了燃油消耗，证明了其可行性和有效性。 适合人群：从事汽车工程、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对混合动力车辆控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并联式混合动力车辆控制策略的研究人员和技术人员。目标是掌握模糊逻辑在混合动力车辆控制中的具体应用，理解如何通过Simulink建模和仿真优化车辆性能。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段有助于读者更好地理解和复现实验结果。此外，详细的仿真图像分析为评估控制策略的效果提供了直观的支持。

Carsim与Simulink联合仿真实现环键盘控制车辆运动：使用matlab2018控制carsim车辆转向、油门刹车等运动模拟系统探索,carsim simulink联合仿真在环键盘控制，通过simulink搭建模型实现键盘输入控制carsim车辆运动，包括控制转向油门刹车等，carsim2019，matlab2018 ,核心关键词：carsim联合仿真; simulink搭建模型; 键盘输入控制; carsim车辆运动控制; 转向油门刹车控制; carsim2019; matlab2018。,MATLAB2018结合CarSim2019：Simulink联合仿真实现键盘控制车辆运动

我们提供什么？ 1.软件对应的安装包； 2.项目导入视频+功能介绍视频； 3.课设-论设的基础参考文章； 4.源代码（数据库+项目）。 企业车辆管理系统通过计算机，能够直接“透视”车辆使用情况，数据计算自动完成，尽量减少人工干预，可以使用车信息更加规范化、透明化。此系统的功能模块设计涵盖了从车辆、驾驶员到出车信息的全面管理，确保企业车辆管理的高效、透明和无差错。通过这些模块，系统能够提供实时、准确的车辆使用情况分析，极大减少人工干预，提升企业车辆管理的规范化水平。 本系统功能结构如下： 1.系统管理模块： （1）管理员信息添加 （2）管理员信息查询 （3）管理员信息删除 2.车辆信息管理模块： （1）车辆信息添加 （2）车辆信息查询 （3）车辆信息修改 （4）车辆信息删除 3.驾驶员信息管理模块： （1）驾驶员信息添加 （2）驾驶员信息查询 （3）驾驶员信息修改 （4）驾驶员信息删除 4.出车信息管理模块： （1）出车信息添加 （2）出车信息查询 （3）出车信息修改 （4）出车信息删除 5.个人密码修改模块 6.安全退出模块

### 基于深度学习的车辆重识别算法研究与系统实现 #### 摘要精析 本研究针对当前交通管理中的难题——车辆重识别，采用深度学习技术探索了一种有效的解决方案。随着城市化进程的加快及车辆数量的激增，传统的人工监控方式已无法满足日益增长的需求，智能化交通系统的建设显得尤为迫切。其中，车辆重识别技术是构建智能交通体系的关键技术之一，它能够在不同的摄像头视角下准确地识别同一辆车，这对于智能安全防范、车辆跟踪等应用场景至关重要。 然而，当前基于车牌识别的技术虽然可靠，但也面临着诸多挑战，如车牌遮挡、伪造车牌以及个人隐私保护等问题。因此，发展无需依赖车牌信息的车辆重识别技术成为研究的重点方向之一。本文旨在探讨如何利用深度学习技术提取车辆的外观特征，从而实现高效的车辆重识别。 #### 核心问题及解决策略 本研究主要围绕两大核心问题展开： 1. **基于局部特征的方法通常忽视了不同局部特征之间的内在联系**，这导致模型在处理细节方面的能力较弱，难以区分那些外观极为相似的车辆。 2. **传统的注意力机制未能充分考虑特征通道间的相关性**，存在特征冗余现象，降低了特征表达的质量，进而影响了车辆重识别的准确性。 针对第一个问题，作者设计了两种基于局部特征的深度学习网络模型： - **基于LSTM的局部特征提取网络**：利用LSTM（长短时记忆）网络的记忆和遗忘特性，对图像中的局部特征进行序列化建模，建立各个局部特征之间的依赖关系，以此增强模型对于局部细节的捕捉能力。 - **基于图卷积的局部特征提取网络**：通过图卷积网络处理图像的局部特征，实现特征之间的信息融合，进而提取出更为精细的空间结构特征。这种网络能够更好地捕捉图像中各局部特征之间的空间关联性。 针对第二个问题，研究团队提出了一种新的注意力模块——基于通道相关性的注意力模块(CCSAM)，该模块通过构建通道相关性矩阵来提升每个特征通道的表示能力，从而改善全局特征的质量。这一改进有效地提高了车辆重识别的准确性。 #### 实验结果与系统实现 通过在两个公开的数据集上的实验验证，这两种局部特征提取网络以及CCSAM注意力模块的有效性和合理性得到了充分证明。实验结果表明，这些方法显著提升了车辆重识别的性能。 此外，基于以上研究成果，研究团队还开发了一个基于深度学习的车辆智能重识别系统。该系统不仅能够实现车辆的目标检测，还能完成指定车辆的重识别和轨迹绘制，并支持跨摄像头视频之间的车辆重识别功能。这一成果不仅具有重要的学术意义，也为实际应用中的智能交通系统提供了有力的技术支持。 #### 结论与展望 《基于深度学习的车辆重识别算法研究与系统实现》论文深入探讨了如何利用深度学习技术解决车辆重识别中的关键问题，并成功开发了一套高效的车辆重识别系统。未来的研究可进一步优化现有的算法模型，拓展其在更多复杂场景下的应用潜力，为智慧城市建设和智能交通系统的完善做出贡献。

分析了铰接履带车辆在坡上行驶时的受力情况,建立了差速器工作与闭锁时车辆稳态行驶的力学方程,在RecurDyn软件中建立了铰接式履带车辆的多体动力学模型和差速器工作与闭锁时的驱动控制模型,进行了硬质路面、黏土路面、重黏土路面和干沙路面的爬坡仿真,分析了部分履带行走机构工作条件下的爬坡能力,分析了履刺高度对爬坡能力影响。 ### 基于RecurDyn的铰接式履带车辆爬坡性能分析 #### 一、引言 铰接式履带车辆作为一种重要的工程机械，在煤矿等恶劣环境下具有广泛的应用前景。这种车辆通常装备四条履带行走机构，在不同的路况条件下能够实现灵活的行驶模式调整，以确保最佳的牵引力表现。为了深入研究这类车辆的爬坡性能，本研究通过RecurDyn软件建立了铰接式履带车辆的多体动力学模型，并进行了多种路面条件下的爬坡仿真试验。 #### 二、铰接履带车辆爬坡行驶的力学分析 铰接履带车辆在坡上行驶时的受力分析是理解其爬坡性能的基础。车辆在坡道上行驶时主要受到以下几种力的作用： 1. **牵引力**（F）：发动机提供的动力。 2. **滚动阻力**（Fr）：履带与地面接触时产生的阻力。 3. **重力**（mgn）：车辆自身的重量。 4. **支撑力**（N）：地面给予车辆的支持力。 5. **前后车相互作用力**（Fx、Fy）：铰接结构使得前后两部分车辆之间存在相互作用力。 对于铰接式履带车辆而言，可以将整个系统分为前后两个部分进行分析： - **前车受力分析**： - 牵引力（F1）、滚动阻力（Fr1）、重力（mgnsinθ）、前后车相互作用力（Fx、Fy）之间的关系满足一定的平衡条件。 - 通过这些力的平衡方程可以求解出在特定工况下车辆的稳定状态。 - **后车受力分析**： - 后车同样受到牵引力（F2）、滚动阻力（Fr2）、重力、相互作用力的影响，且满足类似的平衡条件。 #### 三、差速器工作与闭锁时的力学方程 当车辆行驶在不同路况下时，差速器的工作状态会直接影响到车辆的爬坡能力： 1. **中央差速器正常工作时**： - 牵引力（F1 = F2）取决于发动机提供给车辆的最大驱动力以及地面所能提供的最大推力中的较小值。 - 正常工作时，车辆可以通过差速器调节前后轮的速度差异，以适应不同的路面条件。 2. **中央差速器闭锁时**： - 当需要克服更大的阻力时，可以通过闭锁差速器使前后两部分同时工作，从而获得更高的牵引力。 - 在这种情况下，总牵引力（F1 + F2）将等于发动机最大驱动力与地面提供最大推力之和的最小值。 #### 四、RecurDyn中虚拟样机的建立 为了更精确地模拟铰接式履带车辆在各种路况下的表现，研究人员利用RecurDyn软件建立了车辆的多体动力学模型： 1. **多体动力学模型**： - 使用三维软件Pro/E设计前后车身及铰接系统，并将其导入RecurDyn中。 - 履带部分则通过RecurDyn/HM模块进行建模。 2. **驱动控制模型**： - 根据差速器的不同工作状态，建立相应的驱动控制系统模型。 - 通过仿真试验验证车辆在不同路况下的爬坡性能。 #### 五、爬坡仿真分析 为了全面评估铰接式履带车辆的爬坡能力，本研究分别进行了以下几种路面条件下的仿真试验： 1. **硬质路面**：代表较为理想的行驶环境，可以用来测试车辆的基本爬坡性能。 2. **黏土路面**：模拟较软的地面，考察车辆在这种路面上的表现。 3. **重黏土路面**：进一步增加地面的软度，以检验车辆应对极端条件的能力。 4. **干沙路面**：模拟沙漠等低摩擦力环境，评估车辆在此类路面的适应性。 #### 六、履刺高度对爬坡能力的影响 履刺是履带行走机构的重要组成部分，其高度直接影响到车辆与地面的接触方式及其抓地力。通过改变履刺高度，研究人员分析了这一参数变化对车辆爬坡性能的影响。 - **结论**：通过仿真结果可以看出，履刺高度的变化显著影响着车辆的爬坡能力。适当增加履刺高度可以提高车辆在软质路面上的牵引力，进而改善其爬坡性能。然而，过高的履刺可能会导致额外的阻力，反而降低效率。 通过对铰接式履带车辆爬坡性能的综合分析，我们可以更深入地了解这类车辆的工作原理及其在不同路况下的适应能力。这为未来车辆的设计提供了宝贵的参考依据。

FairMOTVehicle A fork of FairMOT used to do vehicle MOT(multi-object tracking). You can refer to origin fork 车辆跟踪，效果如下，此测试未经过训练(Results of vehicle mot is as follows, the video seq has not been trained)： 使用UA-DETRAC公开数据集训练FairMOT(Using UA-DETRAC as training dataset for vehicle tracking) UA_DETRAC是一个公开的车辆跟踪数据集, 共8万多张训练数据集，每一张图的每一辆车都经过了精心的标注。 训练方法(具体调用时，根据服务器目录, 修改自定义路径) (1). 使用gen_labels_detrac.py脚本

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB编写并运行一个用于双轴两自由度车辆车桥耦合振动分析的程序。文中首先明确了研究背景，即车辆和桥梁间的相互作用及其重要性。接着逐步展示了从定义车辆和桥梁参数开始，到建立运动方程、求解耦合振动以及最终提取车体加速度响应和接触点响应的具体步骤。此外，还提供了与已有研究成果的数据对比，确保所开发程序的有效性和准确性。 适合人群：从事机械工程、土木工程或交通工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些对车辆动力学和桥梁结构健康监测感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要评估车辆行驶过程中对桥梁产生的动态影响的研究项目。通过本教程的学习，读者能够掌握MATLAB环境下进行此类仿真分析的基本技能，从而为进一步深入探讨复杂的车桥交互机制奠定坚实的基础。 其他说明：文中不仅分享了完整的代码片段，还针对可能出现的问题给出了详细的解释和解决方案，如参数选择不当导致的数值不稳定等。同时强调了某些细节对于提高模型精确度的重要性，例如正确处理接触力的方向和大小。

在IT领域，目标检测和跟踪是计算机视觉中的关键任务，广泛应用于智能监控、自动驾驶、无人机导航等场景。本文将深入探讨“yolov5车辆、行人目标跟踪与检测”这一主题，结合“deep_sort”算法，揭示其在目标识别与追踪上的应用。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，最初由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，以其快速、准确和易于训练的特性而受到业界欢迎。它采用单阶段检测策略，直接预测边界框和类别概率，大大简化了传统两阶段检测器如Faster R-CNN的流程。YOLOv5通过优化网络结构、引入更高效的特征提取器以及自适应锚框等改进，进一步提升了检测性能。 在YOLOv5中，车辆和行人的检测可以通过预训练模型实现。这些模型通常是在大规模标注数据集（如COCO或VOC）上训练得到的，包含了丰富的类别，包括车辆和行人。用户可以下载这些预训练模型，并在自己的图像或视频数据上进行微调，以适应特定场景的需求。 接下来，我们讨论目标跟踪。在视频序列中，目标跟踪是为了在连续帧间保持对同一对象的关注，即使该对象有遮挡、形变、光照变化等情况。DeepSort是一种基于深度学习的多目标跟踪方法，它结合了特征匹配、卡尔曼滤波和马尔科夫随机场模型。DeepSort的核心在于使用特征距离来计算目标之间的相似性，这通常由预训练的卷积神经网络（如MOSSE或DeepCos）提供。它能够计算出具有持久性的特征向量，即使目标短暂消失后也能重新识别出来。 在本项目中，“unbox_yolov5_deepsort_counting-main”可能是一个包含代码和配置文件的项目目录，用于整合YOLOv5和DeepSort的功能。用户可以通过运行这个目录下的脚本来实现车辆和行人的实时检测与跟踪。在这个过程中，YOLOv5首先对每一帧进行检测，生成目标框，然后DeepSort接手进行目标跟踪，为每个目标分配唯一的ID，以便在连续的帧中追踪它们的位置。 总结来说，"yolov5车辆、行人目标跟踪与检测"是一个利用先进计算机视觉技术的实用案例。YOLOv5作为高效的目标检测工具，负责找出图像中的车辆和行人，而DeepSort则确保在视频中连续跟踪这些目标。这种组合在安全监控、交通管理等领域有着广泛的应用前景。通过深入理解并实践这样的项目，我们可以提升对目标检测和跟踪技术的理解，为开发更加智能的视觉应用打下坚实基础。

内容概要：本文详细介绍了如何在Simulink 2018b中建立并验证阿克曼转向车辆的运动学模型。首先，通过创建三个核心模块：车辆坐标系转换、前轮转向角计算和运动学方程求解，来模拟车辆的真实转向特性。文中提供了具体的MATLAB代码片段，解释了阿克曼转向的核心原理，即通过梯形机构形成的几何约束使左右轮转角存在差异，从而避免轮胎侧滑。接着，文章讨论了运动学方程的具体实现及其注意事项，如使用平均转向角而非单一轮转角。此外，还介绍了仿真验证的方法，包括路径跟踪控制器的设计、常见错误及解决方案，以及最终的数据导出和可视化展示。最后，强调了模型在自动驾驶算法开发中的重要性和应用价值。 适合人群：具备一定MATLAB/Simulink基础，从事车辆工程、自动驾驶研究的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入理解阿克曼转向机制及其在Simulink中的实现的研究人员和技术开发者。主要目标是掌握如何构建和验证车辆运动学模型，以便应用于路径规划和其他高级驾驶辅助系统。 其他说明：文章不仅提供了详细的建模步骤，还包括了许多实用的小技巧和调试经验分享，帮助读者避开常见的陷阱。同时，强调了单位一致性、参数设置等关键点，确保模型的准确性和稳定性。

内容概要：本文深入解析了一个经过实车验证的新能源汽车VCU（整车控制器）应用层模型，涵盖高压上下电、车辆蠕行、驻坡功能等多个关键模块。通过Simulink平台构建，模型采用了分层架构设计，并在AutoSAR框架下实现了功能模块解耦。文中详细介绍了各个模块的核心逻辑及其背后的工程智慧，如高压上下电模块中的预充控制、车辆蠕行中的扭矩分配算法以及驻坡功能中的防溜坡策略。此外，还涉及了能量管理模块的SOC估算方法和定速巡航模块的设计细节。每个模块不仅包含了详细的代码实现，还有丰富的实战经验和标定策略。 适合人群：从事新能源汽车控制系统开发的技术人员，尤其是对VCU应用层模型感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化新能源汽车VCU控制策略的研发团队。目标是帮助工程师们掌握Simulink建模技巧，提高整车控制系统的性能和可靠性。 其他说明：模型已通过30万公里的实车测试，可以直接部署到主流车规级芯片上。附带详尽的标定文档和测试用例，有助于快速搭建和调试新能源汽车控制系统。