数学建模（2）-露天矿生产的车辆安排

基于领航追随法的MATLAB车辆编队控制策略研究与应用,MATLAB基于领航追随法的车辆编队控制(13)。 ,核心关键词：MATLAB; 领航追随法; 车辆编队控制; 13。,"MATLAB实现领航追随法：车辆编队控制技术(第13篇)" MATLAB是一种高级的数值计算和可视化软件，它广泛应用于各种工程和科学领域，尤其是在数据分析、算法开发和仿真等方面具有强大的功能。在车辆编队控制研究领域，MATLAB的应用尤为重要，因为其强大的数学计算能力和丰富的工具箱可以模拟和验证各种控制策略的可行性和效果。 车辆编队控制是指在行驶过程中，通过车辆之间的相互协调，实现车辆间的安全距离、速度和行驶方向的协同控制。领航追随法是实现车辆编队控制的一种策略，该方法模拟自然界中鸟群和鱼群的行为模式，通过车辆间的通信和信息交互，使得车队能够像领航鸟或领航鱼一样协同行动，从而提高道路的运输效率和安全性。 本文献的研究重点在于探讨如何将领航追随法应用于MATLAB平台，开发出适合车辆编队控制的仿真和算法实现。研究工作可能包括对领航追随法的基本原理和数学模型进行研究，建立车辆编队控制的动态模型，并在此基础上开发出相应的控制策略。通过MATLAB的仿真环境，可以对不同的控制策略进行模拟实验，评估其在不同交通场景下的性能表现。 在技术实现方面，研究可能涉及到车辆通信系统的建立，包括车辆与车辆（V2V）和车辆与基础设施（V2I）之间的通信技术。此外，还需要研究车辆之间如何实现信息的实时交换，以及如何处理和解析这些信息来调整车辆的行为。 文档列表中的文件名称暗示了研究内容的范围和深度，例如，“在车辆编队控制中的应用基于领航追.doc”可能提供了领航追随法在车辆编队控制中的应用案例分析。“技术分析基于领航追随法的车辆编队控制探索在计算机技.doc”可能深入探讨了领航追随法在车辆编队控制中的技术细节。而“在车辆编队控制中的应用基于领航追随法的深入分.txt”和“技术分析领航追随法在车辆编队控制中的应用随着科技.txt”文件则可能包含了更为深入的技术分析和应用探讨。 本文献对于研究车辆编队控制的技术人员和学者具有较高的参考价值。通过MATLAB平台的应用，可以更高效地开发出先进的车辆编队控制技术，这对于提高智能交通系统的研究和应用水平具有重要的推动作用。

SAE J1699-1-2021 是一份关于道路车辆OBD-II（On-Board Diagnostics II）验证测试程序的标准文档，由SAE（美国汽车工程师学会）发布，旨在推动汽车技术与工程科学的发展。这个标准是自愿采用的，其适用性和对于任何特定用途的适合性，包括可能由此引发的专利侵权问题，均由使用者自行负责。 OBD-II系统是汽车诊断的一种标准，它允许技术人员通过车辆的数据端口访问和分析车辆的故障信息。SAE J1699-1标准详细规定了如何验证这些系统是否符合规定的性能和兼容性要求。这份2021年的更新版本是对2006年版的J1699-1标准的修订或确认，确保与当前汽车技术保持同步。 J1699-1标准的稳定化（Stabilized）状态意味着其中涵盖的技术、产品或过程已经成熟，不太可能在可预见的未来发生重大变化。这意味着尽管这个标准被认定为稳定，但用户仍然需要定期检查参考信息，以确保技术要求的持续适用性，因为可能存在更新的技术。 此标准包含了OBD-II系统的测试步骤和程序，旨在确保车辆制造商生产的OBD-II接口能够准确、一致地报告和处理车辆的诊断信息。这些测试可能包括但不限于通信协议一致性、故障代码设置的正确性、故障指示灯的触发条件以及数据流的准确传输。 该标准还涉及到SAE J1850，这是一个早期的通信协议，用于OBD-II系统中，用于在车辆的ECU（电子控制单元）和诊断工具之间交换信息。J1699-1标准可能会扩展到其他通信协议，以适应现代车辆中更复杂的网络架构和更高的数据传输需求。 SAE J1699-1-2021的实施可以帮助确保车辆的排放控制系统的有效性，因为它要求OBD-II系统能够检测和报告任何可能导致排放超过法定限值的故障。这有助于维护环境法规的执行，并促进汽车行业的技术进步和创新。 要获取这份标准的完整内容，可以联系SAE International，通过电话、传真或电子邮件下单，或者访问其官方网站进行在线购买。同时，SAE也鼓励用户提供书面评论和建议，以帮助持续改进这些标准。

HEV串并联(IMMD) 混动车辆仿真 simulink stateflow模型包含工况路普输入,驾驶员模型,车辆控制模型（电池CD CS 状态切 以及EV HEV Engine 模式转), 电池、电机系统模型, 车辆本体模型等。 可进行整车仿真测试验证及参数优化，体现IMMD基本原理。 HEV串并联(IMMD)混动车辆仿真技术是一项涉及到使用Simulink和Stateflow工具构建模型的技术。IMMD（Intelligent Multi-Mode Drive）系统是混合动力车辆中的一个多模式驱动系统，它可以根据不同的驾驶条件和路况，智能切换电动汽车(EV)模式、混合动力(HEV)模式和发动机单独驱动模式。该仿真模型涉及到多个关键模块，包括工况路普输入、驾驶员模型、车辆控制模型、电池模型、电机系统模型和车辆本体模型等。 工况路谱输入指的是根据实际道路测试或驾驶数据生成的车辆行驶环境参数，这些参数是仿真测试的基础。驾驶员模型在仿真中扮演着模拟人类驾驶员行为的角色，它可以是简单的规则驱动模型，也可以是基于复杂算法的模型，用以模拟驾驶员的加速、制动、转向等操作。 车辆控制模型是整个混动车辆仿真的核心，它根据电池状态（电池充放电状态CD CS）和当前的行驶模式来决定最合适的工作状态。这个模型会涉及到电驱动和发动机驱动模式之间的切换逻辑，以及整个能量管理系统的控制策略。电池和电机系统模型则分别负责模拟电池的充放电特性和电机的工作特性。车辆本体模型则包含车辆动力学、传动系统、制动系统等关键部分。 整车仿真测试验证及参数优化是通过构建上述模型后进行的一系列仿真活动，目的是为了验证模型的准确性和系统的稳定性，并根据测试结果对系统的参数进行调整和优化。这一过程能够帮助工程师理解IMMD系统的基本原理，并对其工作性能进行深入分析。 从文件名称列表中可以看出，该压缩包内含多个与HEV串并联混动车辆仿真相关的文件。例如，“串并联混动车辆仿真模型.html”可能是对整个仿真模型的说明文档，“串并联混动车辆仿真技术分析”和“串并联混动车辆仿真研究一引言随着汽车工”可能是对技术原理和应用背景的详细阐述。同时，“标题串并联混动车辆仿真模型和验证摘要本.doc”可能是对仿真模型的结构和验证结果的总结。而“混动之梦探秘串并联系统与模型在这个.txt”可能涉及到对串并联系统在混动车中的应用和模型构建的探讨。 这些文档共同构成了HEV串并联混动车辆仿真技术的详细说明，从理论基础到实际应用，再到系统的搭建和验证过程，覆盖了这一技术领域的各个方面。通过这些文件的阅读和理解，可以深入把握HEV串并联混动车辆仿真技术的关键点和实现细节。

基于发动机动力学特性的逆动力学模型生成技术：输入扭矩转速，输出节气门开度，实现车辆纵向车速精准控制,基于发动机动力学特性的逆动力学模型生成：输入扭矩转速，输出节气门开度控制车辆纵向车速,发动机逆动力学模型生成，根据发动机动力学特性数据，生成逆动力学模型，输入扭矩转速，生成对应的节气门开度，用于车辆的纵向车速控制。 ,发动机逆动力学模型生成; 动力学特性数据; 输入扭矩转速; 节气门开度; 纵向车速控制。,发动机逆动力学模型生成技术：扭矩转速至节气门开度映射 逆动力学模型是一种基于系统动力学特性来建立的数学模型，其核心在于通过已知的输入参数推导出相应的输出控制量。在发动机领域，逆动力学模型的应用尤其广泛，尤其是在车辆的纵向车速控制上。通过逆动力学模型，可以从输入的扭矩转速参数出发，准确地计算出应控制的节气门开度，进而实现对车辆纵向车速的精准控制。 逆动力学模型的生成首先需要收集大量的发动机动力学特性数据。这些数据包括发动机在不同转速下的扭矩输出特性、节气门开度与进气量的关系、以及发动机对车速的影响等。有了这些数据后，就可以通过数学建模方法构建出发动机的逆动力学模型。 在逆动力学模型中，输入参数是发动机的扭矩和转速，输出则是节气门开度。节气门开度是控制发动机进气量的部件，进而影响到发动机的输出扭矩，最终影响车辆的加速或减速。在模型中，扭矩转速到节气门开度的映射关系被定义为一个函数或映射表，这样就可以根据实时的扭矩转速数据快速准确地计算出节气门开度，从而达到控制车速的目的。 逆动力学模型的应用可以极大地提升车辆的燃油经济性和驾驶平顺性。例如，在需要加速时，模型可以根据驾驶员的需求，计算出一个最优的节气门开度，既能满足加速的需求，又能避免不必要的燃油消耗。在需要减速时，模型同样能根据当前车速和路面情况，计算出合理的节气门开度，以实现平滑减速。 逆动力学模型的生成技术是现代汽车电子控制技术中的一个重要方面。在实际应用中，逆动力学模型通常会结合车辆的其他控制模块（如ABS防抱死系统、稳定性控制系统等）共同工作，以实现更全面的车辆动态控制。 此外，逆动力学模型生成技术在新能源汽车中也有着广泛的应用。例如，在混合动力汽车中，逆动力学模型可以根据发动机的运行状态和电池的充放电状态，精确地控制节气门开度，以实现最佳的能源管理。 在技术发展的过程中，逆动力学模型的生成也在不断地优化和改进。通过采用先进的数据处理和数学建模方法，模型的预测能力和准确性不断提高，更好地适应复杂的实际驾驶环境。 基于发动机动力学特性的逆动力学模型生成技术是一项高度复杂的工程技术，它通过数学建模和数据分析，将车辆动力系统的工作原理和控制逻辑进行抽象和模拟，为现代汽车提供了一个智能化的控制手段，使得车辆的动力系统更加高效、安全、环保。

Uniform provisions concerning the approval of devices for reversing motion and motor vehicles with regard to the driver’s awareness of vulnerable road users behind vehicles 联合国欧洲经济委员会（UNECE）的R158法规是关于车辆后视装置及驾驶员对车后易受伤道路使用者感知的统一规定。该法规旨在确保机动车在倒车时，驾驶员能够有效感知到车辆后方的弱势道路使用者，如行人、儿童、骑自行车者等，从而降低交通事故的风险。 法规R158是联合国1958年协议的一部分，其目的是通过制定统一的技术规定，促进成员国之间汽车设备和部件批准的相互认可。这一协议经过多次修订，最新的版本包含了2017年9月14日生效的修正案。R158法规于2021年6月10日正式成为1958年协议的附件。 法规内容主要包括： 1. **适用范围**：R158法规适用于所有安装了倒车装置的机动车辆，要求这些装置能帮助驾驶员识别并警告车辆后方的易受伤道路使用者。法规涵盖的设备包括但不限于倒车摄像头、倒车雷达和其他辅助视觉系统。 2. **定义**：法规定义了“倒车装置”是指安装在车辆上，用于增强驾驶员在倒车时对周围环境理解的设备。同时，法规也定义了“易受伤道路使用者”，即那些在交通环境中由于身体脆弱性而更易受到伤害的人，如儿童、老人、行人和骑自行车的人。 3. **技术要求**：法规详细规定了倒车装置的技术性能标准，包括但不限于视野覆盖范围、图像质量和响应时间。例如，摄像头必须提供清晰的图像，以便驾驶员可以识别出至少某些特定尺寸的物体，雷达系统则需要在特定距离内发出警告。 4. **测试与认证**：制造商必须按照R158的规定进行产品测试，并获得联合国授权的认证机构的认可。只有符合这些严格标准的设备才能被批准安装在车辆上。 5. **互认原则**：根据联合国1958年协议，成员国之间应相互承认依据R158法规授予的批准证书。这意味着一个国家批准的符合R158的设备可以在其他成员国市场上销售和使用。 6. **持续改进**：随着技术的进步，R158法规也会不断更新，以适应新的安全需求和技术创新，如自动驾驶辅助系统的集成。 R158法规的实施对于提升道路交通安全具有重要意义，它强调了对弱势道路使用者的保护，是全球汽车安全法规体系中的重要一环。通过强制性的倒车装置要求，R158有助于减少因倒车事故造成的伤亡，特别是在视线受阻或驾驶员盲区较大的情况下。

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。