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      無(wú)人駕駛汽車協(xié)同感知信息傳輸負(fù)載優(yōu)化技術(shù)

      2021-02-22 04:33:55楚浩馬超冉郭慕浩
      科教創(chuàng)新與實(shí)踐 2021年45期
      關(guān)鍵詞:永磁同步電機(jī)

      楚浩 馬超冉 郭慕浩

      摘要:合理使用安全駕駛和人工智能將大大改變交通管制和交通方式創(chuàng)新,深刻改變現(xiàn)有交通方式和交通管理方式,有效減少交通擁擠、廢氣污染和能源消耗,從而使出行和生活隨著科技的發(fā)展和生產(chǎn)精度的提高,安全駕駛和人工智能的融合是一種必然趨勢(shì),需要多層面的應(yīng)用相結(jié)合,以促進(jìn)新的運(yùn)輸模式和旅游思路。人工智能的應(yīng)用可以幫助汽車駕駛,分析道路狀況和預(yù)測(cè)駕駛風(fēng)險(xiǎn),以減少或避免汽車駕駛問(wèn)題,并為汽車本身及其司機(jī)提供更大的安全保障。

      關(guān)鍵詞:永磁同步電機(jī);感知信息傳輸;負(fù)載優(yōu)化

      引言

      隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人駕駛汽車從愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),近年來(lái)成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)大型汽車制造商和新技術(shù)企業(yè)積極參與無(wú)人駕駛汽車的研發(fā)。在無(wú)人駕駛車輛技術(shù)中,環(huán)境意識(shí)是行為決策和控制車輛自動(dòng)移動(dòng)的基礎(chǔ)。只有充分、準(zhǔn)確和可靠的環(huán)境意識(shí)信息可用。無(wú)人駕駛車輛可以作出安全合理的駕駛決定。無(wú)人駕駛飛行器使用各種傳感器(照相機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等)。(b)提高對(duì)環(huán)境的認(rèn)識(shí)。目前提高無(wú)人駕駛飛行器環(huán)境意識(shí)的主要工業(yè)方法是安裝更多更精確的傳感器,但這種方法并不能消除因障礙物而被察覺到的盲區(qū)。提高無(wú)人駕駛車輛的個(gè)人感知能力有一些限制。采取集體環(huán)境意識(shí)戰(zhàn)略可能超越上述限制。當(dāng)一個(gè)區(qū)域是無(wú)人駕駛飛行器的感知盲區(qū),而該區(qū)域被其他節(jié)點(diǎn)感知時(shí),無(wú)人駕駛飛行器可以從其他節(jié)點(diǎn)獲取該區(qū)域的感官信息,從而擴(kuò)大自身感知的范圍,消除感知盲區(qū),實(shí)現(xiàn)非視覺感知。因此,對(duì)協(xié)作環(huán)境的集體認(rèn)識(shí)對(duì)于提高無(wú)人駕駛飛行器的安全性至關(guān)重要。

      1無(wú)人駕駛技術(shù)

      無(wú)人機(jī)是安全駕駛和人工智能合理應(yīng)用的主要研究重點(diǎn)之一。無(wú)人駕駛飛行器技術(shù)在理論和實(shí)驗(yàn)勘探方面取得了進(jìn)展和經(jīng)驗(yàn),但其實(shí)際貢獻(xiàn)仍然面臨許多挑戰(zhàn)。例如,技術(shù)水平不穩(wěn)定、缺乏必要的設(shè)備備件以及缺乏對(duì)交通管制政策的支持。但是,無(wú)人駕駛技術(shù)的要素可以安全的分割和應(yīng)用于汽車駕駛,促進(jìn)汽車駕駛的智能發(fā)展和更安全的發(fā)展。例如,探測(cè)和分析技術(shù)、優(yōu)化路線選擇技術(shù)和主動(dòng)避障技術(shù)可用于安全駕駛的研究和發(fā)展。

      2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      2.1云平臺(tái)

      無(wú)人駕駛車輛綜合服務(wù)平臺(tái)主要包括多輛無(wú)人駕駛車輛的實(shí)時(shí)位置監(jiān)測(cè)、二維地圖建模、車輛性能和狀態(tài)監(jiān)測(cè)、傳感器性能和狀態(tài)監(jiān)測(cè)、交通規(guī)劃集成、動(dòng)態(tài)監(jiān)控視頻識(shí)別用戶可以在登錄模塊中輸入帳戶和密碼。主要模塊分為導(dǎo)航菜單欄、車輛周運(yùn)行數(shù)據(jù)、進(jìn)車實(shí)時(shí)監(jiān)控、車輛到達(dá)條件和異常條件。智能操作包括車輛信息和車輛控制。在車輛信息中,您可以查看自行車信息、操作信息和路線回放。車輛控制可以遠(yuǎn)程控制無(wú)人駕駛車輛??砂ǎ很囕v狀態(tài)信息、控制模式、按鍵控制、車輛路徑和監(jiān)控視頻,包括車輛管理、車輛管理、路徑管理、用戶管理、日志管理以及通過(guò)車輛管理增加團(tuán)隊(duì)車輛數(shù)量的角色管理;(b)通過(guò)團(tuán)隊(duì)管理增加團(tuán)隊(duì);路徑管理:根據(jù)每個(gè)模塊的權(quán)限,通過(guò)管理用戶來(lái)添加校園路徑,設(shè)置企業(yè)用戶帳戶:日志管理可以查看車輛運(yùn)行異常日志和登錄用戶的操作日志;通過(guò)角色管理控制用戶角色的權(quán)限。

      2.2無(wú)害環(huán)境技術(shù)

      為了實(shí)現(xiàn)汽車的智能化發(fā)展,汽車必須具備識(shí)別、收集、分析和處理周圍環(huán)境信息的功能。將智能處理的第一步識(shí)別為汽車尤為重要。識(shí)別障礙是汽車智能發(fā)展的基礎(chǔ)。復(fù)雜的道路狀況下,車載檢測(cè)設(shè)備如相機(jī)、雷達(dá)等。,不能滿足自動(dòng)駕駛的要求。傳感器系統(tǒng)需要深入學(xué)習(xí),以便準(zhǔn)確地識(shí)別和分析周圍的環(huán)境信息,但在實(shí)踐中,這種變化尤其困難,因?yàn)橹挥懈叻直媛蕚鞲衅骱投ㄎ幌到y(tǒng)才能用來(lái)提高汽車的認(rèn)識(shí)。

      2.3駕駛權(quán)交互分配技術(shù)

      安全駕駛的輔助駕駛技術(shù)和自動(dòng)化駕駛技術(shù)得到了深入應(yīng)用,汽車本身與司機(jī)關(guān)系微妙,兩者之間的信息共享和操作合作是為了形成汽車的二進(jìn)制控制駕駛行為,形成動(dòng)態(tài)交互駕駛關(guān)系。人工智能技術(shù)在安全駕駛方面得到研究和應(yīng)用,但在短時(shí)間內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛的絕對(duì)控制。因此,有必要在今后一段時(shí)間內(nèi)與汽車司機(jī)保持動(dòng)態(tài)協(xié)作關(guān)系不可否認(rèn),人工智能技術(shù)的改進(jìn)將不可避免地導(dǎo)致自動(dòng)駕駛部件的比例增加,從而導(dǎo)致汽車自主駕駛與駕駛員操作駕駛之間的耦合和限制問(wèn)題。交互式汽車駕駛權(quán)分配技術(shù)可以建立人性化科學(xué)的汽車駕駛智能控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)駕駛員技術(shù)運(yùn)行與汽車智能控制之間的駕駛權(quán)劃分與平衡,促進(jìn)二者駕駛權(quán)的協(xié)同整合,實(shí)現(xiàn)開關(guān)流暢性,實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的發(fā)展。

      2.4基本控制技術(shù)

      多傳感器信息融合檢測(cè)算法:主要解決障礙物檢測(cè)精度低、識(shí)別錯(cuò)誤、檢測(cè)錯(cuò)誤率高等問(wèn)題。該平臺(tái)采用多傳感器時(shí)間同步和聯(lián)合校準(zhǔn)算法、多傳感器數(shù)據(jù)融合算法和多傳感器融合目標(biāo)跟蹤預(yù)測(cè)算法。實(shí)現(xiàn)車輛環(huán)境識(shí)別系統(tǒng)的功能,穩(wěn)定識(shí)別跟蹤目標(biāo)對(duì)象,主要通過(guò)路徑識(shí)別、分類、關(guān)聯(lián)和估計(jì)等過(guò)程導(dǎo)出目標(biāo)對(duì)象的物理信息。通過(guò)聚合檢測(cè)消除不同傳感器數(shù)據(jù)之間的冗馀,通過(guò)數(shù)據(jù)互補(bǔ)提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性,通過(guò)識(shí)別無(wú)人駕駛車輛環(huán)境提高了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可靠性,從而降低了整個(gè)車輛控制器的決策風(fēng)險(xiǎn)。

      結(jié)束語(yǔ)

      總的來(lái)說(shuō),智能網(wǎng)聯(lián)汽車將會(huì)是未來(lái)汽車發(fā)展的新方向。社會(huì)技術(shù)的發(fā)展以及在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用也加快了汽車的發(fā)展和進(jìn)步,為了給人們提供更多的便利,增強(qiáng)人們的駕駛體驗(yàn),為人們提供更為可靠的出現(xiàn)方案,需要不斷提升汽車的性能來(lái)滿足人們的需求。

      參考文獻(xiàn):

      [1]吳晶.無(wú)人駕駛汽車三維同步定位與建圖精度評(píng)估[J].裝備機(jī)械,2019(04):17-20+43.

      [2]馮燁,張萌,蘇文龍,黃晴,王巍,許曉怡.無(wú)人駕駛汽車制動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].內(nèi)江科技,2019,40(12):30+149.

      [3]崔洪軍,李雨生,朱敏清,李霞,宋長(zhǎng)柏.無(wú)人駕駛汽車共享調(diào)度方法研究[J].公路交通科技,2019,36(12):110-116.

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