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新质生产力视域下的投资银行在智能汽车领域中的挑战与对策
来源:产业创新研究 发布日期:2024-12-15
供给侧结构性改革的全面深入，要求各个行业领域加大技术创新投入，尤其强调了科技创新在推动生产力提升中的核心作用。智能汽车是我国大力发展的新兴产业领域，已经成为国家数字经济的重要组成部分，在新质生产力视域下强化投资银行在智能汽车领域中的地位和影响力，可以为智能汽车领域创新性、高质量、可持续发展带来丰厚资金和技术资源支持，也能够为各大投行创造可观的投资利润，这对于投资银行与智能汽车领域的合作共赢有着重要
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基于物联网的智能汽车信息管理系统设计
来源:专用汽车 发布日期:2024-12-15
为了实现智能汽车的高效信息管理，研究了基于物联网的智能汽车信息管理系统。该系统通过集成先进传感器、通信技术及数据分析方法，满足实时监控、智能决策与安全性需求。结果表明，系统在高负载下仍能保持稳定性能，有效提升了交通安全与运营效率，推动了智能交通的发展。
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汽车智能座舱多模态人机交互设计研究综述
来源:时代汽车 发布日期:2024-12-05
目的：如今在智能化、信息化、互联通信数字技术迭代加速的时代背景下，汽车人机交互关系已从互相独立的物理仪表交互关系迈向场景化的多屏、多模态交互关系。传统的汽车人机交互设计已不能满足出行场景下人们对于智能座舱的多样需求。本文通过研究总结目前关于汽车多模态交互设计的文献概况，梳理汽车交互设计的发展历程并从多模态设计的设计原理、基本技术和评估方法进行整理归纳。结果：通过对文献研究，总结出目前汽车座舱交互设
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关于智能汽车自动驾驶专用车道的应用探讨
来源:时代汽车 发布日期:2024-12-05
随着新能源汽车技术的迅猛进步，智能汽车自动驾驶已经成为汽车行业发展的前沿趋势。然而，当前道路环境中车辆数量激增，传统汽车与智能汽车并存，驾驶者技能水平参差不齐，导致道路交通状况日益复杂多变，安全隐患显著增加。在此背景下，智能汽车在现有道路体系中实现完全无人驾驶面临巨大挑战。为培育智能汽车自动驾驶的适宜环境，确保从有人驾驶向完全自动驾驶平稳过渡，加速自动驾驶专用车道的建设显得尤为重要。目前，政府已在
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汽车智能座舱多模态人机交互设计研究综述
来源:时代汽车 发布日期:2024-12-05
目的：如今在智能化、信息化、互联通信数字技术迭代加速的时代背景下，汽车人机交互关系已从互相独立的物理仪表交互关系迈向场景化的多屏、多模态交互关系。传统的汽车人机交互设计已不能满足出行场景下人们对于智能座舱的多样需求。本文通过研究总结目前关于汽车多模态交互设计的文献概况，梳理汽车交互设计的发展历程并从多模态设计的设计原理、基本技术和评估方法进行整理归纳。结果：通过对文献研究，总结出目前汽车座舱交互设
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关于智能汽车自动驾驶专用车道的应用探讨
来源:时代汽车 发布日期:2024-12-05
随着新能源汽车技术的迅猛进步，智能汽车自动驾驶已经成为汽车行业发展的前沿趋势。然而，当前道路环境中车辆数量激增，传统汽车与智能汽车并存，驾驶者技能水平参差不齐，导致道路交通状况日益复杂多变，安全隐患显著增加。在此背景下，智能汽车在现有道路体系中实现完全无人驾驶面临巨大挑战。为培育智能汽车自动驾驶的适宜环境，确保从有人驾驶向完全自动驾驶平稳过渡，加速自动驾驶专用车道的建设显得尤为重要。目前，政府已在
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考虑通信延时的智能汽车非线性路径跟踪控制
来源:吉林大学学报(工学版) 发布日期:2024-11-28
针对路径跟踪中控制器与执行器之间的通信延时、车辆系统的强非线性以及控制器的输出约束的问题，本文以智能汽车为研究对象，提出了一种考虑通信延时的非线性路径跟踪控制器，以提高汽车路径跟踪性能。首先，建立二自由度车辆模型，利用“魔术公式”建立轮胎模型，建立具有通信延时的非线性路径跟踪模型；其次，根据控制器输出约束，利用反步调节函数，设计了非线性鲁棒控制器，满足系统性能指标和鲁棒性要求；最后，分别在正弦工况
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考虑通信延时的智能汽车非线性路径跟踪控制
来源:吉林大学学报(工学版) 发布日期:2024-11-28
针对路径跟踪中控制器与执行器之间的通信延时、车辆系统的强非线性以及控制器的输出约束的问题，本文以智能汽车为研究对象，提出了一种考虑通信延时的非线性路径跟踪控制器，以提高汽车路径跟踪性能。首先，建立二自由度车辆模型，利用“魔术公式”建立轮胎模型，建立具有通信延时的非线性路径跟踪模型；其次，根据控制器输出约束，利用反步调节函数，设计了非线性鲁棒控制器，满足系统性能指标和鲁棒性要求；最后，分别在正弦工况
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基于自适应时域的MPC智能汽车路径跟踪研究
来源:农业装备与车辆工程 发布日期:2024-11-25
为了应对自动驾驶交通环境的复杂性以及不同车速下路径跟踪误差增大的问题，提出了一种基于模型预测控制(MPC)的自适应路径跟踪控制器。该控制器以车辆实时速度和横向位移误差为双输入变量，通过模糊控制方法选择当前最优的预测时域和控制时域，从而设计出自适应时域路径跟踪控制策略。通过CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真结果表明，车辆最大横向误差降低32%,最大横摆角速度降低11%。改进后的路
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基于自适应时域的MPC智能汽车路径跟踪研究
来源:农业装备与车辆工程 发布日期:2024-11-25
为了应对自动驾驶交通环境的复杂性以及不同车速下路径跟踪误差增大的问题，提出了一种基于模型预测控制(MPC)的自适应路径跟踪控制器。该控制器以车辆实时速度和横向位移误差为双输入变量，通过模糊控制方法选择当前最优的预测时域和控制时域，从而设计出自适应时域路径跟踪控制策略。通过CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真结果表明，车辆最大横向误差降低32%,最大横摆角速度降低11%。改进后的路
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