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智能汽车领域中嵌入式锂离子电池管理系统的设计
来源:电子技术与软件工程 发布日期:2020-09-01
本文基于智能汽车领域中嵌入式锂离子电池管理系统设计,探讨与分析了嵌入式锂离子电池选型、循环次数和容量关系、系统设计要点、硬件与软件的相互实现与验证,以供各位同仁参考。
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智能汽车的数字发动机 地平线的“芯”征程
来源:汽车之友 发布日期:2020-09-01
人工智能走到今天,计算机硬件做了不可磨灭的贡献。在深度学习出现后,数据密集型的计算在传统硬件架构下的效率非常低,而专门面向深度学习算法的硬件将极大地提高效率。芯片结构日益接近大脑,也代表了人工智能未来的发展方向。2006年当我结束了门户网站IT记者身份,转投汽车领域执业时,曾认为自己不再需要关注
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基于直接配点法的智能汽车避障路径规划研究
来源:机械与电子 发布日期:2020-08-24
针对智能汽车避障路径规划问题,提出一种基于直接配点法的避障路径规划方法。建立了智能汽车的运动学模型、障碍车辆的边界模型、道路可行驶区域模型和临界碰撞约束条件等,并将智能汽车的避障路径规划问题归结为最优控制问题。基于直接配点法将避障路径规划问题中的状态及控制变量离散化,并基于三阶Simpson公式将运动学约束条件转化为节点及配点处的状态及控制变量离散值的等式约束条件,从而将上述路径规划问题转化为非线
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基于最优前轮侧偏力的智能汽车LQR横向控制
来源:清华大学学报(自然科学版) 发布日期:2020-08-21
为提高智能汽车在大曲率高速工况下的车辆横向稳定性和跟踪精度,该文提出了一种基于最优前轮侧偏力的智能汽车线性二次型调节器(LQR)路径跟踪横向控制方法.通过构建基于“前馈+反馈”的LQR控制器对期望前轮侧偏力进行实时在线求解并使跟踪误差收敛,最终通过刷子轮胎模型将控制量转化为期望前轮转角.该方法有效地保持了车辆模型与轮胎模型原有的非线性特性.基于PreScan搭建了仿真模型,结果表明:与应用线性轮胎
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智能汽车测试工况与用户工况关联评价模型
来源:公路交通科技 发布日期:2020-08-15
为研究智能汽车从用户工况到试验场测试工况有效性定量评价的问题,基于行车风险场理论,综合考虑加速系数、危险度覆盖率、最大危险度及危险度分布4个评价因子,提出了智能汽车测试工况与用户工况关联匹配模型和评价模型。关联匹配模型通过"危险度相等"建立了测试工况与用户工况内在的理论关联关系,提出了危险度-工况次数分布尽量一致的原则。评价模型通过"有效性指数"建立了测试工况好坏的定量评价指标。提出了加速系数越大
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汽车业现在值得投资的方向
来源:经营者(汽车商业评论) 发布日期:2020-08-15
从国际局势,经济走向,政府政策,产业发展的趋势中,找出最值得投资的方向站在风口上,猪都能飞起来。关键是,风口在哪儿?人们总是在思考赚钱的机会在哪里。说来也简单,把握住了正确的趋势,就拥有了通向未来财富的密码。2018年汽车市场走入拐点,几年前如火如荼的新势力正在完成一轮淘汰,新冠疫情又加剧冲击了社会经济,这些不确定性对投资人的智力和勇气都提出巨大挑战,但危与机从来如影随形。
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智能汽车出行娱乐系统需求分析及系统设计研究
来源:信息通信 发布日期:2020-08-15
在人工智能技术不断发展的背景下,人工智能技术得以被应用于汽车制造领域,智能汽车也由此进入了人们的视野。相比于传统的汽车,智能汽车要更具智能化特点,这使其能够给人们带来更加舒适、安全、便捷的驾乘体验。在智能汽车驾驶室内,除了机械控制与方向盘,用户获得驾乘体验有很大部分来自于智能汽车中的车载系统,而车载系统则以出行娱乐系统的使用频次最高。因此,在智能汽车设计中,要想提高用户的驾乘体验,就必须要将车载系
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马钧 从理性到感性,汽车行业的新蓝海和新生长
来源:经营者(汽车商业评论) 发布日期:2020-08-15
如果我们仅仅用理性的角度去思考一个产品,我们一定会被这个时代慢慢的淘汰。伴随人工智能、大数据、物联网、云计算等技术快速发展,汽车正在从传统的交通工具转变为智能化、网联化的移动终端。智能汽车从功能拓展的1.0时代、多模交互的2.0时代逐渐进入情感连接的3.0时代。
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基于多适应度遗传算法的智能汽车路径规划策略
来源:农业装备与车辆工程 发布日期:2020-08-10
针对传统换道模型存在的换道约束条件考虑不全面,切向加速度过大、纵向加速度和换道轨迹曲率产生阶跃的问题,以不同驾驶员最小安全距离模型为前提,分析换道过程中车辆间的位置关系,提出换道车与障碍车之间4种新的点碰撞形式。结合遗传算法得出不同碰撞形式下的多适应度函数模型,该模型解决了部分传统模型存在的不足。通过VC++、MATLAB计算新模型产生的换道轨迹。仿真结果表明,新的路径规划模型能安全有效地实现智能
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智能汽车安全问题的刑法思考
来源:江西警察学院学报 发布日期:2020-07-30
要克服智能汽车的安全隐患,确保智能汽车可靠、安全地运行,不仅有赖于技术的进步,还需要法律的监管与规制。目前智能汽车安全隐患与刑事立法及规制滞后性之间的矛盾突出。对此,刑法应当改变传统事后立法、被动立法的理念与态度,在前瞻性、预防性立法理念的指引下,从功能安全与应用安全两个方面着重进行应对与完善。人工智能技术的复杂性使得智能汽车功能安全隐患具有不确定性,给传统刑法对损害责任的认定带来了挑战。对于功能
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