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神经网络在智能汽车中的应用研究
来源:内燃机与配件 发布日期:2024-09-18
神经网络自学习能力非常突出，有着非常强的图片处理、语音处理能力，同时还非常善于进行各种参数的预测，这些能力使得神经网络在智能汽车上的应用非常广泛，本文首先介绍了智能汽车的分类、结构、组成等概念，然后介绍了神经网络的原理、特点、分类等概念，接着分别分析了神经网络在智能汽车图像识别、智能语音识别及智能决策方面的应用，最后分别展望了神经网络在智能汽车的图像识别、智能语音识别、智能决策方面的未来发展趋势，
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智能汽车中控的隐式交互设计策略实验研究
来源:设计 发布日期:2024-09-15
探究隐式交互设计特征,讨论智能汽车中控的隐式交互设计策略,为设计应用提供参考。以隐式交互概念为基础,为解决眼动注视指标的两重性解读问题,提出基于注视熵的智能汽车隐式设计评价方法,运用眼动实验、任务绩效测量和可用性评估方法,进行设计评价。分析了隐式交互的设计特征并提出设计策略。智能汽车中控的隐式交互需要进行低注意力设计,提升系统效率和用户体验。
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基于数据驱动的智能汽车交通事故鉴定方法与应用
来源:中国司法鉴定 发布日期:2024-09-15
随着我国汽车工业的快速发展，L2级乘用车新车渗透率快速增长。智能汽车较传统汽车的交通事故鉴定更为复杂，给交通事故车辆鉴定及事故调查带来新的挑战。结合交通事故发生的时序进程，提出了一种基于数据驱动的智能汽车交通事故鉴定方法。该方法在事故相关资料基础上，综合智能汽车事故过程中记录的多源异构数据分析事故原因及智能汽车的安全性能。最后以一起典型事故的鉴定，作为智能汽车交通事故调查与鉴定的范例开展讨论。
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基于改进纯跟踪的低速智能汽车路径跟踪控制
来源:科学技术与工程 发布日期:2024-09-08
传统纯跟踪控制器在面向实际应用时往往难以较好地处理传感器信号延时、执行器响应滞后等因素带来的控制滞后问题以及欠缺内外部扰动干预下的自主抗干扰能力；同时在跟踪临近终点的目标点时，因前视距离作为控制律的分母且逐渐减小，导致输入转角值发生突变且伴随方向盘出现不稳定地晃动现象，影响行驶稳定性及人员乘坐体验感。针对此，提出了一种基于改进纯跟踪的路径跟踪控制器。首先，构建了纯跟踪控制器的基础模型并为改善纯跟踪
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聚焦车辆安全知识融合的智能汽车实践教学模式探索
来源:时代汽车 发布日期:2024-09-05
随着科技的快速发展，智能汽车技术已成为现代交通工程的核心。智能车辆安全的实践教学对于车辆工程教育至关重要，旨在培养具备高素质技能的工程师以满足汽车工业快速发展和技术迭代的需求。本研究旨在探索智能汽车安全的实践教学模式，通过课程体系改革、实验教学创新及教学方法优化，提高学生的实际操作能力和创新思维。教学实践不仅提高了学生的就业率，也为智能汽车行业输送了大量高素质的技术人才；通过学校与企业的紧密合作，
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基于Superset的智能汽车维修可视化平台设计
来源:电脑知识与技术 发布日期:2024-09-05
针对传统汽车维修数据管理方式难以满足海量数据处理和分析需求的问题，文章设计并实现了一种基于Superset的智能汽车维修可视化平台。该平台利用Superset对接维修管理系统数据库，结合ECharts和Jenkins等工具，实现了数据可视化、自动化同步和报表联动查询等功能，有效提升了汽车维修效率和质量。
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智能汽车内外饰造型意象耦合度评价方法研究
来源:图学学报 发布日期:2024-09-04
为帮助设计人员在智能汽车造型设计早期更好地控制内外饰传达的整体意象，提出一种基于眼动实验，结合感性工学理论的智能汽车内外饰造型意象耦合度评价方法。以耦合理论为核心，通过调研获取感性意象词汇集和内外饰并存图库，引入观察距离作为调剂因子统一内外饰意象评价，运用语义差分法构建内外饰总体意象空间并获取意象过渡线；运用眼动实验获取车内外关键设计要素及客观认知权重，经专家评审修正后计算其综合权重并与意象评分结
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不同道路曲率变化的低速智能汽车连续避障轨迹规划与跟踪控制策略研究
来源:机械科学与技术 发布日期:2024-09-03
针对智能汽车弯道主动避障轨迹规划与跟踪控制问题，提出一种考虑道路曲率与稳定性的轨迹拟合规划与跟踪控制策略。首先，构建以跃度为优化目标的一维积分系统，通过多项式拟合生成有限的横纵向轨迹集合，并选择出最优轨迹。其次，基于三自由度汽车动力学模型，设计了一个横向模型预测控制器(MPC)，并进行其性能测试。最后，搭建Simulink/CarSim联合仿真平台，研究不同道路曲率工况下的障跟踪仿真实验。研究结果
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基于改进粒子群的智能汽车最优路径规划方法研究
来源:机械设计与制造 发布日期:2024-08-26
为了提高复杂环境下智能车辆路径规划的实时性和安全性，提出了一种结合改进强化学习算法和改进粒子群优化算法的智能车辆路径规划方法。采用小批量梯度下降法优化强化学习算法的衰减参数和学习因子，提高学习效率。通过改进的强化学习算法训练改进的粒子群优化算法，并根据评价指标选择最优路径。通过与传统路径规划方法进行仿真对比，验证了该方法的优越性。结果表明，与传统的路径规划方法相比，随着障碍物比例的增加，文中方法规
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融合前馈及状态反馈的智能汽车模型预测控制
来源:湖南大学学报(自然科学版) 发布日期:2024-08-25
针对具有动力学约束的智能汽车路径精确跟踪问题，提出了一种融合前馈及状态反馈的模型预测控制（model predictive control, MPC）方法 .首先，根据车辆二自由度模型建立MPC路径跟踪基础模型，然后考虑基础模型中道路曲率变化对系统产生的已建模稳态扰动，设计前馈控制器（feed-forward control, FFC）进行消除；并进一步采用比例积分微分（proportional
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