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针对胎压监测系统的工作原理及特点,研发出一套仿真实车运行中不同轮胎环境的胎压监测系统测试试验台。文章介绍了目前主流胎压监测系统的工作原理及特点,从硬件设计以及软件设计两方面对试验台设计原理进行阐述。试验台设计硬件方面主要包括系统压力控制模块、温度控制模块、中央控制台模块、总线仿真监测模块和上位机模块,软件方面主要包括总线仿真界面、试验台中央控制界面以及总线信号监测界面。本文从试验台精度验证及胎压监测系统实际测试两方面对试验台进行实验,实验结果显示试验台精度符合要求,对胎压监测系统实际测试中体现了较好的便利性及准确性。 相似文献
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针对路面起伏导致前方车辆距离测量偏差过大,提出一种基于PnP算法的前方车辆距离测量方法。以前方车辆的车牌作为靶标,采用深度学习算法SSD对车牌进行识别,获得车牌在图像中的位置坐标,根据PnP算法估计车牌的位姿,由相机的映射关系计算出目标车牌与本车的纵向和横向距离。该方法与地面是否起伏无关,仅与前方车辆车牌图像测量相关,通过靶标测试、虚拟场景和实际场景对算法的有效性进行测试,测试过程中表明,目标在5~30 m,车距的相对误差为1.4%,可实现较好的距离探测与预警。 相似文献
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为了减少车载毫米波雷达数据中的噪声影响,本文采用了改进的交互式卡尔曼滤波算法对采集数据进行了处理,得到了目标运动状态的最优值。依据目标车辆的运行轨迹构建了运动状态方程,确定了不同状态下的状态矩阵和观测矩阵,同时设计了交互式多模型滤波器,借助于dSPACE场景仿真软件建立了虚拟交通场景,利用硬件在环技术实现了运动目标的数据采集,分析计算了雷达数据噪声,在滤波过程中,利用遗传算法对过程噪声和量测噪声进行在线优化,得到噪声的最优组合。通过激光雷达对目标的探测结果对算法的滤波性能进行了验证,滤波算法求得的数据平均误差小于0.1 m,对数据的噪声起到一定的抑制作用,提高了对目标车辆的定位与追踪能力。 相似文献
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为提升辅助驾驶系统对于道路环境中车辆的感知能力,通过机器视觉与毫米波雷达信息融合技术对前方车辆进行了检测。融合系统中对摄像头和毫米波雷达进行了联合标定,借助三坐标测量仪确定两者的数据转换的关系,优化了深度学习算法SSD的候选框,提高了车辆的检测速度,选用长焦和短焦两种摄像头进行前方图像采集,并将两者重合图像进行融合,提升了前方小目标图像的清晰度,同时对毫米波雷达数据进行了处理,借助雷达模拟器确定合适阈值参数实现对车辆目标的有效提取,根据雷达有效目标数据对摄像头采集的图像进行选择与建立感兴趣区域,通过改进的SSD车辆识别算法对区域中的车辆进行检测,经过测试,车辆的检测准确率最高达到95.3%,单帧图像平均处理总时间为32 ms,该算法提升系统前方车辆检测的实时性和环境适应性。 相似文献
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为内置集成车辆姿态传感器的ESC能够进行完整的功能和故障安全策略测试,提出在硬件在环(HIL)仿真测试技术中融合运动仿真及电磁阀信号检测方法。三维运动转台通过模拟车辆三轴运动实现对车辆姿态传感器的运动激励;液压控制电磁阀信号检测单元通过霍尔传感器直接对线圈磁场强度进行感应,再通过参数标定实现对阀控制电流的准确采集,继而驱动液压调节器模型;基于悬架KC及轮胎动态试验等数据对整车系统模型进行参数化与调校,使之与实车特性具有较高的一致性;对功能测试内容及各类故障模式进行分析。构建的ESC HIL仿真测试系统平台能够为集成式ESC提供完整的虚拟整车运行环境,开发的测试评价规范可以作为对ESC控制进行评价的有效依据。 相似文献
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