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随着现代汽车技术的迅速发展,当汽车网络上电控单元数量越来越多,总线结构越来越复杂时,测试工作量将成倍增长,传统手动测试已无法满足测试需求。通过对车载网络总线测试的研究,分析了测试方法的优缺点,提出了一种车载网络自动化测试系统。该系统以Vector的工具链为测试平台,通过C#语言开发的上位操作平台对系统进行配置与控制以完成车载网络CAN(controller area network)总线、CANFD(CAN with flexible date-rate)总线、LIN(local interconnect network)总线的测试,解决了以往测试过程中通用性差的缺点,提高了测试效率。 相似文献
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道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。 相似文献
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物理化学实验是理论性很强的一门基础实验课程,通过物理的方法和手段对化学现象进行观察与测量,从而揭示化学反应的规律。随着科技的进步和知识经济时代人才培养的需要,实验教学改革引起了教育界的广泛重视。本文从优化教学内容改革、引入现代教学手段、开放实验室、改进考核办法等多个方面探讨了物理化学实验教学改革的成效。 相似文献
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基于迁移学习和AlexNet的驾驶员行为状态识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决传统基于神经网络算法的驾驶员行为状态识别系统精度过于依赖大量训练样本的问题,本文提出将迁移学习理论和AlexNet引入到驾驶员行为状态的识别研究中。首先对驾驶员行为特征及状态进行深入分析,对驾驶员7种驾驶状态进行了定义,构建了驾驶员状态信息采集系统;然后对基于卷积神经网络的驾驶员状态识别方法研究,建立了驾驶员状态数据集,构建了基于AlexNet卷积神经网络的状态监测系统,通过迁移学习完成了卷积神经网络识别模型。最后通过实验验证了本文提出的驾驶员状态识别算法对7种驾驶员状态识别的有效性。实验表明:该系统准确率达到97.8%,且在实验设备中运行速度达到70帧/分钟,满足较高的准确率要求与实时性要求。 相似文献
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发动机进气系统作为制约整车动力系统主要性能的子系统,成为进行车辆动力性能提升中设计优化的关键之一。基于此,研究开展了赛车环境下进气歧管相关尺寸参数对进气效果的分析。基于已有发动机实体,研究首先构建了完整的发动机数字分析模型获得理论分析的基准尺寸参数,而后耦合发动机其他性能指标参数,通过发动机台架试验验证仿真结果的准确性。最后,通过单因素变量控制法定量分析进气歧管长度与内径等几何参数变量对进气歧管在发动机设计性能影响的具体关系。结果表明基于数字模型分析的结果具有较高的力学逼真度,研究可以为后续赛车以及乘用车设计中发动机行性能提升提供参考。 相似文献