基于行驶避撞紧急度的车辆运动模糊控制

进行行驶避撞紧急度计算仿真对保证车辆行驶安全具有重要意义．提出基于心率变化的行车避撞紧急度概念,采用驾驶倾向性系数衡量驾驶员基本特征对心率变化的影响,同时给出车辆紧急行驶模糊推理的控制算法,并进行仿真计算．试验结果表明,基本特征对心率变化量影响明显;情况越紧急,驾驶员采用的最大车辆加速度越大,约为-5～-6m／s^2,时间大约为5—7S之间．加强紧急状况下生理及操纵行为的研究可以曼好地理解驾驶行为．为驾驶诡安全管理据供理论依据．     

基于TMS320VC5509的数据处理及其USB传输系统

基于DSP芯片和USB总线技术,设计并实现一个高速数据采集、处理和USB传输的一体化系统.系统围绕TMS320VC5509芯片进行设计,克服了常见的"主处理器+USB控制器"系统分别处理和传输数据而造成的系统复杂、数据传输接口不稳定等缺点,占用系统资源少,既满足实时性,又满足易扩展性,具有一定的实用价值.     

基于logit模型的共享汽车出行影响因素分析

为定量分析影响使用共享汽车出行的主要因素,以543份有效调查问卷收集的数据为基础,从个体特征、出行特征和出行者对共享汽车服务水平的主观感知3个方面开展研究,分别运用有序Logit模型和多项Logit模型建立共享汽车出行频率预测模型,并对比预测精度。结果表明,职业类型、对共享汽车舒适性、便利性、经济性和时耗性的主观感知5个变量与共享汽车出行频率显著相关。有序Logit模型和多项Logit模型的平均预测准确率分别为78.41%和92.40%,多项Logit模型的预测效果较好。     

基于无线体域网中多生理信号驾驶疲劳检测

利用生理信号的无线测量设备实现了对驾驶员在驾驶过程中的脑电信号、肌电信号和呼吸信号的采集,并对其进行分析处理,从而实现驾驶员的疲劳检测.首先分别计算三个生理信号的近似熵并将其作为疲劳检测的特征参数,然后使用主成分分析对特征参数进行降维优化处理,同时对原始特征参数和分析后的主成分分别进行统计分析,基于优化处理后的特征参数利用回归方程建立驾驶疲劳估计模型.最后通过交叉验证对本方法进行评价,并使用数据融合方法给出了综合的评价结果.评价结果表明提出的方法对驾驶员疲劳状态的检测正确率达到90%以上.     

Windows 2000／XP下PCI总线WDM设备驱动程序的开发

介绍了在Windows2000/XP操作系统下,使用DriverStudio开发工具编写符合WDM模式的PCI驱动程序的基本方法,并对PCI定时器卡的I/O,中断处理以及与应用程序之间的通信作了详细介绍.     

混合动力轿车的控制策略与建模

采用理论模型和试验数据相结合的建模方法，在系统仿真软件MATLAB／Simulink环境中建立了EQ7200HEV混合动力轿车样车A的仿真模型，该整车模型的控制策略采用了逻辑门限与瞬时优化相结合的算法，既可以满足实时性的要求，又能同时兼顾电池的充放电损失和制动回收电能．仿真结果与实验数据比较表明，文中提出的控制策略能有效地控制混合动力系统在高效区工作，显著地提高了汽车的燃油经济性．     

驾驶员制动速度与生理反应的混合效应模型

选择8位35~48岁之间的驾驶员,利用动态心电分析仪、Frecord数据采集系统及动态GPS对紧急状况下驾驶员制动速度与生理反应进行试验分析.综合考虑车距障碍物距离、行驶车速、行车时段、个性特征等因素,建立混合效应模型,并对同时受行车环境影响、且存在关联的制动速度与生理反应间的关系进行研究.结果表明,车距障碍物距离对最大制动踏板速度的影响作用大于行车速度的影响作用,为进一步分析紧急状况下驾驶员行为提供了新的方法.     

三维数字化技术在翻斗矿车设计中的应用

文章讨论了三维数字化技术在翻斗矿车设计中的应用,并利用UG NX与ANSYS、AutoCAD软件相结合对翻斗矿车进行设计,充分体现了三维数字化技术在机械产品中的应用价值,大大方便地实现产品设计与分析。     

城市家庭活动安排对小汽车使用决策的影响

为探究家庭成员的活动安排对小汽车使用决策的内在影响机理,基于曲靖市2015年居民出行调查数据,结合活动分析法和时间地理学,提出了6种小汽车使用模式,并建立了家庭小汽车使用的决策过程模型.结果表明,家庭成员的时空约束是决定小汽车分配的关键因素,因参与生存型活动而受到较大时空约束的成员更倾向于优先使用小汽车,但在生存型活动中女性家长易形成对小汽车依赖;成员间的活动安排会进一步影响小汽车的使用权分配,男性家长的活动安排对女性家长使用小汽车更具影响力,转移了小汽车的使用权.     

基于OV7620智能车的路径识别及控制策略

智能车是可以自动识别道路并以最短时间行驶全程的一种无人驾驶汽车.路径识别跟踪技术和快速、稳定的控制策略是智能车发展的重要标志.给出以OV7620作为智能车的主传感器,以红外对管作为辅助传感器对赛道的信息进行采集.OV7620把赛道的亮暗程度转化成像素的灰度值,采用边沿跟踪检测图像处理算法.采用PID与bang-bang算法相结合的算法对智能车进行速度控制.实验表明智能车可以实现任意路径识别与智能快速行驶.