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基于道路消失點導向的危險小物體檢測
論文作者:Guang Chen, Kai Chen, Lijun Zhang, Liming Zhang & Alois Knoll
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先進的深度學習技術極大促進了自動駕駛中物體檢測技術的發展,然而由于缺乏大規模的小物體數據集和研究方法,遠距離檢測小型道路危險物仍然是一個挑戰。本文從兩個方面解決了這一挑戰。首先,引入了一個遠距離道路物體數據集(TJ-LDRO),該數據集由109,337張圖像組成,是迄今為止小型道路物體檢測研究的最大數據集。其次,提出了一個基于道路消失點的感知網絡(VCANet),它利用消失點預測模塊和感知中心檢測模塊獲得語義信息。在VCANet中引入了多尺度特征融合管道和上采樣模塊來增強感興趣區域(ROI)的特征。用TJ-LDRO數據集進行試驗,結果表明,所提出的方法比典型物體檢測方法性能更好。本文填補了高速自動駕駛汽車道路危險小物體檢測方面的空白。
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關鍵詞:自動駕駛, 道路障礙物, 物體檢測, 深度學習, 消失點
本文是同濟大學陳廣團隊與慕尼黑工大Alois Knoll團隊開展的研究,引用詞條如下:
Chen, G., Chen, K., Zhang, L. et al.: VCANet: Vanishing-Point-Guided Context-Aware Network for small road object detection. Automot. Innov. 4(4), 400–412 (2021)
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基于五階容積卡爾曼濾波的鋰離子電池SOC預估方法
論文作者:Lin Zhang, Qiang Meng, Hong Chen, Yanjun Huang, Yang Liu & Konghui Guo
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新能源汽車的快速發展帶動了動力電池技術的突破。鋰離子電池因具有高比能、長壽命、高安全等特性,在新能源汽車上獲得了廣泛應用。然而,鋰離子電池荷電狀態(SOC)預估在動態時變工況條件下存在精度差、噪聲干擾強、魯棒性差等問題。針對上述難題,本文提出了一種基于自適應優化的五階容積卡爾曼濾波器的鋰離子電池SOC預估方法。首先,建立了電池二階等效電路模型描述電池靜動態特性,建立粒子群算法結合脈沖測試對模型進行參數辨識,構建濾波估計算法用于完成SOC估計。其次,針對實車環境下存在的干擾問題,開展了仿真測試進行研究,在初值干擾、采樣干擾等條件下均可達到較好的精度與穩定性,驗證了算法的有效性。主要結論為:靜態運行時,所提方法的SOC最大預估誤差為3%;動態運行時,SOC最大預估誤差為5%;在初始誤差擾動下,所提方法具有較好的收斂性和魯棒性,表明了在電動車實際動態工況下的應用潛力;本文所提方法可用于云計算系統在線預估SOC,在電動車中具有多樣化的應用前景。
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關鍵詞:五階容積卡爾曼濾波器,參數識別,等效電路模型,充電狀態,鋰離子電池
五階容積卡爾曼濾波器,參數識別,等效電路模型,充電狀態,鋰離子電池,引用詞條如下:
Yi, H., Yang, S., Zhou, S. et al.: An innovative state-of-charge estimation method of lithium-ion battery based on 5th-order Cubature Kalman Filter. Automot. Innov. 4(4), 448–458 (2021)
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集成主動輪系統的直線型振動能量回收裝置設計、建模與特性研究
論文作者:Xin Wen, Yinong Li & Chao Yang
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電動汽車能量損失的一個主要來源是減震器在不規則路面激勵下耗散的振動能量,且在采用主動輪系統時,振動能量損失加劇。為此,設計了一款永磁直線電機作為主動輪系統的作動器,將這種振動能量轉化為電能,并通過優化電樞結構參數改善了電機力學性能。通過理論模型和有限元模型探究了不同路面激勵頻率和幅值對永磁直線電機的電動勢波形、發電功率、效率和阻尼力(根據負載條件)的影響,以及該模型的能量回收和非線性電磁力特性。最后根據電磁特性研究結果設計分級負載電阻控制器,實現了主動輪電磁懸架系統振動能量回收的自阻尼控制,在提高懸架系統動態性能的同時降低了車輛的能量損耗。
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關鍵詞:能量回收, 電動汽車, 主動輪系統, 自阻尼懸架
本文是重慶大學李以農教授團隊開展的研究,引用詞條如下:
Wen, X., Li, Y. & Yang, C.: Design, modeling, and characterization of a tubular linear vibration energy harvester for integrated active wheel system. Automot. Innov. 4(4), 413–429 (2021)
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