摘要：针对车道线保持控制中存在的不确定性扰动及时滞问题,提出一种自校正滑模控制方法.该方法利用线性矩阵不等式理论给出滑动模态存在的充分条件;系统在滑动模态下对于存在的非匹配不确定性扰动以及状态时滞具有完全不变性.接下来引入双极性sigmoid函数代替常规滑模控制中的符号函数并设计自校正律;在自校正律的作用下使sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节,从而达到削弱控制器输出抖振的目的.基于Lyapunov理论对该方法的稳定性进行了证明,最后通过车辆的车道线保持仿真实验对该控制方法的可行性及有效性进行了验证.

摘要：目的研究在医疗护理人员中开展继续职业教育的方式和采用的技术．方法以计算机处理为主要手段，建立基于客户机／服务器模式，应用多媒体数据库，集考核与培训为一体的护理人员继续教育系统．结果与结论采用计算机进行教学检查是有效和可行的，可使考核与培训同步进行，极大地提高了管理者的工作效率。

摘要：针对车道保持控制中可能遇到的不确定性扰动和状态时滞问题,提出一种自校正滑模控制方法。该方法首先利用线性矩阵不等式理论给出积分型滑模面存在的充分条件,使系统在滑动模态下对于存在的不确定性扰动以及状态时滞具有完全不变性;接着引入双极性Sigmoid函数代替符号函数并根据Lyapunov稳定性理论设计了具有自校正能力的滑模控制器,使Sigmoid函数的边界层厚度和切换增益可根据系统状态进行自适应调节,以改善传统滑模控制输出量过大及抖振等现象。最后通过车辆在弯道工况下的车道保持仿真实验验证了该控制方法的可行性和有效性。

摘要：智能汽车在提高行驶安全性和减少交通事故方面有很大的优势,已成为世界范围内的研究热点。综述了智能汽车横向控制的国内外发展历程与研究现状;介绍了车辆横向动力学和轮胎力学的研究历程和模型;阐述了智能汽车横向控制理论和方法以及自动转向执行机构的设计;给出智能汽车横向控制研究的重点和发展趋势。通过分析认为,系统非线性、不确定性和时变特性的智能汽车横向动力学建模和横向控制器设计,特别是高速时的横向控制,以及智能车辆感知决策系统与车辆本身系统的一体化设计,将是今后研究的重点。

摘要：地面无人系统中多车信息融合技术是提升系统环境感知能力的重要途径。针对单车传感器存在视野遮挡及盲区导致的目标跟踪不连续不稳定问题,提出一种集中式多车协同感知的结果级融合系统模型。该系统模型采用激光雷达作为车辆感知传感器,对不同车辆构建的环境栅格地图在主控端采用D-S证据理论进行融合、得到全局静态环境地图,完成多车协同感知环境模型的构建。在此环境模型基础上设计一种多车协同目标检测与跟踪方法,采用极大值抑制的方法解决检测目标融合冲突;设计一种级联动态目标匹配与跟踪管理方法,完成目标预测跟踪并将结果下发给各车。由两辆无人车组成的实车系统测试结果表明:当出现目标遮挡时,所提多车协同目标检测与跟踪架构相对于单车感知在环境表征上能够获得更全面的目标信息,跟踪目标未出现漏检,未发生跳变;跟踪器输出位置状态结果与检测结果误差较小,能够对所跟踪目标的状态进行准确估计,跟踪轨迹保持连续,有效提高了单车环境感知视野。

摘要：在无人驾驶系统中,局部规划在跟踪全局路径的同时完成避障,提高了规划系统在动态未知环境中的工作能力.避障分析的有效性是局部规划最重要的功能之一.然而在仿真和实车测试中发现,广泛使用的基于优化求解的局部规划算法无法在不依赖全局精确定位时保证规划结果满足时间一致性要求.时间不一致将导致车辆的实际行驶路线偏离初始规划结果,造成避障分析失效.本文设计了基于前向预测的局部路径规划算法,在不依赖全局精确定位的前提下保证规划结果的时间一致性.除了时间一致性问题外,跟踪控制误差也是导致规划结果避障分析失效的主要原因之一.现有研究大多通过膨胀障碍物体现误差的影响,然而这种方法无法避免车辆驶入膨胀危险区域而停车.本算法在路径生成过程中增加误差影响,用通行区域代替原有不具有宽度的规划路径进行避障分析,既可以解决误差导致的避障失效,又避免出现膨胀障碍物带来的问题.通过V-Rep软件与实车规划程序进行联合仿真,在能够体现时间一致性影响的典型场景中对本算法与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行比较,验证了该算法具有更好的安全分析有效性.应用本算法的北京理工大学无人驾驶平台参加了2013年"智能车未来挑战赛",在无人干预的情况下顺利完成18公里城郊赛段和5公里城市赛段行驶,展现了良好的避障能力.

摘要：根据车载视线稳定平台的结构特点及功能要求,设计了捷联稳定平台系统。结合稳定平台控制系统上、下位机间的通信协议,运用多线程和多媒体定时器技术,采用Visual C++6.0编写了实时采集与发送平台各框位置信息的上位机程序。为验证平台控制系统的实时通信性能,对稳定平台进行了动态性能测试。试验结果表明,平台控制系统的实时通信性能满足使用要求。

摘要：针对单个操作者对多个移动机器人遥操作的困难,提出了基于行为优先和任务协调的多机器人遥操作方法.通过引入机器人局部自主的概念,运用行为优先决策与任务协调模块使操作者和机器人共享运动控制.建立了多机器人系统遥操作体系结构,设计了多通道人机交互接口界面.室外实验表明,提出的方法可以实现人和机器智能的合理分配.运用该方法,单个操作者可完成对多个移动机器人的遥操作.

摘要：提出一种基于多传感器融合的用于非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰应用的方法,旨在解决无人驾驶车辆跟驰任务中对引导车辆的局部定位问题,实时获取引导车辆的相对位置和速度.首先以任务需求为导向,通过实车实验结果完成针对非结构化环境特点的传感器选型工作.对所选毫米波雷达和相机设计联合标定流程,实现数据空间融合.设计与目标距离相关的横向距离约束阈值,以及基于历史帧数据变化可靠性分析,解决非结构化环境下雷达数据跳变和虚检现象,实现雷达有效目标提取;考虑相机小孔成像原理,提出大小可变候选车辆检测框生成.最后基于主流的目标检测深度学习框架,设计跟车应用中信息输出流程.实车测试结果表明,该方法可以满足非结构化环境下车辆跟驰应用的基本需求,输出结果有一定的稳定性和精度.

摘要：本文针对遥控和自主式移动机器人失控防范提出了多层安全区域保护体系结构 .建立了 GPS安全运行区域、软件定时安全运行区域、移动机器人主发动机油源定时关断安全运行区域三层保护机制 ,对其划定方法及实现方式进行了详细的说明 .当机器人在失控行驶状态下驶出被划定的安全区域时会自动停车 .这些安全措施为移动机器人的安全行驶提供了有力的保证 .设计思想的主要原则适用于所有遥控和自主式移动机器人 .