摘要：针对超高压应力增塑成形技术对压力和位置控制精度的需求,设计了一种超高压应力增塑成形装备液压系统,建立了液压系统的泵控缸数学模型和AMESim机电液仿真模型,针对液压缸速度波动较大以及压力控制效果较差的问题分别引入了模糊PID控制和三阶自抗扰控制策略。通过AMESim与Simulink的联合仿真验证了两种控制策略的有效性。仿真结果表明:模糊PID控制器对梯形速度曲线具有良好的跟踪效果,液压缸速度跟踪误差小于0.0035 m·s^(-1),明显消除了液压缸速度波动;自抗扰控制器提高了压力控制精度,压力曲线追踪阶段的压力误差小于0.05 MPa。整个系统的动态调节能力增强,位置和压力控制精度明显提升。

摘要：针对主流Transformer网络仅对输入像素块做自注意力计算而忽略了不同像素块间的信息交互,以及输入尺度单一导致局部特征细节模糊的问题,本文提出一种基于Transformer并用于处理视觉任务的主干网络ConvFormer. ConvFormer通过所设计的多尺度混洗自注意力模块(Channel-Shuffle and Multi-Scale attention,CSMS)和动态相对位置编码模块(Dynamic Relative Position Coding,DRPC)来聚合多尺度像素块间的语义信息,并在前馈网络中引入深度卷积提高网络的局部建模能力.在公开数据集ImageNet-1K,COCO 2017和ADE20K上分别进行图像分类、目标检测和语义分割实验,ConvFormer-Tiny与不同视觉任务中同量级最优网络RetNetY-4G,Swin-Tiny和ResNet50对比,精度分别提高0.3%,1.4%和0.5%.

摘要：为解决行人检测任务中低能见度场景下单模态图像漏检率高和现有双模态图像融合检测速度低等问题,提出了一种基于双模态图像关联式融合的轻量级行人检测网络。网络模型基于YOLOv7-Tiny设计,主干网络嵌入关联式融合模块RAMFusion用以提取和聚合双模态图像互补特征;将特征提取部分的1×1卷积替换为带有空间感知能力的坐标卷积;引入Soft-NMS改善结群行人漏检问题;嵌入注意力机制模块来提升模型检测精度。在公开的红外与可见光行人数据集LLVIP上的消融实验表明:与其他融合方法相比,所提方法行人漏检率降低、检测速度显著提高;与YOLOv7-Tiny相比,改进后的模型检测精度提高了2.4%,每秒检测帧数达到124 frame/s,能够满足低能见度行人实时检测需求。

摘要：本文为适应物流自动驾驶轻型货车载荷显著变化的特点,满足低计算负载和高稳定性等需求,提出了一种基于LPV-MPC的路径跟踪控制方法。首先构建线性参变模型,并制定该模型与调度变量-速度和载荷的非线性映射规则,旨在提高行车稳定性并降低系统对参数的灵敏度;然后在滚动优化部分,为解决规划层提供的离散轨迹点稠密程度不匹配控制模块预测层需求的问题,设计了一种轨迹重构的方法,构建了适应预测层时域尺度的平滑轨迹序列,能有效降低预测状态与真实状态的偏差;同时采用了多点状态量偏差预测方式代替单点偏差预测,充分利用了参考轨迹信息从而提高跟踪精度;最后通过联合仿真和实车试验,验证了所提出控制策略的有效性。

摘要：结合低速ABS控制器和硬件在环平台进行ABS硬件在环实验研究。首先在Matlab/Simulink/Stateflow软件中设计了低速ABS的控制算法,包括信号调理、控制逻辑和指令输出3个模块。其次,基于NI-PXI搭建了某越野汽车的硬件在环实验台架,包括上、下位机的构建,真实的方向盘/踏板驾驶员输入,CarSim RT的车-路模型调用以及实时信号交互。通过汽车倒坡制动的硬件在环实验表明,所设计的硬件在环实验平台能有效地模拟出实际制动时ABS的控制过程,同时ABS算法也能保证大坡道制动时越野汽车具有良好的方向稳定性。

摘要：为了实现智能汽车精确、快速、稳定的制动力控制,设计了一种电子液压制动系统,通过对该系统进行建模分析,结合电机控制,基于自抗扰控制方法,设计了一种主缸液压力串级控制器,利用AMEsim软件进行建模标定,并进行仿真分析,仿真结果表明,所提出的自抗扰控制器在系统最大建压150 bar的情况下,超调量为1.3%,控制精度优于PID控制器(超调量10%),不同目标主缸压力下的控制效果也优于PID控制器。

摘要：针对智能车路径跟踪控制问题,提出了一种基于前馈和多输入模糊LQR路径跟踪控制器。首先,建立了车辆二自由度动力学模型,构建了二自由度路径跟踪误差模型,设计了LQR控制器和前馈控制器。然后,针对传统LQR控制器对多变行驶工况适应性较差的问题,设计了一种以智能车行驶速度、道路曲率和路径跟踪的横向误差作为输入的模糊控制规则,对LQR控制器的权重进行调节。最后,使用AGV线控底盘进行实验,对该控制器进行了验证。结果表明,对于连续变道工况和双移线工况,设计的控制器能够较好地对目标路径进行跟踪。

摘要：针对商用车队列高速换道场景下稳定性问题,提出了一种考虑商用车队列状态耦合的分布式模型预测控制(DMPC)策略。采用分层控制策略,上位控制器构建商用车队列系统动力学模型,设计目标函数计算出期望加速度,下位控制器由期望加速度调节车辆节气门开度与制动压力。同时,建立了商用车队列换道轨迹规划模型并设计了基于前馈的二次线性调节器(LQR)。利用Trucksim与Matlab/Simulink联合仿真,结果表明:与普通MPC控制相比,DMPC控制能够提高商用车队列高速换道场景的轨迹跟踪性和系统稳定性。

摘要：随着车辆保有量的与日俱增,道路通行效率问题日益严重,特别是紧急救援车辆的救援效率问题。针对弯道路段因无法判断能否安全超越前方慢速行驶车辆,而导致后方紧急救援车辆低速跟随行驶的工况,提出了一种基于车路通信的弯道超车安全预测方法。运用车-路互联技术获取准确的路况信息,建立四自由度车辆动力学模型计算安全车速,并设计了车辆弯道超车行驶的安全碰撞预测算法,最后通过典型弯道路况进行仿真验证。仿真结果表明,该方法能够为驾驶员提供准确的预测信息,有效增强车辆超车行驶的安全性(与对向、同向车辆无碰撞)和稳定性(本车无侧滑、侧翻),提高道路通行效率。

摘要：为使车辆能精确地跟踪理想横摆角速度,从而提高车辆路径跟踪能力,提出考虑多性能约束的主动前轮转向静态输出反馈(SOF)控制方法.由于行驶中车辆轮胎的侧偏刚度是一强非线性参数,所以将侧偏刚度作为模型的不确定性参数.基于饱和线性轮胎模型,建立二自由度车辆动力学多胞型模型来对参数不确定性进行处理.针对该类不确定性系统,考虑具有区域极点配置约束与H_(∞)性能约束的鲁棒SOF控制器设计问题.给出了该类不确定系统的线性矩阵不等式(LMI)充分条件,并首次扩展运用一种坐标转换矩阵优化方法来迭代求解所得到的LMI条件,从而得到该类不确定性系统的鲁棒最优H_(∞)SOF控制器.MATLAB/Simulink和CarSim的联合仿真结果表明,所设计的SOF控制器可显著提高对期望横摆角速度的跟踪性能,改善车辆路径跟踪能力,且对模型参数的不确定性具有良好的鲁棒性.