推荐5篇关于智能汽车的计算机专业论文

今天分享的是关于智能汽车的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能汽车等主题,本文能够帮助到你

智能驾驶汽车横纵向协同控制方法研究

这是一篇关于智能汽车,横向控制,纵向控制,线性二次型调节器LQR的论文, 主要内容为智能汽车是集环境感知、决策规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合性产物,也是构建未来城市智慧交通系统的重要组成部分。其中,横纵向协同控制作为智能汽车实现自主行驶的关键环节,主要通过调节车辆的速度、转向、制动等参数,使汽车能在复杂路况下安全平稳地运行。本文针对复杂工况下轨迹跟踪精度和速度跟踪稳定性等问题,考虑到智能汽车为多输入—多输出非线性时变系统且易受外界干扰等特点,分别提出了车辆的横向控制、纵向控制以及横纵向耦合控制的解决方案,主要工作内容如下:(1)建立车辆系统模型。基于必要的假设条件,分别从车辆运动学、车辆横向及纵向动力学、轮胎模型等角度出发,建立车辆数学模型,为后续控制器设计及仿真提供模型基础。(2)设计基于远、近点结合的横向控制器。针对横向控制过程中的轨迹跟踪精度问题,利用预瞄跟随理论和LQR控制方法分别设计了远、近点控制模块,通过远、近点控制器计算出各自期望转角并以加权求和的方式输出最优前轮转角。其中,近点控制器设计以车辆动力学为基础构建轨迹跟踪模型,采用线性二次型最优控制算法设计横向控制器,同时通过引入前馈控制来补偿系统稳态误差。远点控制器设计以预瞄跟随模型为基础,依据“最小误差原则”求解出期望前轮转角。(3)设计基于分层结构的纵向控制器。针对纵向控制过程中的速度跟踪问题,首先,基于分层设计的思想,利用有限状态机设计上层控制器,以求解期望加速度;其次,采用基于加速度反馈的PI控制方法设计下层控制器,对油门或刹车进行控制,以实现期望速度跟踪;最后,通过软件仿真进行有效性验证。(4)设计横纵向协同控制系统,并进行实验验证。考虑到车辆运行环境的复杂性,单独的横向或纵向控制无法满足实际需求,选择速度作为切入点将横向运动与纵向运动耦合起来,建立智能汽车协同控制系统。同时,为验证所提出的横纵向协同控制算法的有效性,进行不同工况下的仿真和实车测试。

车辆多模态视觉感知系统的设计与开发

这是一篇关于智能汽车,环境感知,图像配准,图像融合,目标检测的论文, 主要内容为在新一轮科技革命和产业变革的背景下,快速发展的计算机技术与传统汽车行业深度融合,智能汽车成为产业发展的战略方向。作为智能驾驶关键技术中的数据前端,车辆感知系统利用多种传感器收集数据,并以此为基础进行算法分析,提取有价值的外部环境信息,供车内乘员及辅助驾驶系统做出驾驶行为决策。本文主要研究设计和实现一个车辆多模态视觉感知系统,选用可见光与红外摄像头作为视觉传感器,以此为基础实现像素级和语义级的外部环境感知。在像素级,基于图像融合技术对不利条件下的可见光图像进行增强;在语义级,基于目标检测与跟踪技术对行人与车辆等目标进行实时监控。为实现上述目标,本文主要完成了以下两方面的工作:(1)算法研究层面:首先,本文提出了一个跨模态的图像配准算法,用以解决可见光与红外图像像素坐标不对齐的问题。该方法一方面使用栅格化的多尺度特征提升了配准参数预测的准确性;另一方面基于对比学习的思路训练了一个跨模态相似度度量模型,实现了配准模型的半监督训练。其次,针对图像融合时可见光与红外图像灰度区域分布不一致的问题,本文提出了一个灰度匹配预处理方法以实现昼夜一致的图像增强效果。(2)系统开发层面:首先,针对硬件平台在资源绑定、状态管理等方面不完善的情况,本文设计了一个系统维护模块实现链路管理,内存管理与任务调度功能以解决上述问题。随后,对于感知功能实现时需要部署的各个算法模型,本文依据算法架构与硬件资源的特点进行了合理分配与优化实现,以期达到最佳的执行效率。通过上述两方面的工作,本文实现了一个实用的车辆多模态视觉感知系统,在真实的道路测试中取得了良好的表现。

恶劣天气下智能车载信息系统体验设计研究

这是一篇关于恶劣天气,智能汽车,车载信息系统,体验设计的论文, 主要内容为汽车智能化发展背景下,车载信息系统作为车辆的关键组成部分,正朝着数字化、智能化和集成化的方向发展,其所应用的场景范围不断扩大,用户驾驶体验也越来越丰富。但集多功能、多信息、显控一体化的车载信息系统为用户提供方便的同时,也不同程度的造成了驾驶分心和驾驶负荷的提升。多变的任务和复杂的驾驶场景给用户带来了巨大的挑战,天气则是驾驶场景中的重要因素,其中恶劣天气对驾驶安全影响最为明显。因此,本课题针对恶劣天气下驾驶场景,研究智能车载信息系统的体验设计价值与策略,旨在提升不同复杂情境下车载用户体验和驾驶安全。本研究以智能车载信息系统为研究对象,通过扎根理论方法对收集到的原始资料进行编码解构,针对恶劣天气场景中的用户体验影响因素展开研究,构建出恶劣天气下车载信息系统的体验因素框架,提出基于环境-用户-行为-设备四个维度的设计策略,完善车载信息系统在复杂驾驶场景中的体验设计思路。本研究共分为六章。第一章,通过对行业实践和学术研究现状进行综合分析,挖掘车载信息系统领域未被充分研究的问题;第二章,基于情境感知理论的研究,结合恶劣天气情境特征和车载信息系统用户行为分析,归纳出环境、用户、设备三个主要驾驶情境分类并进行分析研究,后运用标准化的扎根理论方法对获取到的用户原始资料进行分阶段式编码程序分析,构建出恶劣天气下车载信息系统的体验影响因素框架;第三章,通过定量问卷与定性访谈调研方法,界定出恶劣天气下用户模型和驾驶体验旅程中的关键触点,通过开展工作坊研究和kano模型评估,得到四个重要设计方向:环境信息实时性、用户服务定制化、交互自然性和设备可用性;第四章,主要输出设计原则和设计策略,首先以安全性为目标提出了注意力抗干扰、信息强感知、功能易操作以及语义易识别四个设计原则;其次构建出设计策略,实时感知和信息减载的环境策略、系统自适应与定制化服务的用户策略、自然协同和主动交互的行为策略、场景导向和辅助决策的设备策略;第五章,对所提出的设计策略进行了关键要点的设计产出与验证,以特斯拉model3设计案例对体验设计策略进行了验证与完善;第六章,对本研究内容中的局限性与不足进行了客观分析,并探讨了对未来车载信息系统研究的展望。通过对恶劣天气下驾驶体验的研究,提出了基于安全性和易用性的车载信息系统体验设计策略,为汽车车载的设计与开发提供了参考依据,推动汽车的智能化发展。

基于节点嵌入的车辆出行目的地推荐研究与应用

这是一篇关于车辆出行目的地推荐,智能汽车,嵌入技术,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网的普及,人们的行为数据越来越容易获取,这些数据的背后隐藏着巨大的价值,利用这些数据可以推断人们的行为模式。在智能汽车的研究方面,过去对未来汽车的设想逐渐成为现实,自动驾驶、车联网、人机交互、位置服务等已成为当前的研究热点,而这些功能都需要行为数据的支持。汽车已不再是简单的交通工具,而是一个集车辆、计算机、互联网、人工智能、通信和自动化等技术的高科技产品。基于GPS(全球卫星定位系统)数据的位置服务和智能汽车发展方向十分契合。通过对智能汽车出行数据的收集、处理及分析,进行目的地预测推荐,不仅可以提高用户的使用乐趣,还可以根据此预测分析当前城市的交通状况并对此做出适当提醒,车辆调度系统也可根据预测结果及时判断实时路况,规划更加合理高效的行驶路线,这对城市交通规划以及城市建设规划具有及其重要的意义。因此本文根据车辆的GPS出行数据,提出了基于节点嵌入的车辆出行目的地推荐模型,并且依此开发了相应的车辆出行目的地推荐系统。本文的主要工作如下:(1)介绍了车辆出行目的地推荐系统的课题背景、研究意义和国内外的研究现状,介绍了推荐算法、机器学习算法、嵌入技术和基于地理位置的行驶数据预处理技术。(2)针对车辆出行数据进行分析,探索总结了时间与目的地推荐的关联性,分析了用户出行行为和地理位置网格化的意义。(3)提出了一种通过汽车历史行驶数据的基于位置和用户嵌入的目的地推荐模型。首先,对于汽车的GPS出行数据进行预处理,根据汽车出发地和目的地的经纬度,通过地理位置网格技术将其离散化并处理成地理网格标识,把对于经纬度的推荐处理成对于地理网格的推荐。其次,使用基于节点嵌入的模型对汽车出行目的地进行推荐。根据汽车历史行驶记录,使用贝叶斯模型最大化目的地的后验概率,而通过位置嵌入挖掘始发地和目的地之间的关系,可以进一步提高预测准确度。在实验中,将所提算法与其他算法的实验结果进行了对比分析。(4)根据提出的模型开发了车辆出行目的地推荐的原型系统,该系统主要包括历史驾驶信息注入、汽车目的地推荐和POI推荐等功能。用户可以通过使用注入功能注入用户的出行信息,而目的地推荐功能可以为用户预测可能要去的目的地。