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车路协同路侧感知融合方法的研究
摘要:
随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。
面向飞行器结构健康管理的数字孪生及应用研究综述
摘要:
数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究,目前已经成为全球制造业的前沿热点领域。解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素,提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型;梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术,特别是4项关键的数字工程技术能力,包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析;分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程,总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究,探索了基于数字孪生的生命周期管理范式。随着更高价值飞行器的不断研发和使用,以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升,集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势。
基于生理信号的警觉度检测研究综述
摘要:
警觉度反映了大脑的警惕状态。在航空航天、车辆驾驶、医疗军事等领域检测操作员的警觉度对减少事故概率具有重要意义。综述了近10年在基于生理信号的警觉度检测领域的研究进展,将其分为基于脑电、心电、脑血红蛋白浓度、其他生理信号和多生理信号五类,分析了各类方法的现状和发展趋势,发现目前使用的生理信号中,脑电最为常用,心电、眼电、脑血红蛋白浓度次之。且绝大多数研究仅对清醒和困倦这两种警觉水平进行判断,分类数较低。目前研究一方面趋向于通过寻找新的敏感特征、改进检测算法、结合其他生理信号等来提高准确率;另一方面趋向于开发穿戴式、无线化的生理信号传感器以推进警觉度检测实用化。
航天器综合测试技术与发展趋势综述
摘要:
航天器综合测试技术是在航天器总装和试验过程中,依据“激励-响应”基本测试原理,运用“实物+仿真”测试方法,获取被测航天器定性、定量参数信息,并进行处理和评定的技术。从航天器综合测试需求出发,以综合测试技术流程为主线,以测试原理与方法、测试设计与研制、测试验证与评估为重点,从测试性设计、测试方案设计到测试实施全过程概述了航天器综合测试技术与发展趋势。
作战飞机智能座舱研究
摘要:
传统机载座舱使得机组成员的生理、心理和智力限制成为立体作战环境人机回路中的薄弱环节,智能座舱的研究应运而生。详细阐述了作战飞机座舱的发展情况、适应战场环境的智能座舱内涵,提出智能座舱应成为机组人员的“智能助手”,以支撑安全、高效地完成飞行和作战任务。分析了智能座舱急需研究的关键技术,即支持沉浸感知的四维大态势显示技术、支持武器即插即用的人机交互界面技术、多通道人机控制技术和顺应未来机组习惯的“APP+”人机交互界面技术,提出解决这些关键技术的具体研究方法。分析表明:基于“APP+”的机载座舱显示技术是未来智能座舱的发展趋势。
智能优化算法在机械故障诊断领域的应用综述
摘要:
开展机械设备的故障诊断对保障设备的稳定运行和企业的安全生产具有重要意义。故障诊断的准确率在很大程度上受所提取特征质量、诊断模型参数的影响,因此采用优化算法进行特征优选、寻找模型最优参数是提高诊断准确率的关键。介绍了3种经典智能优化算法和3种新型智能优化算法的原理、基本运算过程及应用现状;总结了算法的优缺点,提出了改进算法;重点分析了各算法在机械故障诊断中的具体作用,并对未来智能优化算法在故障诊断领域的研究方向进行了展望。
激光光条中心线提取研究综述
摘要:
激光光条中心线提取在视觉测量、三维重建等领域具有重要的作用。介绍了不同类型的中心线提取模型,并且回顾了这些模型的转变和创新。具体来说,根据模型采用的核心算法,将中心线提取模型分为传统提取模型和基于深度学习的提取模型;传统中心线提取模型又分为极值模型、灰度重心模型、曲线拟合模型、基于Hessian矩阵的Steger模型和可变方向模板模型;结尾从优缺点及其克服的问题等角度对比分析了不同类型的算法模型。分析表明传统激光光条中心线提取算法在图像的适应性和处理的实时性上有较为明显的不足,指出光条中心线提取模型的发展应逐渐偏向于灵活性、泛化性、实时性更强的深度学习领域。
基于电容传感的滑油磨粒监测技术研究进展
摘要:
航空发动机内部旋转部件等区域的磨损,是造成其故障的重要原因。磨损所产生的磨粒是旋转部件磨损状况的重要信息载体,对滑油磨粒进行在线监测,不仅能够掌握滑油系统的健康状态,而且能诊断和评价滑油流经的旋转部件的磨损状况。电容传感器因其结构简单、集成度高、灵敏度高等优势,在滑油监测领域具有应用前景。主要介绍了基于电容测量原理的不同类型传感器及相应的检测技术,并论述了不同类型电容传感技术的优缺点,综述了基于电容传感的滑油监测技术的研究现状。在此基础上展望了滑油磨粒电容传感技术未来发展方向,提出应从环境因素、多维度信号特征提取、磨粒监测收集分析一体化和预测发动机损伤情况等方面进行重点研究,旨在进一步提高滑油磨粒电容传感技术的成熟度以实现工程应用。
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