检索结果-南通市图书馆

时代汽车 2024年第15期 133-135页

作者：程潮西安蒙德商务科技有限公司陕西西安710065

车载传感器在现代汽车动态性能监测与控制中扮演着越来越重要的角色。本文探讨了各类车载传感器的工作原理、特点及其在汽车动态性能监测与控制中的应用。通过对加速度传感器、角速度传感器、轮速传感器等的分析,阐述了利用传感器采集... 详细信息

车载传感器在现代汽车动态性能监测与控制中扮演着越来越重要的角色。本文探讨了各类车载传感器的工作原理、特点及其在汽车动态性能监测与控制中的应用。通过对加速度传感器、角速度传感器、轮速传感器等的分析,阐述了利用传感器采集和分析车辆运动状态数据,实现车辆动态行为的实时监测与主动控制的方法。本文讨论了传感器融合技术在提高监测与控制精度、可靠性方面的应用前景。车载传感器与先进控制算法的结合,将有助于实现更安全、更智能、更高效的车辆运动控制,促进智能网联汽车的发展。

关键词：车载传感器汽车动态性能车辆运动控制传感器融合

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基于车载传感器数据的智能驾驶辅助系统优化

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汽车与新动力 2024年第5期 17-20页

作者：汪茵商丘技师学院

随着汽车技术的快速发展，智能驾驶辅助系统（ADAS）在提高道路交通安全性方面的作用越来越重要，然而现有系统在复杂道路环境下的安全性能仍有待提高。通过分析车载传感器数据对ADAS性能进行优化，采用机器学习算法对多源传感器数据进... 详细信息

随着汽车技术的快速发展，智能驾驶辅助系统（ADAS）在提高道路交通安全性方面的作用越来越重要，然而现有系统在复杂道路环境下的安全性能仍有待提高。通过分析车载传感器数据对ADAS性能进行优化，采用机器学习算法对多源传感器数据进行融合与分析，并由此提出一种障碍物检测与轨迹预测改进方法。实车测试结果表明，该方法在检测准确率和计算效率方面均优于现有算法，研究成果可为ADAS的进一步优化提供新的思路和方法。

关键词：智能驾驶辅助系统车载传感器数据融合机器学习障碍物检测轨迹预测

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基于CAN总线和GPRS的车载传感器网络平台的实现

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传感器与微系统 2008年第3期27卷 83-85页

作者：许勇游张华桂林电子科技大学计算机与控制学院广西桂林541004

给出了基于CAN总线和通用分组无线业务(GPRS)的车载传感器网络平台的解决方案和软件、硬件的实现。结合汽车轮速传感器,说明了传感器节点的信号处理和数据计算。通过设计CAN通信模块,实现车载传感器数据的网络化传输;采用包含GPRS模块... 详细信息

给出了基于CAN总线和通用分组无线业务(GPRS)的车载传感器网络平台的解决方案和软件、硬件的实现。结合汽车轮速传感器,说明了传感器节点的信号处理和数据计算。通过设计CAN通信模块,实现车载传感器数据的网络化传输;采用包含GPRS模块的传感器网关节点,实现车载传感器与远程计算机间的无线数据通信。该车载传感器网络平台具有很强的通用性。

关键词：通用分组无线业务车载传感器网络平台

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基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别

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天津师范大学学报（自然科学版） 2023年第2期43卷 74-80页

作者：吴东昊马春梅武盼盼孙华志王佳宇房一阁天津师范大学计算机与信息工程学院天津300387

本文从图(graph)的角度出发,提出基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别模型.首先,通过挖掘传感器间的关联性构建传感器的图结构;其次,基于时间信息融合策略的不同,提出基于LSTM的层级时空图卷积网络(H-STGCN)和修正的时空图卷积网络(... 详细信息

本文从图(graph)的角度出发,提出基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别模型.首先,通过挖掘传感器间的关联性构建传感器的图结构;其次,基于时间信息融合策略的不同,提出基于LSTM的层级时空图卷积网络(H-STGCN)和修正的时空图卷积网络(M-STGCN),用于捕捉传感器的时空相关性进行驾驶行为识别;最后,在公开的2个驾驶行为数据集上进行实验,结果表明H-STGCN模型的识别效果优于现有方法.

关键词：驾驶行为识别车载传感器图卷积空间依赖性

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面向车载传感器基于时空图卷积的驾驶行为识别研究

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作者：吴东昊天津师范大学

学位级别：硕士

随着交通工具的快速发展,全世界的交通安全问题愈来愈显著,对社会的经济与稳定产生了巨大影响。高级辅助驾驶系统(ADAS)能够辅助驾驶员预先察觉到可能发生的危险,提高车辆行驶安全,其中驾驶行为识别发挥着重要作用。通过识别车辆驾驶行... 详细信息

随着交通工具的快速发展,全世界的交通安全问题愈来愈显著,对社会的经济与稳定产生了巨大影响。高级辅助驾驶系统(ADAS)能够辅助驾驶员预先察觉到可能发生的危险,提高车辆行驶安全,其中驾驶行为识别发挥着重要作用。通过识别车辆驾驶行为,ADAS能够分析并预测危险驾驶的发生,进一步提醒或帮助驾驶人减少驾驶风险,以避免交通事故的发生。车辆内部的传感器能够实时反应驾驶员自身的驾驶状态,且收集数据手段便捷,不易受环境因素影响,因此近年来基于车载传感器的驾驶行为识别方法发展迅速,如何充分利用车载传感器以达到高精度的识别效果是研究重点。针对车载传感器数据的建模、时空特征提取和基于车载传感器的驾驶识别问题,本文从图(Graph)的角度出发,构建车载传感器数据,通过深度学习方法,提出基于车载传感器的驾驶行为识别模型,以提取传感器序列的时空关联信息。本文的研究包含如下:(1)在空间上,本文基于车载传感器的数据特性,通过挖掘各传感器关联性,提出传感器图结构先验表示方法;其次,为获得更好的稀疏有向交互,利用自注意力机制构建了传感器可学习图结构,并基于图卷积结构搭建了先验图与可学习图的图学习分支,融合了先验图信息与可学习图信息,在空间层面获得更好的数据交互;最后,本文在公开的三个真实驾驶行为数据集上验证了该方法的有效性,实验表明显式图建模的方法能够更充分地利用车载传感器的空间信息,获得了更高的识别精度结果,并且识别效果优于现有的方法。(2)在时间上,本文为进一步提取车载传感器的时间信息,基于LSTM设计了融合历史信息与未来信息的Encoder-Decoder结构,以利用车载传感器的未来信息,从而辅助识别当前时刻的驾驶行为。本文基于上述方法搭建了自适应未来时空图卷积网络(SF-STGCN),在进一步的实验中,本文验证了融合未来信息的有效性,同时该网络获得了更佳的识别精度。

关键词：驾驶行为识别车载传感器图卷积空间依赖性未来信息

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基于5G与车载传感器的车辆组合导航系统研究

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计算机科学与应用 2020年第9期10卷 1618-1624页

作者：岳克强卢朝洪李巍孙玲玲杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州杭州云动智能汽车技术有限公司浙江杭州

车辆定位是车联网技术中重要组成部分,当前城市高楼密集区等环境下,车载全球导航卫星系统定位精度不佳,难以实现高精度定位。随着5G无线通信的快速发展,用组合定位来改善车辆定位精度具有重要意义。本文通过研究车辆运行中传感器采集到... 详细信息

车辆定位是车联网技术中重要组成部分,当前城市高楼密集区等环境下,车载全球导航卫星系统定位精度不佳,难以实现高精度定位。随着5G无线通信的快速发展,用组合定位来改善车辆定位精度具有重要意义。本文通过研究车辆运行中传感器采集到的速度及偏转角度信息,结合5G通信系统,提出一种基于5G的车载组合导航系统来提高定位精度,仿真结果表明,在室内或室内外交界处等缺少GNSS信号情况下,组合导航系统能够有效提高车辆定位精度。

关键词：车辆定位 5G 车载传感器组合导航

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