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基于大数据云平台的自动驾驶多场景测试方法 被引量:1
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作者 刘彦博 申赞伟 +3 位作者 郭健美 孙伟奇 熊鑫 黄鹏升 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第11期199-203,218,共6页
传统自动驾驶测试开发存在协作性差、工具分散等弊端。为此,设计了一种基于云、管、端协同的智能测试系统。在无人驾驶教学平台构建人工智能算法进行数据采集,上传到大数据云平台进行存储、处理和分析;应用深度学习的目标检测框架,对场... 传统自动驾驶测试开发存在协作性差、工具分散等弊端。为此,设计了一种基于云、管、端协同的智能测试系统。在无人驾驶教学平台构建人工智能算法进行数据采集,上传到大数据云平台进行存储、处理和分析;应用深度学习的目标检测框架,对场景下所有目标车辆进行识别;采用车端联合云平台的迭代模式,在车端采集海量道路环境数据,在云端进行模型算法开发和仿真,将算法程序下载到车端。该智能测试系统契合自动驾驶多场景开发模式,提高模型训练速度和开发效率,达到多传感器融合场景的测试标准。 展开更多
关键词 自动驾驶 云端训练 人工智能开发平台 场景测试
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基于MBD的线控底盘实验设计方法 被引量:2
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作者 刘彦博 孙伟奇 +3 位作者 史瑞 陈思聪 郝丽 申赞伟 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第5期192-196,215,共6页
模型设计(Model based Design,MBD)方法被广泛用于汽车嵌入式设计开发。近些年随着智能网联汽车的发展,其Simulink模型也越来越复杂,从上万行代码跃升至百万级以上代码。因此需要对功能模型进行适当的分解,以促进代码的可维护性、可理... 模型设计(Model based Design,MBD)方法被广泛用于汽车嵌入式设计开发。近些年随着智能网联汽车的发展,其Simulink模型也越来越复杂,从上万行代码跃升至百万级以上代码。因此需要对功能模型进行适当的分解,以促进代码的可维护性、可理解性。设计并搭建了基于MBD的线控底盘微缩模型。以Simulink模块化编程为基础、结合控制理论、车辆运动学以及电气工程相关知识,完成了无人驾驶阿克曼底盘的仿真模型,并将仿真代码烧录到实车。该实验系统能够用于实验教学,并通过基于MBD教学方法,提升学生线控底盘的设计能力。 展开更多
关键词 自动驾驶 线控驱动 模型设计 实验系统
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