简介:针对分布式电驱动车辆的操纵稳定性问题,设计了一种基于直接横摆力矩的分层控制策略.上层车辆运动控制器采用模糊控制策略,以二自由度模型为参考对象跟随期望状态下的横摆角速度和质心侧偏角,制定出维持车辆稳定行使所需要的纵向力和横摆力矩;下层基于轮胎负荷率最小的目标优化函数,参考电机和路面附着限制,采用加权最小二乘法将转矩合理分配至8个车轮.为与基于规则的平均分配方法进行对比,利用TruckSim和Matlab/Simulink完成了车辆在2种工况下的联合仿真,结果表明:模糊控制策略能对车辆目标状态进行良好跟踪,转矩优化分配方法能更好地跟随参考状态,降低车轮转矩和轮胎负荷率,提升车辆的稳定性.
简介:通过仿真对比研究了基于特征匹配的目标识别算法快速性及鲁棒性问题.采用目前常用的STAR、FAST、SIFT(scaleinvariantfeaturetransform)、SURF(speededuprobustfeatures)、ORB(orientedFASTandrotatedBRIEF)、BRISK(binaryrobustinvariantscalablekeypoint)和FREAK(fastretinakeypoint)等算法,对算法快速性和鲁棒性进行比较,并通过不同检测子与描述子的相互结合,找出最佳组合方式,提出了一种运用匹配点数与总耗时的比值来衡量算法综合性能好坏的新方法.仿真对比证明,FAST检测子、BRISK描述子以及STAR与BRISK的组合具有较好的性能.