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汽车线控转向系统作为一种新型的电控转向系统,可以提高驾驶的操纵稳定性,使车内空间布置更加灵活,还有利于集成智能驾驶其他的功能并进行统一控制。线控转向系统利用驱动电机、控制器和多传感器等技术代替传统机械转向系统里方向盘和转向机构之间的机械连接。带有线控转向系统的车辆行驶中,驾驶员感受到的路况信息由路感电机模拟产生,因此路感模拟的优劣性对线控转向系统至关重要。本文结合校企合作项目“汽车线控转向系统的开
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线路零部件作为输电线路的主要构成部分,其工作状态对电力系统的运转有很大影响,因此需要定期对线路进行巡检。巡检过程中工作人员会借助设备拍摄大量的线路零部件图片,如果利用人工进行识别、判断,效率低下且成本较高。同时,传统检测方法受人造特征局限性的影响,识别效果也不理想。随着深度学习的发展,在目标检测领域中,卷积神经网络学习特征的能力和处理复杂场景的能力表现突出,从而备受关注。本文提出了基于卷积神经网络
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人工智能飞速发展,机器人技术越发成熟。以定位、路径规划、路径追踪等导航技术为代表的研究领域成为机器人研究的热点问题,路径规划算法是其中的关键技术之一。人工势场法由于实时性好、计算简单,在移动机器人局部路径规划算法中得到了广泛应用。针对局部路径规划过程中传感器信息不全、机器人容易陷入局部极小点陷阱和在陷阱区域震荡徘徊等情况,本文基于人工势场法,与模糊控制和有限状态机等算法相结合,克服传统人工势场法中
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