【摘 要】
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为提高智能车在不同速度和载荷下的路径跟随精度和稳定性，提出一种基于反馈纯跟踪的智能车路径跟随方法。首先，基于车辆运动学模型和纯跟踪模型分析影响控制效果的因素；然后根据车辆速度和路径曲率动态调整前视距离，将横向偏差作为反馈变量对传统纯跟踪控制方法进行补偿；接着通过仿真试验选定控制参数，分析控制参数对路径跟随精度和车辆稳定性的影响；最后通过实车试验，验证该方法在实车环境中的控制性能。结果表明，该方法具
【基金项目】
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军队重点学科专业建设项目（4142Z17）资助；
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为提高智能车在不同速度和载荷下的路径跟随精度和稳定性，提出一种基于反馈纯跟踪的智能车路径跟随方法。首先，基于车辆运动学模型和纯跟踪模型分析影响控制效果的因素；然后根据车辆速度和路径曲率动态调整前视距离，将横向偏差作为反馈变量对传统纯跟踪控制方法进行补偿；接着通过仿真试验选定控制参数，分析控制参数对路径跟随精度和车辆稳定性的影响；最后通过实车试验，验证该方法在实车环境中的控制性能。结果表明，该方法具有较高的路径跟随精度，在不同速度和载荷下保持良好的适应性和稳定性。
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古文字作为人类用符号来记录古代历史、经济、文化、科学技术发展的瑰宝,其对文明历史的传承和知识文化的传播发挥着不可替代的作用。然而古文字一直是冷门领域,相关的研究资料也是非常贫瘠。究其原因主要是其自身的特殊性,比如需要掌握丰富的专业知识和多年的研究经验的学者,同时由于历史发展和保护条件有限,大量古文字载体存在不同程度的损毁。因此古文字的保护研究工作迫在眉睫。古文字识别是古文字学最为核心的研究课题,本
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作为自然语言处理领域的一项关键任务,实体关系抽取受到越来越多的关注,其目的是从原始文本中获取结构化知识,得到＜头实体、关系、尾实体＞形式的三元组。提取的三元组被广泛用于知识图谱、智能搜索、电商推荐、问答系统等领域,有着重要的研究与应用价值。实体关系联合抽取利用实体和关系间紧密的信息交互,同时抽取实体以及实体对之间的关系,很好地缓解了流水线方法所存在的错误传播等问题。中英文由于语言之间的差异性,在实
近年来,随着互联网技术的发展以及信息搜集工具的进步,我们的生活已经被各种各样的数据包围。数据信息已然成为了一种十分重要的资源,对人们有着十分重要的意义。如何从海量的,纷繁复杂的数据中提取有用的信息成为了科学界与产业界共同关注的热点。因此,各式各样的数据挖掘方法被不断地提出。聚类,作为数据挖掘领域地一个重要的技术手段,它可以在无任何先验知识的情况下,通过探究数据之间的内在关系来将一组对象进行划分归类
自然界中的事物以不同的形式相互联系着,这种联系构成了一种复杂的系统。如何从这种复杂系统中寻找出其内在蕴含的信息,揭示系统的运行规律,探究事物发展和联系的本质,已逐渐成为科学家的研究焦点。如果把复杂系统中的事物个体抽象为网络中的节点,把事物个体间的关系抽象为网络的连边,那么就可以把复杂系统抽象为复杂网络。随着对复杂网络研究的不断深入,复杂网络的分析方法已渗透到现实世界的各个领域,被广泛应用于社会、交
不管是传统的机器学习,还是现在的深度学习,事件序列预测任务都始终贯穿了它们的发展历程。具体而言,机器学习模型需要从事件序列（Events Sequence）中提取合适的历史信息,并通过这些历史信息得到未来事件的条件概率分布,从而实现对未来事件的预测。一般而言,深度学习使用循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,或是带有掩盖机制（Mask）的自注意力（Self-At
目标检测和视觉导航是无人驾驶的关键技术。传统的道线检测依赖于特征提取和检测校正，交通标志识别依赖于色彩分析和图像分割，然而道路场景的剧烈变化导致算法的鲁棒性较差。基于模拟的无人驾驶场景，本文探究深度学习模型LaneNet和YOLOv4，以完成智能车的视觉导航与目标识别。针对不同识别任务，文章采取传统视觉与深度学习结合的方式，保证算法的鲁棒性与实时性。在室内模拟场景中，智能车的无人驾驶系统能够准确实
钟秉林教授的新版著作《高考改革：理想与现实》，聚焦新高考改革，基于访谈和问卷调查等实证研究方法，对新高考改革进行持续的跟踪评估，为推进新高考提供理论支持，是新高考改革研究的重要成果。该书既肯定新高考的成效，也直面问题，为完善新高考提供改革参考。该书所收录的多篇论文曾对新高考改革的政策调整与实践改进起到实质性推动作用，产生了较大的社会效益和学术影响。
聚类,也称为聚类分析,是最基本和最重要的无监督学习范式之一。它旨在根据数据样本间的相似度情况,将样本划分到不同的簇（组）,分配到同一个簇中的样本的相似性高,不同簇中的样本的相似性低。传统的聚类算法仅能从给定的数据中找出一个聚类结果。然而,由于数据采集和存储技术的进步,人们所分析的数据更为复杂,其中可能包含不同种类的异构特征。例如,数据集中的特征可能包含不同量纲的特征或采集自多个来源。这些特征的不同