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World File Search System巡航控制
原创研究论文 一种用于安全的智能自适应巡航控制的新型系统架构
自适应巡航控制 (ACC) 遵循自动驾驶汽车的工业和安全标准，是现代车辆中广泛使用的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能。ACC 目前可根据驾驶员的期望速度值来控制速度。本研究介绍了一项重大进步：智能自适应巡航控制 (IACC) 功能，同时开发了一种控制系统架构，通过将其集成到自动驾驶汽车中，该架构有望在科学、经济和社会层面做出显著贡献。该设计融合了交通标志和限速识别 (TSLR)、ADAS 功能和全球定位系统 (GPS) 数据等关键元素，主要通过这些支持功能增强驾驶员安全性。主要重点是设计一个可容纳这些新功能以确保安全驾驶的系统架构。IACC 系统架构的创建采用基于模型的系统工程 (MBSE) 的方法。通过这种 MBSE 方法，我们制作了系统级图表，并系统地解决了安全问题。我们设计了几种方案来评估贡献，随后进行了测试和分析。该架构特别强调 IACC 的安全方面。利用 TSLR 功能，系统可以解读交通标志并从外部来源获取限速数据，防止车辆速度超过规定限速。将设定速度值与限速进行比较，确保遵守安全参数。在这种情况下，系统利用 GPS 数据识别前方车辆，增强了在蜿蜒道路上的驾驶员支持。与其他自适应巡航控制概念相比，这种方法显著提高了 IACC 功能的可靠性，尤其是在安全灵敏度方面。
电动汽车实时鲁棒生态自适应巡航控制策略
摘要 — 本研究通过一种计算效率高的鲁棒控制策略解决了联网电动汽车的生态自适应巡航控制问题。该问题在空间域中采用非线性电力传动系统模型和运动动力学的真实描述来制定，以产生凸最优控制问题 (OCP)。OCP 通过一种新颖的鲁棒模型预测控制 (RMPC) 方法解决，该方法处理由于模型不匹配和前导车辆信息不准确而引起的各种干扰。RMPC 问题通过半正定规划松弛和单线性矩阵不等式 (sLMI) 技术解决，以进一步提高计算效率。使用实验收集的驾驶周期评估所提出的实时鲁棒生态自适应巡航控制 (REACC) 方法的性能。通过与标称 MPC 进行比较来验证其鲁棒性，标称 MPC 会导致速度限制约束违规。所提出方法的能源经济性优于最先进的时域 RMPC 方案，因为可以将更精确拟合的凸动力传动系统模型集成到空间域方案中。与传统恒定距离跟随策略 (CDFS) 的额外比较进一步验证了所提出的 REACC 的有效性。最后，验证了 REACC 可以借助 sLMI 和由此产生的凸算法实现实时实现。
巡航控制速度限制器RPM限制器安装手册
can-bus用于大多数现代车辆，因为它在车辆系统中提供了灵活而稳健的通信。AP900CI实际上可以连接到任何车辆，因为可以使用有关车辆型号的正确CAN数据对产品进行编程。AP900CI通常由您的供应商提供特定于车辆的数据预编程。如果您在定期的基础上安装AP900CI和SL900CI，则也可以自己为所需车辆编程模块，您需要USB编程电缆（LTK-0900090）。这使得为多辆车储存产品变得更加容易。编程应用程序还提供了在安装之前和期间调整AP900CI设置的可能性。，例如参与时间（初始化），稳定速度（增益），设定速度限制和操作选项。也可以使用笔记本电脑使用诊断功能，您可以在视觉上检查输入和输出信号。