分析了铰接履带车辆在坡上行驶时的受力情况,建立了差速器工作与闭锁时车辆稳态行驶的力学方程,在RecurDyn软件中建立了铰接式履带车辆的多体动力学模型和差速器工作与闭锁时的驱动控制模型,进行了硬质路面、黏土路面、重黏土路面和干沙路面的爬坡仿真,分析了部分履带行走机构工作条件下的爬坡能力,分析了履刺高度对爬坡能力影响。 ### 基于RecurDyn的铰接式履带车辆爬坡性能分析 #### 一、引言 铰接式履带车辆作为一种重要的工程机械，在煤矿等恶劣环境下具有广泛的应用前景。这种车辆通常装备四条履带行走机构，在不同的路况条件下能够实现灵活的行驶模式调整，以确保最佳的牵引力表现。为了深入研究这类车辆的爬坡性能，本研究通过RecurDyn软件建立了铰接式履带车辆的多体动力学模型，并进行了多种路面条件下的爬坡仿真试验。 #### 二、铰接履带车辆爬坡行驶的力学分析 铰接履带车辆在坡上行驶时的受力分析是理解其爬坡性能的基础。车辆在坡道上行驶时主要受到以下几种力的作用： 1. **牵引力**（F）：发动机提供的动力。 2. **滚动阻力**（Fr）：履带与地面接触时产生的阻力。 3. **重力**（mgn）：车辆自身的重量。 4. **支撑力**（N）：地面给予车辆的支持力。 5. **前后车相互作用力**（Fx、Fy）：铰接结构使得前后两部分车辆之间存在相互作用力。 对于铰接式履带车辆而言，可以将整个系统分为前后两个部分进行分析： - **前车受力分析**： - 牵引力（F1）、滚动阻力（Fr1）、重力（mgnsinθ）、前后车相互作用力（Fx、Fy）之间的关系满足一定的平衡条件。 - 通过这些力的平衡方程可以求解出在特定工况下车辆的稳定状态。 - **后车受力分析**： - 后车同样受到牵引力（F2）、滚动阻力（Fr2）、重力、相互作用力的影响，且满足类似的平衡条件。 #### 三、差速器工作与闭锁时的力学方程 当车辆行驶在不同路况下时，差速器的工作状态会直接影响到车辆的爬坡能力： 1. **中央差速器正常工作时**： - 牵引力（F1 = F2）取决于发动机提供给车辆的最大驱动力以及地面所能提供的最大推力中的较小值。 - 正常工作时，车辆可以通过差速器调节前后轮的速度差异，以适应不同的路面条件。 2. **中央差速器闭锁时**： - 当需要克服更大的阻力时，可以通过闭锁差速器使前后两部分同时工作，从而获得更高的牵引力。 - 在这种情况下，总牵引力（F1 + F2）将等于发动机最大驱动力与地面提供最大推力之和的最小值。 #### 四、RecurDyn中虚拟样机的建立 为了更精确地模拟铰接式履带车辆在各种路况下的表现，研究人员利用RecurDyn软件建立了车辆的多体动力学模型： 1. **多体动力学模型**： - 使用三维软件Pro/E设计前后车身及铰接系统，并将其导入RecurDyn中。 - 履带部分则通过RecurDyn/HM模块进行建模。 2. **驱动控制模型**： - 根据差速器的不同工作状态，建立相应的驱动控制系统模型。 - 通过仿真试验验证车辆在不同路况下的爬坡性能。 #### 五、爬坡仿真分析 为了全面评估铰接式履带车辆的爬坡能力，本研究分别进行了以下几种路面条件下的仿真试验： 1. **硬质路面**：代表较为理想的行驶环境，可以用来测试车辆的基本爬坡性能。 2. **黏土路面**：模拟较软的地面，考察车辆在这种路面上的表现。 3. **重黏土路面**：进一步增加地面的软度，以检验车辆应对极端条件的能力。 4. **干沙路面**：模拟沙漠等低摩擦力环境，评估车辆在此类路面的适应性。 #### 六、履刺高度对爬坡能力的影响 履刺是履带行走机构的重要组成部分，其高度直接影响到车辆与地面的接触方式及其抓地力。通过改变履刺高度，研究人员分析了这一参数变化对车辆爬坡性能的影响。 - **结论**：通过仿真结果可以看出，履刺高度的变化显著影响着车辆的爬坡能力。适当增加履刺高度可以提高车辆在软质路面上的牵引力，进而改善其爬坡性能。然而，过高的履刺可能会导致额外的阻力，反而降低效率。 通过对铰接式履带车辆爬坡性能的综合分析，我们可以更深入地了解这类车辆的工作原理及其在不同路况下的适应能力。这为未来车辆的设计提供了宝贵的参考依据。

FairMOTVehicle A fork of FairMOT used to do vehicle MOT(multi-object tracking). You can refer to origin fork 车辆跟踪，效果如下，此测试未经过训练(Results of vehicle mot is as follows, the video seq has not been trained)： 使用UA-DETRAC公开数据集训练FairMOT(Using UA-DETRAC as training dataset for vehicle tracking) UA_DETRAC是一个公开的车辆跟踪数据集, 共8万多张训练数据集，每一张图的每一辆车都经过了精心的标注。 训练方法(具体调用时，根据服务器目录, 修改自定义路径) (1). 使用gen_labels_detrac.py脚本

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB编写并运行一个用于双轴两自由度车辆车桥耦合振动分析的程序。文中首先明确了研究背景，即车辆和桥梁间的相互作用及其重要性。接着逐步展示了从定义车辆和桥梁参数开始，到建立运动方程、求解耦合振动以及最终提取车体加速度响应和接触点响应的具体步骤。此外，还提供了与已有研究成果的数据对比，确保所开发程序的有效性和准确性。 适合人群：从事机械工程、土木工程或交通工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些对车辆动力学和桥梁结构健康监测感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要评估车辆行驶过程中对桥梁产生的动态影响的研究项目。通过本教程的学习，读者能够掌握MATLAB环境下进行此类仿真分析的基本技能，从而为进一步深入探讨复杂的车桥交互机制奠定坚实的基础。 其他说明：文中不仅分享了完整的代码片段，还针对可能出现的问题给出了详细的解释和解决方案，如参数选择不当导致的数值不稳定等。同时强调了某些细节对于提高模型精确度的重要性，例如正确处理接触力的方向和大小。

在IT领域，目标检测和跟踪是计算机视觉中的关键任务，广泛应用于智能监控、自动驾驶、无人机导航等场景。本文将深入探讨“yolov5车辆、行人目标跟踪与检测”这一主题，结合“deep_sort”算法，揭示其在目标识别与追踪上的应用。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，最初由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，以其快速、准确和易于训练的特性而受到业界欢迎。它采用单阶段检测策略，直接预测边界框和类别概率，大大简化了传统两阶段检测器如Faster R-CNN的流程。YOLOv5通过优化网络结构、引入更高效的特征提取器以及自适应锚框等改进，进一步提升了检测性能。 在YOLOv5中，车辆和行人的检测可以通过预训练模型实现。这些模型通常是在大规模标注数据集（如COCO或VOC）上训练得到的，包含了丰富的类别，包括车辆和行人。用户可以下载这些预训练模型，并在自己的图像或视频数据上进行微调，以适应特定场景的需求。 接下来，我们讨论目标跟踪。在视频序列中，目标跟踪是为了在连续帧间保持对同一对象的关注，即使该对象有遮挡、形变、光照变化等情况。DeepSort是一种基于深度学习的多目标跟踪方法，它结合了特征匹配、卡尔曼滤波和马尔科夫随机场模型。DeepSort的核心在于使用特征距离来计算目标之间的相似性，这通常由预训练的卷积神经网络（如MOSSE或DeepCos）提供。它能够计算出具有持久性的特征向量，即使目标短暂消失后也能重新识别出来。 在本项目中，“unbox_yolov5_deepsort_counting-main”可能是一个包含代码和配置文件的项目目录，用于整合YOLOv5和DeepSort的功能。用户可以通过运行这个目录下的脚本来实现车辆和行人的实时检测与跟踪。在这个过程中，YOLOv5首先对每一帧进行检测，生成目标框，然后DeepSort接手进行目标跟踪，为每个目标分配唯一的ID，以便在连续的帧中追踪它们的位置。 总结来说，"yolov5车辆、行人目标跟踪与检测"是一个利用先进计算机视觉技术的实用案例。YOLOv5作为高效的目标检测工具，负责找出图像中的车辆和行人，而DeepSort则确保在视频中连续跟踪这些目标。这种组合在安全监控、交通管理等领域有着广泛的应用前景。通过深入理解并实践这样的项目，我们可以提升对目标检测和跟踪技术的理解，为开发更加智能的视觉应用打下坚实基础。

内容概要：本文详细介绍了如何在Simulink 2018b中建立并验证阿克曼转向车辆的运动学模型。首先，通过创建三个核心模块：车辆坐标系转换、前轮转向角计算和运动学方程求解，来模拟车辆的真实转向特性。文中提供了具体的MATLAB代码片段，解释了阿克曼转向的核心原理，即通过梯形机构形成的几何约束使左右轮转角存在差异，从而避免轮胎侧滑。接着，文章讨论了运动学方程的具体实现及其注意事项，如使用平均转向角而非单一轮转角。此外，还介绍了仿真验证的方法，包括路径跟踪控制器的设计、常见错误及解决方案，以及最终的数据导出和可视化展示。最后，强调了模型在自动驾驶算法开发中的重要性和应用价值。 适合人群：具备一定MATLAB/Simulink基础，从事车辆工程、自动驾驶研究的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入理解阿克曼转向机制及其在Simulink中的实现的研究人员和技术开发者。主要目标是掌握如何构建和验证车辆运动学模型，以便应用于路径规划和其他高级驾驶辅助系统。 其他说明：文章不仅提供了详细的建模步骤，还包括了许多实用的小技巧和调试经验分享，帮助读者避开常见的陷阱。同时，强调了单位一致性、参数设置等关键点，确保模型的准确性和稳定性。

内容概要：本文深入解析了一个经过实车验证的新能源汽车VCU（整车控制器）应用层模型，涵盖高压上下电、车辆蠕行、驻坡功能等多个关键模块。通过Simulink平台构建，模型采用了分层架构设计，并在AutoSAR框架下实现了功能模块解耦。文中详细介绍了各个模块的核心逻辑及其背后的工程智慧，如高压上下电模块中的预充控制、车辆蠕行中的扭矩分配算法以及驻坡功能中的防溜坡策略。此外，还涉及了能量管理模块的SOC估算方法和定速巡航模块的设计细节。每个模块不仅包含了详细的代码实现，还有丰富的实战经验和标定策略。 适合人群：从事新能源汽车控制系统开发的技术人员，尤其是对VCU应用层模型感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化新能源汽车VCU控制策略的研发团队。目标是帮助工程师们掌握Simulink建模技巧，提高整车控制系统的性能和可靠性。 其他说明：模型已通过30万公里的实车测试，可以直接部署到主流车规级芯片上。附带详尽的标定文档和测试用例，有助于快速搭建和调试新能源汽车控制系统。

RFID（Radio Frequency Identification，无线射频识别）技术在车辆管理方面发挥着重要作用，尤其在机关大院和高速公路收费系统的应用中。RFID系统利用微波射频进行非接触式数据通信，能够实现车辆的自动识别和高效管理。 在机关大院的车辆出入管理中，RFID系统的主要特点和功能包括： 1. **系统功能齐全**：RFID系统能够自动识别车辆，进行智能控制，如自动开闭门禁，并具备报警提示、信息记录、数据通信以及查询、统计和分析功能。此外，系统易于扩展和升级，适应不断变化的需求。 2. **系统性能稳定**：硬件经过严格筛选和测试，具有备份机制，保证系统的稳定运行。软件设计精心，具备冗余容错性能，处理速度快，误漏率低，支持数据备份和恢复，确保数据安全。 3. **快速通行**：通过微波射频识别技术，正常车辆无需停车即可快速通过，大大提高了通行效率，减少了交通拥堵。 4. **外来车辆管理**：对于无卡（外来）车辆，系统通过与其他系统和技术的集成，实现电脑自动识别与人工监控相结合的管理方式，有效记录无卡车辆信息，强化安全监管。 5. **防盗功能**：RFID系统可以对大院内车辆进行数据化管理，配合图像抓拍设备，可以检测车载RFID卡的状态，对于有特殊安全需求的车辆，还可以采用双卡识别方案，增加布控功能，防止车辆被盗。 6. **用户友好**：操作界面直观、简洁，配有“在线帮助”，使得操作和使用更加简便。 7. **数据安全**：系统在网络、系统和数据库层面设置访问权限控制，确保只有授权用户才能访问，数据经过加密处理，保障数据的保密性。 在高速公路全自动收费系统中，RFID的应用进一步体现其高效和便捷： 1. **电子标识卡**：每辆车都配备独特的电子标识卡，存储车辆信息，如车型、车牌号、车主资料等。这些卡能够在数米外的微波设备中被读取和修改。 2. **收发器**：收发器使用微波技术，与电子标识卡建立高定向性通信，具有强抗干扰性和高速通信能力。不同国家和地区可能采用不同频段的微波标准，例如法国的5.8GHz和美国的2.5GHz。 3. **微处理器**：负责解析标识卡信息，将数据传递给车道控制器，用于判断车辆合法性，更新卡内信息，必要时可以触发交通标志或警告系统。 4. **车道控制器**：根据卡上的信息决定是否允许车辆通过，同时评估卡的有效性，控制栏杆的升降，对违章行为进行抓拍取证。 车辆通过收费车道时，RFID系统会进行实时交互，验证有效性，计算费用，实现不停车收费。这种方式显著提高了道路通行能力，减少了等待时间，降低了交通拥堵。高速公路联网收费系统则进一步解决了多条高速公路之间的互联互通问题，实现一次缴费，一卡通行，提升了收费服务质量和效率。

基于容积卡尔曼滤波(CubatureKalmam Filter, CKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合 可生成C代码 ?CKF算法使用子函数形式编程，在定义好状态方程和观测方程的前提下，可以方便的进行二次开发 可估计车辆纵向车速，质心侧偏角（或侧向车速，默认发质心侧偏角），横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图) Carsim2018 兼容Carsim2019 带有详细注释和说明文档 Carsim与Simulink联合估计难度与单纯的Simulink模型估计难度不同 用Carsim做状态估计的难度在于carsim的车辆模型完全是黑箱状态，为了获得较好的估计结果需要不断的调整车辆模型参数 估计的参数较多也增加了估计难度，比如估计侧向车速需要用到轮胎侧向力，但轮胎侧向力也是需要通过估计获得的，这样就会存在误差的累积，因此估计的参数越多难度越大

《VB车辆管理系统：深入解析与应用》 VB（Visual Basic）是一种由微软公司开发的可视化的编程工具，它以其易学易用、功能强大的特点在编程领域占据了一席之地。本篇文章将围绕“VB车辆管理系统”这一主题，深入探讨其核心概念、设计思路以及实际应用，旨在帮助计算机专业的学生理解毕业设计的实践过程，并为有志于开发类似系统的程序员提供参考。 VB车辆管理系统是基于VB平台构建的一个实用系统，主要用于车辆的日常管理，包括车辆信息的录入、查询、修改、删除等操作。这个系统对于物流公司、汽车租赁公司或个人车主来说，都能提高工作效率，简化车辆管理流程。 系统的核心部分主要包括以下几个模块： 1. **用户管理模块**：用于注册、登录和权限控制。管理员可以管理普通用户的账户，分配不同的操作权限，确保系统安全。 2. **车辆信息管理模块**：这是系统的核心，用于录入车辆的基本信息，如车型、车牌号、购车日期、里程数等。同时，该模块还应具备车辆状态跟踪功能，如保养记录、故障维修等。 3. **预约管理模块**：对于租赁公司，此模块允许用户预约车辆，并进行预约确认、取消等操作。系统需自动检查车辆的可用性，避免冲突。 4. **统计报表模块**：生成各类统计报表，如车辆使用率、维修成本分析等，为管理层提供决策支持。 5. **系统设置模块**：提供基本的系统配置，如数据库连接设置、系统语言选择等。 在VB中实现这些功能，主要涉及以下技术： - **数据库设计**：通常使用SQL Server或Access作为后台数据库，存储车辆及用户信息。设计合理的数据表结构，确保数据的一致性和完整性。 - **界面设计**：利用VB的控件（如TextBox、ComboBox、ListBox、DataGridView等）创建用户友好的图形界面。良好的界面设计能提升用户体验，降低操作难度。 - **事件驱动编程**：VB采用事件驱动模型，通过响应用户的操作（如按钮点击、文本框输入等）来执行相应的程序逻辑。 - **数据访问技术**：使用ADO.NET（ActiveX Data Objects .NET）框架进行数据库操作，实现数据的增删改查。 - **错误处理**：通过Try...Catch...Finally语句进行异常处理，确保程序的稳定运行。 - **数据验证**：在数据输入时进行有效性验证，防止非法数据进入系统，保证数据质量。 在毕业设计过程中，学生需要完成需求分析、系统设计、编码实现、测试调试等多个阶段，锻炼了综合运用所学知识的能力。此外，对于VB车辆管理系统而言，优化性能、提升安全性以及考虑系统的可扩展性都是需要关注的重点。 “VB车辆管理系统”不仅是一个实践项目，更是学习和掌握软件工程方法、数据库技术和VB编程技巧的良好载体。通过这个项目，学生能够巩固理论知识，提升实际动手能力，为未来的职业生涯打下坚实基础。

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