自动驾驶系统

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让我们飞起来
《中学生天地(初中综合版)(A版)》2025年第4期4-5,共2页
中国·杭州。当我们还在为无人机快递、无人驾驶出租车惊叹时,搭载着自动驾驶系统的“飞行汽车”正悄然驶来!瞧,亿航智能的EH216-S电动垂直起降航空器正以轻盈的姿态飞在杭州的上空。它已取得无人驾驶载人航空领域的全球首张标准适航证。
关键词：自动驾驶系统 电动垂直起降航空器 EH216-S 飞行汽车 
数学算法在汽车自动驾驶系统中的应用价值分析
《汽车知识》2025年第4期118-120,228,共4页高俊玉 尹红然 
以自动化控制、人工智能、传感器等技术发展为支撑,汽车自动驾驶系统规划设计可以通过引入数学算法,优化自动化系统的性能,提高系统的自动化和智能化水平。本文结合汽车自动驾驶系统的发展情况和基本结构,分析了数学算法在汽车自动驾驶...
关键词：数学算法 汽车自动驾驶系统 应用价值 应用策略 
一种自动驾驶洗扫车的方案设计
《专用汽车》2025年第4期1-5,共5页施宇杰 张勇 阳云 唐仕安 袁湘智 
设计了一种创新性的自动驾驶洗扫车方案。该方案通过对原有纯电动车的转向系统、制动系统以及行驶系统进行针对性改装,成功实现了线控转向与线控制动,显著提升了车辆的操控精准度与响应速度。同时,上装系统借助决策控制器的CAN通信技术...
关键词：线控制动 线控转向 自动驾驶系统 洗扫车 
鉴智机器人:签约落户武汉经开区,加速智能驾驶技术量产落地
《汽车维修技师》2025年第7期19-19,共1页
3月18日,在商务部和湖北省人民政府共同举办的“进博会走进湖北”活动上,北京鉴智科技有限公司(以下简称“鉴智机器人”)与武汉经开区正式签约,鉴智机器人华中区域总部落户中国车谷,助力智能驾驶技术量产落地。鉴智机器人是以视觉3D理...
关键词：自动驾驶系统 双目立体视觉 零部件供应商 智能驾驶 机器人 提供商 经开区 整车制造商 
人机共驾下“电车难题”的解构:冲突、调和与归责
《河北法学》2025年第3期166-184,共19页孙剑锋 
人机共驾是指以自动驾驶系统操作机动车为主、驾驶者随时接管车辆为辅的一种新型驾驶模式。在面对紧急情况,即保护驾驶者安全与公共安全相抵牾时,驾驶者与自动驾驶系统如何抉择,便产生了“电车难题”。自动驾驶系统中的最小风险管理义...
关键词：人机共驾 “电车难题” 自动驾驶系统 最小风险管理义务 紧急避险 
地铁自动驾驶系统优化与控制技术研究
《人民公交》2025年第6期73-75,共3页徐梓航 
本文聚焦于系统运行安全性、可靠性与节能性,通过理论分析、算法改进、实验验证等环节,构造基于模糊推理机制的智能PID控制器,引入遗传算法实现参数优化。实验结果证实该系统在自适应能力与控制精度方面取得显著进展,其中定距停车精度...
关键词：地铁自动驾驶 控制技术 多目标优化 
飞行员如何手动操纵飞机?
《百科探秘(航空航天)》2025年第3期15-17,共3页方振林 
坐在汽车里,你会看见司机通过方向盘、油门和刹车等机构来驾驶汽车。虽然现在很多飞机都有自动驾驶系统,但飞行员也是可以人工来控制飞机的。你知道飞行员是如何手动操纵飞机的吗?操纵飞机可比操纵汽车复杂多了——飞机需要左右转向,加...
关键词：自动驾驶系统 飞行员 飞机驾驶舱 方向盘 手动 驾驶 操纵 
基于机器视觉监测系统的地铁自动驾驶安全性保障方法研究
《机械制造与自动化》2025年第1期261-264,共4页梅震琨 
为提高地铁线路完全自动驾驶系统安全性,设计机器视觉监测系统,基于激光雷达探测法判别站台门间人员位置,实现站台门防夹人功能;构建车载障碍物监测装置,研究点云处理与目标识别技术,实现地铁障碍物智能检测识别。在苏州地铁中进行验证...
关键词：地铁 自动驾驶系统 智能监测系统 安全保障 
自适应控制算法在自动驾驶系统中的性能评估与优化
《中国设备工程》2025年第3期82-84,共3页孙超林 王龙肖 刘涛 
无人平台高算力操纵控制解算平台技术,编号2022010302,课题来源:受中国船舶航海保障技术实验室开放基金项目资助(Laboratory of Science and Technology on Marine Navigation and Control,China State Shipbuilding Corporation)。
本文旨在研究自适应控制算法在自动驾驶系统中的性能评估与优化。通过对自适应控制算法的性能进行全面评估,并提出了结合算法参数优化和深度学习技术的优化方案。在实验设计过程中,结合了模拟仿真和实际测试,以验证优化方案在各种环境...
关键词：自适应控制算法 自动驾驶系统 性能评估 优化方案 
深度强化学习算法在自动驾驶系统中的应用与优化
《软件》2025年第2期178-180,共3页张丽丽 
深度强化学习(DRL)结合了深度学习和强化学习的优势,近年来在自动驾驶系统中取得了显著成果。通过智能体与环境的交互,DRL能够有效应对动态复杂的交通环境,实现路径规划、实时决策和多智能体协作等任务。在路径规划、多目标优化和实时...
关键词：深度强化学习 自动驾驶 算法优化 
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