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MATLAB课程项目:车辆数据分配与分析

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7KB | 更新于2024-10-02 | 7 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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根据提供的文件信息,我们可以推测该资源与一个车辆分配相关的课程任务有关。在车辆工程或车辆管理领域,"vehicle assignment"指的是车辆分配问题,这是一个广泛用于物流、交通规划和车队管理的优化问题。在IT和数据分析的背景下,该任务很可能涉及到编程语言、软件工具以及特定的数据处理技巧。 文件标题 "vehicleData_vehicle_assignment_" 暗示了该课程任务可能包含车辆数据的分析和处理,最终目的是完成车辆分配。我们可以通过文件名对学生提交的文件进行分析,以更深入地理解课程内容和要求。 1. **student_AutomaticGearbox.m** 这个文件可能包含了学生使用MATLAB编写的脚本或函数,用于处理与自动变速箱相关的问题。MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境,它广泛应用于工程、科研等领域。自动变速箱是现代汽车中常见的装置,可以自动改变齿轮比,提升驾驶的便捷性。学生可能需要在该文件中模拟自动变速箱的工作状态或进行数据分析。 2. **run.m** 这应该是一个MATLAB脚本文件,其中可能包含了执行特定任务的命令。通常,这类文件用于运行一个程序或实验,包括数据处理、模型构建或结果输出等。在车辆分配的任务中,"run.m" 可能调用其他函数或脚本来模拟车辆分配过程,或者运行测试数据集以验证模型的有效性。 3. **vehicleData.mat** 这是一个MATLAB数据文件,其中存储了结构化数据。在车辆分配的情境中,这个文件可能包含了车辆的性能参数、成本数据、位置信息或任何其他与车辆有关的数据。使用.mat文件,学生可以轻松地在MATLAB环境中加载、分析和处理这些数据,而无需手动输入。 4. **matlab_DragsterAssignment.p** 这个文件名暗示了它可能是一个专门用于MATLAB的项目文件,处理与车辆分配相关的特定任务。"Dragster" 这个词通常与赛车有关,表明这个任务可能涉及高速车辆,可能是一个关于车队管理和车辆调度的模拟任务。该文件可能包含了自定义函数、脚本以及所需的参数设置。 5. **caster_AutomaticGearbox.p** 从文件名来看,这个文件似乎与自动变速箱的设计或模拟有关。"caster" 在工程学中通常指的是前轮的倾斜角度,这可能是模拟自动变速箱车辆转向性能的一部分。在车辆分配任务的背景下,这个文件可能包含了计算车辆操控性能的脚本或函数,或者可能是自动变速箱控制逻辑的模拟。 综合以上信息,这个课程任务可能涵盖以下几个知识点: - MATLAB编程和使用:学生需要熟悉MATLAB的操作环境和语法,进行数据分析、仿真和结果的可视化。 - 车辆数据处理:包括理解、整理和分析车辆相关数据,如性能参数、成本和位置信息等。 - 优化算法:车辆分配问题通常需要使用优化算法来找到最佳的车辆分配策略,可能包括线性规划、整数规划或其他启发式算法。 - 自动变速箱原理:理解自动变速箱的工作原理及其对车辆性能的影响,可能在编程模拟中有所体现。 - 车辆动态模拟:可能涉及到模拟车辆在不同条件下的动态响应,包括转向性能和操控性。 总体而言,该课程任务是一个综合性的实际应用项目,需要学生运用编程技能、数据分析能力以及对车辆工程的理解来完成。通过完成这样的任务,学生可以加深对车辆系统设计、性能优化以及数据分析在实际问题中应用的理解。

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isAbortConditionSatisfied()在调用isLaneChangePathSafe()以及碰撞检测isSafeInLaneletCollisionCheck()时候加入后车意图判断: 1. 伪加速度估计:计算后车连续两帧的速度变化率,判断是否减速(a< -0.3 m/s²设定某个阈值)。 double estimated_accel = (current_rear_velocity - previous_rear_velocity) / delta_time; 2.横向偏移检测(分析后车轨迹是否向相邻车道偏移):分析后车轨迹是否偏离当前车道中心线(lateral_offset > 0.5m)。 3.引入安全裕度因子safe_margin_factor(默认为1):若后车意图让行(减速或横向偏移),再依据此时车辆已经跨入换道车道的程度以及相对速度去定义安全裕度缩放因子去动态缩放多边形(本质是放松安全检查减少中止变道的情况) //已经跨入换道车道的程度 double lateral_progress = current_lateral_offset / lane_width; double adjusted_safety_margin = parameters_->base_safety_margin * (1 - 0.5 * lateral_progress); //定义一个例如0.5的线性程度转换 // 考虑相对速度对前后裕度的影响 const double rel_speed = ego_speed - obj_speed; const double front_margin = adjusted_margin * (1 + 0.2*rel_speed/10.0); // 相对速度越大前裕度越大 const double rear_margin = adjusted_margin * (1 - 0.3*rel_speed/10.0); // 相对速度越大后裕度越小 4.自车预测路径(ego_predicted_path)和目标车道障碍物预测路径(target_object_path)---可以判断换道车道中是后向来车还是对向来车 以及 后续的碰撞检测 5.根据调整后的安全裕度,生成自车与障碍物的膨胀多边形(后向来车的RSS主要调整前向RSS距离、侧向裕度(针对于后向来车主要去调整)和后向裕度,或者像Apollo中的前后向安全区间一样进行裕度调整)。 6.遍历每个时间点(check_time_resolution),检查多边形重叠。 7.纵向安全距离(RSS距离大于0)验证:结合动态裕度调整后的距离阈值,验证是否满足安全间隔。 8.返回路径安全性:若任一时刻检测到碰撞或安全距离不足,返回is_path_safe则false。 可能存在的问题: 1.传感器噪声:估计速度不准确 - 滤波器感知那边的事 2.丢失帧数: 加速度的差别变大 - 线性插值丢失的前后帧 3.小速度变化不敏感就假设不安全,严格安全检查safe_margin = 1 可能需要优化的点: 1.连续两帧的速度变化率易受噪声影响,可以使用滑动窗口5帧去估算 2.定义一个例如0.5(需要慢慢调试出适合的系数)的线性程度转换能否通过概率的方法找一个更适应情况的曲线去拟合这个程度转换 3.预测路径不确定性建模 // 在膨胀多边形时加入预测误差 const double position_uncertainty = 0.2 * prediction_time; // 不确定性随时间线性增长 const double heading_uncertainty = 0.05 * prediction_time; Polygon expanded_poly = inflatePolygon(original_poly, front_margin + position_uncertainty, rear_margin + position_uncertainty, lateral_margin + heading_uncertainty*0.5); 4.安全检测放宽的话,最终安全性能否得到保证---引入TTC 和ETTC之间的比较进一步增强安全性(兜底写死) 5.是否还可以通过划分一定的交通责任去支撑车辆的变道决策? 生成思维导图

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