汽车专业毕业论文3000字

汽车ABS技术的发展趋势研究 在汽车防抱死制动系统出现之前，汽车所用的都是开环制动系统。其特点是制动器制动力矩的大小仅与驾驶员的操纵力、制动力的分配调节以及制动器的尺寸和型式有关。由于没有车轮运动状态的反馈信号，无法测知制动过程中车轮的速度和抱死情况，汽车就不可能据此调节轮缸或气室制动压力的大小。因此在紧急制动时，不可避免地出现车轮在地面上抱死拖滑的现象。当车轮抱死时，地面的侧向附着性能很差，所能提供的侧向附着力很小，汽车在受到任何微小外力的作用下就会出现方向失稳问题，极易发生交通事故。在潮湿路面或冰雪路面上制动时，这种方向失稳的现象会更加严重。汽车防抱死制动系统（Anti-lock Braking System简称ABS）的出现从根本上解决了汽车在制动过程中的车轮抱死问题。它的基本功能就是通过传感器感知车轮每一瞬时的运动状态，并根据其运动状态相应地调节制动器制动力矩的大小以避免出现车轮的抱死现象，因而是一个闭环制动系统。 它是电子控制技术在汽车上最有成就的应用项目之一，汽车制动防抱死系统可使汽车在制动时维持方向稳定性和缩短制动距离，有效提高行车的安全性。 一、ABS的工作原理 汽车制动时由于车轮速度与汽车速度之间存在着差异，因而会导致车轮与路面之间产生滑移，当车轮以纯滚动方式与路面接触时，其滑移率为零；当车轮抱死时其滑移率为100％。当滑移率在8％～35％之间时，能传递最大的制动力。制动防抱死的基本原理就是依据上述的研究成果，通过控制调节制动力，使制动过程中车轮滑移率控制在合适的范围内，以取得最佳的制动效果。ABS系统硬件构成主要由传感器（包括轮速传感器、减速度传感器和车速传感器）、电子控制装置、制动压力调节器三大部分组成，形成一个以滑移率为目标的自动控制系统。传感器测量车轮转速并将这一数据传送至电子控制装置上，控制装置是一个微处理器，它根据车轮转速传感器信号来计算车速。在制动过程中，车轮转速可与控制装置中预先编制的理想减速度的特性曲线相比较。如果控制装置判断出车轮减速度太快和车轮即将抱死时，它就发出信号给液压调节器，液压调节器可根据来自控制装置的信号对制动器的卡钳或轮泵的油压进行控制（作用、保持、释放、重新作用）。这一动作，每秒钟能出现10次以上。 二、ABS技术的发展及应用现状 基于制动防抱理论的制动系统首先是应用于火车和飞机上。1936年，德国博世公司（BOSCH）申请一项电液控制的ABS装置专利，促进了ABS技术在汽车上的应用。汽车上开始使用ABS始于1950年代中期福特汽车公司，1954年福特汽车公司在林肯车上装用法国航空公司的ABS装置，这种ABS装置控制部分采用机械式，结构复杂，功能相对单一，只有在特定车辆和工况下防抱死才有效，因此制动效果并不理想。机械结构复杂使ABS装置的可靠性差、控制精度低、价格偏高。ABS技术在汽车上的推广应用举步艰难。直到70年代后期，由于电子技术迅猛发展，为ABS技术在汽车上应用提供了可靠的技术支持。ABS控制部分采用了电子控制，其反应速度、控制精度和可靠性都显著提高，制动效果也明显改善，同时其体积逐步变小，质量逐步减轻，控制与诊断功能不断增强，价格也逐渐降低。这段时期许多家公司都相继研制了形式多样的ABS装置。 进入90年代后，ABS技术不断发展成熟，控制精度、控制功能不断完善。现在发达国家已广泛采用ABS技术，ABS装置已成为汽车的必要装备。北美和西欧的各类客车和轻型货车ABS的装备率已达90％以上，轿车ABS的装备率在60％左右，运送危险品的货车ABS的装备率为100％。ABS装置制造商主要有：德国博世公司（BOSCH），欧、美、日、韩国车采用最多；美国德科公司（DELCO），美国通用及韩国大宇汽车采用；美国本迪克斯公司（BENDIX），美国克莱斯勒汽车采用；还有德国戴维斯公司（TEVES）、德国瓦布科（WABCO）、美国凯尔西海斯公（KELSEYHAYES）等，这些公司的ABS产品都在广泛地应用，而且还在不断发展、更新和换代。 近年来，ABS技术在我国也正在推广和应用，1999年我国制定的国家强制性标准GB12676-1999《汽车制动系统结构、性能和试验方法》中已把装用ABS作为强制性法规。此后一汽大众、二汽富康、上海大众、重庆长安、上海通用等均开始采用ABS技术，但这些ABS装置我国均没有自主的知识产权。 国内研究ABS主要有东风汽车公司、交通部重庆公路研究所、济南捷特汽车电子研究所、清华大学、西安交通大学、吉林大学、华南理工大学、合肥工业大学等单位，虽然起步较晚，也取得了一些成果。在气压ABS方面，国内企业包括东风电子科技股份有限公司、重庆聚能、广东科密等都已形成了一定的生产规模。液压ABS由于技术难度大，国外技术封锁严密，国内企业暂时不能独立生产，但在液压ABS方面也在做自主研发，力图突破国外跨国公司的技术壁垒，已经取得了一些新的进展和突破。如清华大学和浙江亚太等承担的汽车液压防抱死制动系统（ABS）“九五”国家科技攻关课题，在ABS控制理论与方法、电子控制单元、液压控制单元、开发装置和匹配方法等关键技术方面均取得了重大成果。采用的耗散功率理论，避免了传统的逻辑门限值研究方法的局限性，取得了理论上的突破，研发ABS成功且进入产业化、批量生产阶段。其试样在南京IVECO轻型客车上匹配使用全面达到了国家标准GB12676-1999和欧洲法规EECR13的要求。这对振兴我国汽车工业与汽车零部件业具有划时代意义，标志着我国汽车液压ABS国产化已迈出坚实的一步。同时合肥工业大学也研制出国内具有自主知识产权的液压制动电子防抱系统，率先在HF6700轻型汽车上匹配使用获得成功。国内液压ABS技术含量与国外虽有一定的差距，但在政府的大力支持和国内丰富的人力资源配合下，相信国内可以在较短的时间内在ABS技术某些领域赶超国际水平

其三、随着一些大中专汽车专业毕业生进入维修企业，为实行电脑管理奠定了良好的人才基础。其四、远程通讯技术的诞生为软件的售后维护工作奠定了坚实的基础。 ...

在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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