当前位置: 首页 > news >正文

哪里有做网站推广/2024年3月份病毒会爆发吗

哪里有做网站推广,2024年3月份病毒会爆发吗,潜江资讯网房屋出租,哪些网站用c 做的文章目录 前言一、加速度输出变量问题澄清二、配置Carsim动力学模型三、配置Carsim驾驶员模型四、添加VS Command代码五、Run Control联合仿真六、加速度模型效果验证 前言 1、自动驾驶行业中,算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度,我们需要…

文章目录

  • 前言
  • 一、加速度输出变量问题澄清
  • 二、配置Carsim动力学模型
  • 三、配置Carsim驾驶员模型
  • 四、添加VS Command代码
  • 五、Run Control联合仿真
  • 六、加速度模型效果验证


前言

1、自动驾驶行业中,算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度,我们需要给控制器仿真加速度的信号,控制器才会实现对纵向功能的控制。

2、Carsim或者其他动力学软件,主要提供者节气门开度和主缸压力进行控制。我们在进行联合仿真时,往往都要通过PID的方式将请求加速度转换成对应的节气门开度与主缸压力传给动力学软件进行闭环控制。

3、这里提供一个使用Carsim的VS Command方法定义一个加速度输入变量,修改车辆的动力系统模型,然后通过PID调节变矩器扭矩和主缸压力输出加速度来实现这个响应接近完美的加速度模型。


一、加速度输出变量问题澄清

问题澄清:改变动力学模型后Carsim Output接口输出的加速度值异常
1、正常情况下Carsim的加速度输出变量AX、AX_SM是能够正常输出加速度值,但是经过VS Command以及动力学模型修改之后Carsim Output接口加速度输变量输出值会比原值小10倍。因此需要在VS Command中定义新的加速度输出变量来解决输出值小10倍的问题。

2、自证Carsim Output接口输出加速度变量比原值小10倍。首先Carsim接口和VS Command中添加加速度输出变量,RsponAx是在VS Command定义的加速度输出变量,本质是在VS Command获取AX的值。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


3、和Labview联合仿真:通过观察请求加速度(蓝色)、正确加速度RsponAx(红色曲线)和错误加速度AX(绿色曲线)就可以看出Rspon在VS Command拿的AX值是正常的,而直接从Carsim输出接口拿的AX比原值小10倍是不正确的。

在这里插入图片描述


4、再分析此时的速度变化情况,此时的速度变化是基于0.2g的正确加速度进行变化的,因此推断Carsim输出接口拿的AX 0.02g是错误的。
X轴300-600之间,这3秒钟速度变化大概为21kph(图表),由于V=at = 0.2*9.8*3 =5.88m/s,转换成km/h为21km/h左右。因此推断0.2g的正确加速度。

在这里插入图片描述


二、配置Carsim动力学模型

1、配置车辆模型

在这里插入图片描述


2、这里复制了Carsim自带例程C-Class, Hatchback。

在这里插入图片描述


3、修改车辆的动力系统模型,随便复制一个例程并进入修改内容。

在这里插入图片描述


4、选择外部发动力模型和外部变矩器,从模型上看只要调整变矩器扭矩IMP_M_OUT_TC即可实现纵向加速控制,减速控制一般都是通过主缸压力PBK_CON进行控制的。

在这里插入图片描述

5、修改挡位参数,改成1个前进挡位

在这里插入图片描述

改成1个前进挡位,否则速度加不上去

在这里插入图片描述


三、配置Carsim驾驶员模型

1、老规矩随便复制一个例程

在这里插入图片描述


2、驾驶员模型配置
1)配置概览

在这里插入图片描述


2)节气门开度加初始速度控制,但是由于我们修改了模型我们加速不控制THROTTLE_ENGINE,我们直接在VS Command控制变矩器扭矩IMP_M_OUT_TC。

在这里插入图片描述


3)初始刹车主缸压力为0MP,在VS Command控制变量为PBK_CON。

在这里插入图片描述


4)开闭环的档位控制(-1:倒挡 0:空挡 1-6:前进挡),在VS Command控制变量为MODE_TRANS。

在这里插入图片描述

5)最后配置一个Run就行,Forerer或者时间都行。

在这里插入图片描述


四、添加VS Command代码

重头戏:VS Command,相当于Carsim开放的脚本编写命令行,直接上脚本,我就不对脚本的每一句内容进行解析了,有兴趣的结合官方文档VS Command分析。

1、配置Carsim VS Command
在这里插入图片描述


2、将下面脚本复制进VS Command中去

在这里插入图片描述

!Define vehicle forward related variables
define_variable CumErr_TC 0
define_variable CumErr_BK 0
define_variable CurErr 0
define_variable Torque_TC 0
define_variable PCON_BK 0!Define vehicle reverse related variables
define_variable RCumErr_TC 0
define_variable RCumErr_BK 0
define_variable RCurErr 0
define_variable RTorque_TC 0
define_variable RPCON_BK 0!Define driver Behavior variables
define_variable ForwardFlag 0
define_variable ReverseFlag 0!Add Brake master cylinder pressure
!Add shaft torque of torque converter
IMP_PCON_BK VS_add 0
IMP_M_OUT_TC VS_add 0!Define PID related parameter
define_parameter P_TC 0.5
define_parameter I_TC 0.2
define_parameter D_TC 0.0
define_parameter P_BK 0.5
define_parameter I_BK 0.005
define_parameter D_BK 0.000!Define Operating cycle
define_parameter DeltaT 0.001!Define Input/Output variables
define_import IMP_TargetAX 0
define_import IMP_TargetBk 0
define_import IMP_ConMode 0
define_output RsponAx!Select Froward or Reverse
EQ_IN ForwardFlag = GE(IMP_TargetAX,0)
EQ_IN ReverseFlag = LE(IMP_TargetAX,0)!Caiculate Current Error and Cumulative error
EQ_OUT CurErr= IMP_TargetAX - AX
EQ_OUT RCurErr= AX -  IMP_TargetAX
EQ_OUT CumErr_TC = IF_GT_0_THEN(ForwardFlag,CumErr_TC+CurErr,0)
EQ_OUT RCumErr_TC = IF_GT_0_THEN(ReverseFlag,RCumErr_TC+RCurErr,0)
EQ_OUT CumErr_BK = IF_NOT_0_THEN(ForwardFlag,0,CumErr_BK+CurErr)
EQ_OUT RCumErr_BK = IF_NOT_0_THEN(ReverseFlag,0,RCumErr_BK+CurErr)!Forward PID(Torque)
EQ_IN Torque_TC = P_TC*CurErr+I_TC*CumErr_TC+D_TC*CurErr/DeltaT
EQ_IN Torque_TC = IF_GT_0_THEN(Torque_TC, Torque_TC,0)
EQ_IN Torque_TC = IF_GT_0_THEN(ForwardFlag,Torque_TC,0)!Reverse PID(Torque) 
EQ_IN RTorque_TC = P_TC*RCurErr+I_TC*RCumErr_TC+D_TC*RCurErr/DeltaT
EQ_IN RTorque_TC = IF_GT_0_THEN(RTorque_TC, RTorque_TC,0)
EQ_IN RTorque_TC = IF_GT_0_THEN(ReverseFlag,RTorque_TC,0)!Forward or backward depending on the transmission mode
EQ_IN IMP_M_OUT_TC = IF_GT_0_THEN(GE(ModeTran, 0), Torque_TC, RTorque_TC)
EQ_IN IMP_M_OUT_TC = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0), 0 , IMP_M_OUT_TC)
EQ_IN IMP_M_OUT_TC = IF_GT_0_THEN(IMP_ConMode, 0 , IMP_M_OUT_TC)!Forward PID(Brake)
EQ_IN PCON_BK = -(P_BK*CurErr+I_BK*CumErr_BK+D_BK*CurErr/DeltaT)
EQ_IN PCON_BK = IF_GT_0_THEN(PCON_BK-15, 15, PCON_BK)
EQ_IN PCON_BK = IF_GT_0_THEN(PCON_BK, PCON_BK,0)
EQ_IN PCON_BK = IF_NOT_0_THEN(ForwardFlag,0,PCON_BK)*1e6
EQ_IN PCON_BK = IF_NOT_0_THEN(IMP_TargetBk,IMP_TargetBk,PCON_BK)!Reverse PID(Brake) 
EQ_IN RPCON_BK = P_BK*CurErr+I_BK*CumErr_BK + D_BK*CurErr/DeltaT
EQ_IN RPCON_BK = IF_GT_0_THEN(RPCON_BK-15, 15, RPCON_BK)
EQ_IN RPCON_BK = IF_NOT_0_THEN(IMP_TargetBk, IMP_TargetBk,RPCON_BK)
EQ_IN RPCON_BK = IF_GT_0_THEN(GE(ModeTran,0), RPCON_BK,0)
EQ_IN RPCON_BK = IF_GT_0_THEN(RPCON_BK, RPCON_BK,0)*1e6!Acceleration braking or direct braking depending on the mode
EQ_IN IMP_PCON_BK = IF_GT_0_THEN(GE(ModeTran, 0), PCON_BK, RPCON_BK)
EQ_IN IMP_PCON_BK = IF_GT_0_THEN(IMP_ConMode, IMP_TargetBk, IMP_PCON_BK)!if ModeTran=0,Clear accumulated error
EQ_OUT CumErr_TC = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,CumErr_TC)
EQ_OUT RCumErr_TC = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,RCumErr_TC)
EQ_OUT CumErr_BK = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,CumErr_BK)
EQ_OUT RCumErr_BK = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,RCumErr_BK)EQ_OUT RsponAx= AX

我在脚本中定义了新的接口变量:

!Define Input/Output variables
define_import IMP_TargetAX 0     !IMP_TargetAX是外部请求的加速度接口。
define_import IMP_TargetBk 0     !IMP_TargetBk是外部请求的主缸压力,一般通过给减速度就可以控制,这里开放了手动减速 的方法。
define_import IMP_ConMode 0      !IMP_ConMode自动模式0或者手动模式1,自动模式通过加速度控制减速,手动模式发送IMP_TargetBk值进行减速,默认自动模式。
define_output RsponAx 0          !RsponAx定义新的加速度输出接口,Carsim端的加速度接口AX比原值小10倍,因此使用RsponAx作为加速度响应。

五、Run Control联合仿真

1、这里使用的Labiew,大家可以用Simulink联合仿真。

在这里插入图片描述


2、添加输入变量

在这里插入图片描述


3、添加输出变量

在这里插入图片描述


4、Send to Labview

在这里插入图片描述


六、加速度模型效果验证

1、层叠曲线显示所有变量

在这里插入图片描述


2、前进挡:请求加速度与响应加速度曲线(挡位给1,加速度值给正值)

在这里插入图片描述


3、后退挡:请求加速度与响应加速度曲线(挡位给-1,加速度值给负值)

在这里插入图片描述


综上,完成加速度模型搭建,模型可能还有点小缺陷,大神们可以指导一下,如有问题及时沟通。

相关文章:

自动驾驶仿真:基于Carsim开发的加速度请求模型

文章目录 前言一、加速度输出变量问题澄清二、配置Carsim动力学模型三、配置Carsim驾驶员模型四、添加VS Command代码五、Run Control联合仿真六、加速度模型效果验证 前言 1、自动驾驶行业中,算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度,我们需要…...

.netcore grpc客户端工厂及依赖注入使用

一、客户端工厂概述 gRPC 与 HttpClientFactory 的集成提供了一种创建 gRPC 客户端的集中方式。可以通过依赖包Grpc.Net.ClientFactory中的AddGrpcClient进行gRPC客户端依赖注入AddGrpcClient函数提供了许多配置项用于处理一些其他事项;例如AOP、重试策略等 二、案…...

C语言入门_Day7 逻辑运算

目录: 前言 1.逻辑运算 2.优先级 3.易错点 4.思维导图 前言 算术运算用来进行数据的计算和处理;比较运算是用来比较不同的数据,进而来决定下一步怎么做;除此以外还有一种运算叫做逻辑运算,它的应用场景也是用来影…...

什么是Eureka?以及Eureka注册服务的搭建

导包 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 htt…...

Docker安装并配置镜像加速器,镜像、容器的基本操作

目录 1.安装docker服务&#xff0c;配置镜像加速器 &#xff08;1&#xff09;安装依赖的软件包 &#xff08;2&#xff09;设置yum源&#xff0c;我配置的阿里仓库 &#xff08;3&#xff09;选择一个版本安装 &#xff08;4&#xff09;启动docker服务&#xff0c;并设置…...

前端 -- 基础 网页、HTML、 WEB标准 扫盲详解

什么是网页 : 网页是构成网站的基本元素&#xff0c;它通常由 图片、链接、文字、声音、视频等元素组成。 通常我们看到的网页 &#xff0c;常见以 .html 或 .htm 后缀结尾的文件&#xff0c; 因此俗称 HTML 文件 什么是 HTML : HTML 指的是 超文本标记语言&#xff0c…...

分布式锁实现方式

分布式锁 1 分布式锁介绍 1.1 什么是分布式 一个大型的系统往往被分为几个子系统来做&#xff0c;一个子系统可以部署在一台机器的多个 JVM(java虚拟机) 上&#xff0c;也可以部署在多台机器上。但是每一个系统不是独立的&#xff0c;不是完全独立的。需要相互通信&#xff…...

C语言小练习(一)

&#x1f31e; “人生是用来体验的&#xff0c;不是用来绎示完美的&#xff0c;接受迟钝和平庸&#xff0c;允许出错&#xff0c;允许自己偶尔断电&#xff0c;带着遗憾&#xff0c;拼命绽放&#xff0c;这是与自己达成和解的唯一办法。放下焦虑&#xff0c;和不完美的自己和解…...

Flask-flask系统运行后台轮询线程

对于有些flask系统&#xff0c;后台需要启动轮询线程&#xff0c;执行特定的任务&#xff0c;以下是一个简单的例子。 globals/daemon.py import threading from app.executor.ops_service import find_and_run_ops_task_todo_in_redisdef context_run_func(app, func):with …...

jsp本质-servlet

jsp本质-servlet 一、jsp文件 <% page language"java" contentType"text/html; charsetUTF-8" pageEncoding"UTF-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"UTF-8"><title>JSP Example…...

回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09;效果一览基…...

科技资讯|苹果Vision Pro新专利曝光:可调节液态透镜

苹果公司近日申请了名为“带液态镜头的电子设备”&#xff0c;概述了未来可能的头显设计。头显设备中的透镜采用可调节的液态透镜&#xff0c;每个透镜可以具有填充有液体的透镜腔&#xff0c;透镜室可以具有形成光学透镜表面的刚性和 / 或柔性壁。 包括苹果自家的 Vision Pr…...

神经网络基础-神经网络补充概念-38-归一化输入

概念 归一化输入是一种常见的数据预处理技术&#xff0c;旨在将不同特征的取值范围映射到相似的尺度&#xff0c;从而帮助优化机器学习模型的训练过程。归一化可以提高模型的收敛速度、稳定性和泛化能力&#xff0c;减少模型受到不同特征尺度影响的情况。 常见的归一化方法 …...

【Redis】什么是缓存雪崩,如何预防缓存雪崩?

【Redis】什么是缓存雪崩&#xff0c;如何预防缓存雪崩&#xff1f; 如果缓存集中在一段时间内失效&#xff0c;也就是通常所说的热点数据集中失效 &#xff08;一般都会给缓存设定一个失效时间&#xff0c;过了失效时间后&#xff0c;该数据库会被缓存直接删除&#xff0c;从…...

[国产MCU]-W801开发实例-开发环境搭建

W801开发环境搭建 文章目录 W801开发环境搭建1、W801芯片介绍2、W801芯片特性3、W801芯片结构4、开发环境搭建1、W801芯片介绍 W801芯片是联盛德微电子推出的一款高性价比物联网芯片。 W801 芯片是一款安全 IoT Wi-Fi/蓝牙 双模 SoC芯片。芯片提供丰富的数字功能接口。支持2.…...

区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测

区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测。基于分位…...

改善神经网络——优化算法(mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法)

改善神经网络——优化算法 梯度下降Mini-batch 梯度下降&#xff08;Mini-batch Gradient Descent&#xff09;指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法 优化算法可以使神经网络运行的更快&#xff0c;机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程&#xff0c;伴随着大量…...

大数据面试题:Spark的任务执行流程

面试题来源&#xff1a; 《大数据面试题 V4.0》 大数据面试题V3.0&#xff0c;523道题&#xff0c;679页&#xff0c;46w字 可回答&#xff1a;1&#xff09;Spark的工作流程&#xff1f;2&#xff09;Spark的调度流程&#xff1b;3&#xff09;Spark的任务调度原理&#xf…...

通过 Amazon SageMaker JumpStart 部署 Llama 2 快速构建专属 LLM 应用

来自 Meta 的 Llama 2 基础模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供。我们可以通过使用 Amazon SageMaker JumpStart 快速部署 Llama 2 模型&#xff0c;并且结合开源 UI 工具 Gradio 打造专属 LLM 应用。 Llama 2 简介 Llama 2 是使用优化的 Transformer 架构的自回归语…...

ansible远程执行命令

一、ansible简介 需要在一台机器上搭建ansible环境&#xff0c;且配置目的ip的密码&#xff0c;通道没有问题即可下发命令 使用的通道是ssh&#xff08;端口&#xff1a;36000&#xff09; 二、搭建细节 1、安装ansible yum install -y ansible 2、把目的ip密码写到配置…...

Windows快速恢复丢失的颜色校准

场景 有时开机或启动某个软件后&#xff0c;颜色校准&#xff08;设置项&#xff1a;校准显示器颜色&#xff09;会丢失&#xff0c;每次重新设置很麻烦。 文章首发及后续更新&#xff1a;https://mwhls.top/4723.html&#xff0c;无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看…...

Vue安装单文件组件

安装 npm npm 全称为 Node Package Manager&#xff0c;是一个基于Node.js的包管理器&#xff0c;也是整个Node.js社区最流行、支持的第三方模块最多的包管理器。 npm -v由于网络原因 安装 cnpm npm install -g cnpm --registryhttps://registry.npm.taobao.org安装 vue-cli…...

小白的Node.js学习笔记大全---不定期更新

Node.js是什么 Node. js 是一个基于 Chrome v8 引擎的服务器端 JavaScript 运行环境Node. js 是一个事件驱动、非阻塞式I/O 的模型&#xff0c;轻量而又高效Node. js 的包管理器 npm 是全球最大的开源库生态系统 特性 单一线程 Node.js 沿用了 JavaScript 单一线程的执行特…...

第二周晨考自测(2.0)

1.冒泡排序 冒泡排序是数组解构中的常见排序算法之一。规则如下&#xff1a;先遍历数组&#xff0c;让相邻的两个数据进行比较&#xff0c;如果前一个比后一个大&#xff0c;那么就把这两个数据交换位置&#xff0c;经过一轮遍历之后&#xff0c;最大的那个数字就排在数组最后…...

计算机视觉之三维重建(三)(单视图测量)

2D变换 等距变换 旋转平移保留形状、面积通常描述刚性物体运动 相似变换 在等距变换的基础增加缩放特点 射影变换 共线性、四共线点的交比保持不变 仿射变换 面积比值、平行关系等不变仿射变换是特殊的射影变换 影消点与影消线 2D无穷远点 两直线的交点可由两直线的…...

docker 批量快速删除容器和镜像

一、批量删除镜像 如果你想要批量删除 Docker 镜像,可以使用各种命令。以下是一些示例: 1. 删除所有镜像: docker rmi $(docker images -q) 2. 删除所有未标记的镜像(即 <none> 镜像): docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) 请注意…...

【数据分析入门】Matplotlib

目录 零、图形解析与工作流0.1 图形解析0.2 工作流 一、准备数据1.1 一维数据1.2 二维数据或图片 二、绘制图形2.1 画布2.2 坐标轴 三、绘图例程3.1 一维数据3.2 向量场3.3 数据分布3.4 二维数据或图片 四、自定义图形4.1 颜色、色条与色彩表4.2 标记4.3 线型4.4 文本与标注4.5…...

mongodb.使用自带命令工具导出导入数据

在一次数据更新中&#xff0c;同事把老数据进行了清空操作&#xff0c;但是新的逻辑数据由于某种原因&#xff08;好像是她的电脑中病毒了&#xff09;&#xff0c;一直无法正常连接数据库进行数据插入&#xff0c;然后下午2点左右要给甲方演示&#xff0c;所以要紧急恢复本地的…...

IndexError: tensors used as indices must be long, byte or bool tensors

运行出现报错。修改数据格式 输出sample_ids的值&#xff0c;可以看到数据类型是 torch.int32 解决 需要将sample_ids类型转为long&#xff0c;修改方式&#xff1a; idx idx.type(torch.long)或 idx self.tensor(idx, dtypetorch.long)参考&#xff1a; IndexError: tenso…...

设计模式 : 单例模式笔记

文章目录 一.单例模式二.单例模式的两种实现方式饿汉模式懒汉模式 一.单例模式 一个类只能创建一个对象,这样的类的设计模式就称为单例模式,该模式保证系统中该类只能有一个实例(并且父子进程共享),一个很典型的单例类就是CSTL的内存池C单例模式的基本设计思路: 私有化构造函数…...