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摘要:本发明涉及基于转矩损失的转矩分配方法和系统。基于转矩损失的转矩分配方法包括以下步骤:根据所述汽车的附加横摆力矩ΔM和所述汽车的转矩损失系数,建立等式约束状态矩阵Aeq和等式约束向量beq;根据所述汽车的优化分配的约束条件,建立二次型状态矩阵H和二次型状态向量c;根据所述等式约束状态矩阵Aeq、等式约束向量beq、二次型状态矩阵H和二次型状态向量c通过二次规划函数计算出所述汽车的轮胎纵向力x;将所述汽车的轮胎纵向力x与所述车轮的半径通过乘积计算获取所述车轮的驱动转矩分配值。本发明依据转矩损失系数重构四轮驱动转矩分配。
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摘要:本发明提供一种电动汽车与燃油汽车联合送货的路径规划方法、系统、存储介质和电子设备,涉及车辆路径规划技术领域。本发明获取车辆、充电站、配送中心、客户节点的任务数据;根据所述任务数据,构建考虑交通拥堵的混合车辆联合配送模型;采用模拟退火算法求解所述混合车辆协同配送模型,获取混合车辆路径优化方案;混合车辆路径优化方案包括插入充电站的电动汽车配送方案。在考虑交通拥堵状况的混合车队配送问题的数学模型基础上提出了模拟退火算法,在该算法的支持下,混合车队配送效率可以进一步提高,降低物流配送成本。
摘要:本发明公开了一种基于安全势场和DQN算法的行车工况局部路径规划方法,其步骤包括:1、获取车辆自身状态信息已经周围的环境信息;2、根据采集到的环境信息,构建环境安全势场模型;3、根据计算所得的势场强度分布图,利用栅格法构建环境栅格地图;4、初始化深度强化学习参数,并构建深度神经网络,训练深度神经网络并得到最优路径规划模型,进行路径规划。本发明通过使用安全势场理论构建栅格地图,并以深度强化学习来完成汽车多种场景下的局部路径规划,从而使汽车在行驶过程中安全性更高,更有效率地通行,为智能汽车的安全导航提供保障。