自適應(yīng)照明控制的案例
自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)
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自適應(yīng)前照燈控制系統(tǒng)
概述
自適應(yīng)前照燈控制系統(tǒng)（Adaptive Front-lighting System，簡稱AFS）是一種智能燈光調(diào)節(jié)系統(tǒng)。通過感知駕駛員操作、車輛行駛狀態(tài)、路面變化以及天氣環(huán)境等信息，AFS 自動控制前照燈實時進行上下、左右照明角度的調(diào)整， 為駕駛員提供良好的道路照明效果。
經(jīng)緯恒潤作為AFS控制系統(tǒng)供應(yīng)商，已經(jīng)成功為包括通用（GM）、上海通用（SGM）、長城、上汽、北汽、廣汽、一汽在內(nèi)的多家國內(nèi)外客戶進行了AFS控制系統(tǒng)的配套。
系統(tǒng)功能
自適應(yīng)前照燈控制系統(tǒng)能夠顯著改善各種路況下的照明效果，提高行車安全。
虛線表示無動態(tài)調(diào)光的光照角度
上下調(diào)節(jié)功能 左右調(diào)節(jié)功能
系統(tǒng)組成
乘用車的自適應(yīng)前照燈控制系統(tǒng)由主控制器單元、左/右旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器、左/右調(diào)光電機、前/后車身高度傳感器組成。
AFS 系統(tǒng)（上下左右調(diào)節(jié)功能）
ALS 系統(tǒng)（上下調(diào)節(jié)功能）
配套客戶
展開 270 基于matlab的模糊自適應(yīng)PID控制 ￥65
基于matlab的模糊自適應(yīng)PID控制，具有10頁報告。傳統(tǒng)PID在對象變化時，控制器的參數(shù)難以自動調(diào)整。將模糊控制與PID控制結(jié)合，利用模糊推理方法實現(xiàn)對PID參數(shù)的在線自整定。使控制器具有較好的自適應(yīng)性。使用MATLAB對系統(tǒng)進行仿真，結(jié)果表明系統(tǒng)的動態(tài)性能得到了提高。程序已調(diào)通，可直接運行。
制動和轉(zhuǎn)向自適應(yīng)控制下的智能駕駛系統(tǒng)
目前正在針對以下挑戰(zhàn)進行深入研究：
– 確定可以并希望通過控制系統(tǒng)確定汽車特性的區(qū)域
– 為給定的智能汽車家族組裝最佳的主動系統(tǒng)產(chǎn)品組合
– 針對給定的智能汽車電子架構(gòu)設(shè)計機箱控制功能，以應(yīng)對復雜性
對于所有主機廠來說，全面的車輛動力學控制協(xié)調(diào)概念的目標還有很長的路要走。盡管如此，有關(guān)目標仍存在一致意見。
在正常情況下，底盤控制應(yīng)提供最大的舒適度和娛樂性。主機廠擁有創(chuàng)建個人汽車角色的所有自由。在處于摩擦極限的臨界情況下，每個可用的執(zhí)行器都將起作用，自適應(yīng)的主動底盤控制將幫助駕駛員避免發(fā)生意外。
展開 
基于MATLAB/Simulink 機器人魯棒自適應(yīng)控制系統(tǒng)仿真研究
基于MATLAB/Simulink 機器人魯棒自適應(yīng)控制系統(tǒng)仿真研究
高道祥，薛定宇
（東北大學教育部暨遼寧省流程工業(yè)綜合自動化重點實驗室，沈陽 110004）
摘 要：介紹了一種在MATLAB/Simulink 環(huán)境下進行機器人魯棒自適應(yīng)控制系統(tǒng)仿真的方法，利
用Matlab 軟件強大的數(shù)值運算功能，將系統(tǒng)模型用Matlab 語言編寫成M-Function（或S-Function）
文件，通過User-Defined-Function 模塊嵌入到Simulink 仿真環(huán)境中，可以充分發(fā)揮Simulink 模塊
實時的動態(tài)仿真功能，簡化仿真模型的設(shè)計，修改和調(diào)整。基于M-Function 建立機器人系統(tǒng)模型
的方法可以推廣到其他復雜控制系統(tǒng)的建模，SimMechanics 在建立多自由度連桿機器人受控對象
仿真模型時，簡單可靠。
關(guān)鍵詞：機器人；Matlab/Simulink；SimMechanics；仿真；魯棒自適應(yīng)控制
中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A 文章編號：1004-731X (2006) 07-2022-04
基于MATLABSimulink機器人魯棒自適應(yīng)控制系統(tǒng)仿真研究.pdf
展開 ABAQUS顯式ALE自適應(yīng)網(wǎng)格控制選項卡參數(shù)意義與設(shè)置
ABAQUS/Explicit中采用自適應(yīng)網(wǎng)格ALE調(diào)整網(wǎng)格時，選項卡ALE Adaptive Mesh Controls中的參數(shù)很多，下文總結(jié)了各個參數(shù)的含義及使用范圍，希望能幫助大家。
1） priority參數(shù)設(shè)置：
是指網(wǎng)格梯度控制（是否保持初始網(wǎng)格梯度，若需要保持初始網(wǎng)格梯度，則對網(wǎng)格的質(zhì)量將會有影響）。
?
對于拉格朗日問題選擇Improve aspect ratio，在計算過程中將考慮到網(wǎng)格單元高寬比的改善，不考慮對初始網(wǎng)格梯度的保持。
?
對于歐拉問題選擇：Preserve initial mesh grading，在計算過程中保證初始的網(wǎng)格梯度，但不會考慮到網(wǎng)格寬高比的改善。
2） smoothing algorithm 參數(shù)設(shè)置：
?
Use enhanced algorithm based on evolving element geometry主要是在幾何學的方面對我們定義的網(wǎng)格sweep算法（前面提到的三種算法）進行增強，目的是為了保證adaptive remesh過程的健壯性，為推薦選項，選它就行了
?
conventional smoothing利用我們定義好的算法進行計算，無幾何增強。
3） Meshing predictor參數(shù)設(shè)置
是網(wǎng)格節(jié)點位置控制（理想的網(wǎng)格節(jié)點位置控制，將會減少需要的網(wǎng)格sweeps次數(shù)，減少資源浪費）
?
對于拉格朗日問題選擇Current deformed position；
?
對于歐拉問題選擇Position from previous adaptive mesh increment。
4） Curvature refinement參數(shù)設(shè)置
是曲率較大的曲線曲面邊界的網(wǎng)格密度控制，默認為1，該值越大，則圓角區(qū)的網(wǎng)格密度也就會越大，比較簡單。
展開 MBSE建模語言學習：ARCADIA和SysML方法在自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)架構(gòu)建模中的對比
在自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（ACC）中，我們可能已經(jīng)知道系統(tǒng)所期望的能力是“保持目標車輛的速度”和“保持與領(lǐng)先車輛的恒定差距”。然而，在決定開發(fā)ACC之前，可以考慮高層級的運行能力，例如“在高速公路上行駛時提供幫助”，以便探索類似自適應(yīng)巡航控制的備選方案。基于此，可以定義系統(tǒng)行為的系統(tǒng)級任務(wù)和能力。
圖3. 在SMW中使用集成的Teamcenter環(huán)境進行需求跟蹤
描述運行活動和能力場景
一種運行能力可以用多種運行場景來描述。運行場景用于定義每個參與者和實體在場景中要執(zhí)行的活動及其交互順序。或者，可以通過運行活動交互圖（OAIB）來描述能力，以表示特定能力的交互，而不暫時考慮給參與者和實體分配。
圖4. 運行活動交互
定義運行模式和狀態(tài)
運行實體或參與者可以具有各種狀態(tài)和模式，這些狀態(tài)和模式可以由模式和狀態(tài)機圖（MSM）來描述。Capella/SMW提供不同的模型元素的模式和狀態(tài)，來表示模式和狀態(tài)，而在SysML中，只能使用狀態(tài)元素對狀態(tài)或模式進行建模。
在ACC的示例中，車輛系統(tǒng)充當ACC系統(tǒng)的參與者，因為它將考慮“驅(qū)動”和“人機界面”功能，而“傳感”和“決策”功能將由ACC系統(tǒng)執(zhí)行。這是因為系統(tǒng)架構(gòu)師僅從ACC架構(gòu)師的角色出發(fā)。同時，車輛架構(gòu)師可能負責為整車及其負責執(zhí)行ACC運行的子系統(tǒng)開發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)。
圖5. 車輛系統(tǒng)狀態(tài)圖
將活動分配給運行參與者和實體
運行分析階段的主要輸出之一是描述預期系統(tǒng)運行架構(gòu)的運行架構(gòu)圖（OAB）。在圖6中，對駕駛員、車輛系統(tǒng)及其實體和環(huán)境進行建模，其中包括主要參與者和將發(fā)生相互作用以實現(xiàn)預期目標的實體，并對其各自的活動進行了定義和分配。
圖6.
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