5、美国车辆自动化研究历史回顾

美国车辆自动化研究历史回顾

1. 卡内基梅隆大学的移动机器人

卡内基梅隆大学在车辆自动化研究方面有着丰富的成果,其不同阶段的NavLab系列车辆发展历程见证了技术的不断进步。
- NavLab 1(1986 - 1990) :大约在1990年,NavLab 1达到了17.3至24.8英里/小时(28 - 40公里/小时)的速度,Todd Jochem确认“大约20英里/小时是比较准确的”。不过由于资料中未提及确切的道路和障碍物类型,这些速度数据的参考价值有限。
- NavLab 2(1990) :这是一款陆军车辆,相关研究涉及智能无人地面车辆的自主导航。它在一些视频资料中也有展示,如Todd Jochem上传的关于NavLab 2的视频。
- NavLab 3和4(1994) :资料中对这两款车辆的描述相对较少,但它们也是研究进程中的一部分。
- NavLab 5(1995) :进行了“无手穿越美国”的测试驾驶,该研究项目由Delco Electronics、AssistWare Technology和卡内基梅隆大学资助,还有Andrew Corporation和RDI Computer Corporation的额外支持。测试成功后,NavLab团队受邀参加1997年圣地亚哥的自动公路系统演示,NavLab的巴士和汽车在5号州际公路的新高占用车辆(HOV)封闭路段以约60英里/小时的速度行驶。在封闭测试轨道上,据工程师称NavLab 5甚至达到了90英里/小时。

以下是NavLab系列车辆的简单信息表格:

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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