Top PDF 독해와작문 능률(양현권) 04과 본문2 분석 ①

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫IV---智慧型車輛之即時監控系統設計(II)

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫IV---智慧型車輛之即時監控系統設計(II)

交通運輸工具的誕生帶給人們很多方便,但同禍也帶給人們在生活上造成很大的陰 影。根據內政部警政署,歷年來台灣地區每年因交通事故而死亡的人數皆維持在三千人左右 [2],分析其肇事原因,有百分之 70-90%的交通事故都是起因於駕駛人操作不當所致,這些交通 事故不僅造成個人及家庭的負擔,更是社會醫療國家生產力的一重大損失。如果駕駛人在 意外生前可以事先察覺到危險狀況加以判斷,那麼對於交通事故的生將能有效降低。有 鑑於此,展 ITS 的首要目標就是利用控制來輔助駕駛人行,增進交通安全。
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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫IV:智慧型車輛之即時監控系統設計

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫IV:智慧型車輛之即時監控系統設計

關鍵詞:影像, 雷射雷達,駕駛狀況, 偵 1. 前言 交通運輸工具的誕生帶給人們很多方便,但同 禍也帶給人們在生活上造成很大的陰影。如果 駕駛人在意外生前可以事先察覺到危險狀況,加 以判斷,並且在有來以異常情況接近對外 出警告號,那麼在交通事故的生上將能有效 降低。有鑑於此,智慧運輸(Intelligent Transportation Systems; ITS)的首要目標就是利用 控制來輔助駕駛人行,增進交通安 全。
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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發-子計畫四:智慧型車輛之即時監控系統設計(I)

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發-子計畫四:智慧型車輛之即時監控系統設計(I)

主持人:徐保羅 國立交通大學電機控制工程 摘要 本成果以三個部分來呈現,分別為(1) 智 慧 上 的 自 動 模 擬 器 (automatic cruise control simulator) 的實 現,(2)用網路 control area network (CAN) 整合研究,(3) Linux 作業 CAN Bus 模組的結合應用。

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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫V:智慧型車輛導航系統設計

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫V:智慧型車輛導航系統設計

Furthermore, a map-matching algorithm that eliminates the error of GPS/INS and finds the exact road and position on the map is also applied to this real-time vehicle navigation system.. [r]

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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫VI:智慧型車輛之即時影像系統與影像追蹤技術研發

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫VI:智慧型車輛之即時影像系統與影像追蹤技術研發

執行期限:92年08月01日至93年07月31日 主持人:宋開泰教授 國立交通大學電機控制工程學 摘要 本報告展一套應用於車安全影像追蹤。報告中提出一基於特徵追蹤法則 結合擴散焦點(FOE)及場景分析影像追蹤,此可自動偵並同追蹤多個動態物 體,包括汽車及機車,並可在複雜的環境中有效地分離背景動態物體,以提供碰撞偵 。本研究採用 CMOS 影像器及 Altera Nios embedded processor 將此展為一 獨立式,並達成影像影像追蹤的性能,使能在車上獨立運作。我們將此 獨立式影像追蹤置於車中進行實際試。結果顯示在速 60 公里市區道路,本 具有影像追蹤車,並提供防止碰撞警示
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智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發(III)---總計畫:智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發

智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發(III)---總計畫:智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發

本子主要是展針對車前狀況的 駕駛人輔助,主要是在辨視前方障礙 物及車道線,前方障礙物距離,並 整合所有,得到詳盡的車前狀況,提 供駕駛者有用的,且能在有適當的狀 況下出適的警告。在此我們使用影像 及雷射掃瞄器兩種器,但由於影像及 雷射掃瞄器其各有優點,影像較能掌握形 態上變化,並能從影像中獲得其它各種 ,而雷射掃瞄器能獲得相當準確距離 ,因此,若各別使用各有其所擅長的地 方,但仍不足的地方,所以我們在此引入 Agent 的觀念,將其結合起來互補不足、相 互輔助,提供一具有穩健效率的駕駛人輔 助
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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫V---智慧型車輛導航系統設計(II)

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫V---智慧型車輛導航系統設計(II)

Journal of Guidance, Control, and Dynamic, Vol.11, No.3, pp.237-245, 1988. [2] 林育平, 廖德誠, 蕭飛賓, 張瑞剛, “飛行導航研究” , 行政院國科會專題研究成果 報告, 1994, 1995. [3] 謝銘峰, “GPS/DGPS 慣性導航整合研究” , 國立交通大學控制工程研究所碩士論

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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫VI---智慧型車輛之即時影像系統與影像追蹤技術研發(II)

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫VI---智慧型車輛之即時影像系統與影像追蹤技術研發(II)

摘 要 本主要目的在、製作及試可用於智慧影像,整合電腦視覺 硬體軟體以展示實用功能。本主要展方向有三項:1.移動中影像追蹤位置 估、2.智慧影像架構製作及 3.影像晶片 製作。本劃在第二年執行期間已經完成影像硬體電路製作及整合試,主要利用 Philips SAA7111AHZ 視 晶 片 擷 取 影 像 , 將 CCD 類 比 號 (NTSC 類 比 號 ) 轉 換 成 YUV(4:2:2),並以 Altera Flex10K 200s(Field Programmable Gate Array, FPGA)做為數位 影像器,進行影像擷取控制、背景影像移除影像邊緣。在影像部分,完 成以 SUSAN 法則來執行影像邊緣,並於 FPGA 電路上實現。本電路邊緣 影像,採用序列方式,每秒最快可 60 張圖場,所得邊緣透過 PCI 介面 傳給主電腦,主電腦再利用這些邊緣進行
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智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發---智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發---總計畫(II)

智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發---智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發---總計畫(II)

摘 要 隨著經濟的快速展,機動已成為國民生活上主要工具,本目 的在機動所應具備的被動式防撞,並進行防撞製工作。整 個總將結合語音溝通人機介面、聲響偵、毫微米防撞雷達、影像辨 識及追蹤、智慧導航等,以建構一個智慧的被動式防撞。以下 對各主題簡單說明 (1)音控制部份包括「不特定語者語音辨識核 心辨識器」「環場音效研究」兩項主題進行; (2)智慧導航開部份 結合 GPS INS 兩套導航一新型的 GIS 導航; (3) 防撞雷達製作 開部份完成了窄波束天線及前端電路關鍵元件的開整合; (4)在電池能量 控制相關研究部分引入柔性切換的觀念來控制鋰電池串等化的過程以減低開關 的切換損失。
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智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發-子計畫二:智慧車用語音與聲響資訊處理技術研發(I)

智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發-子計畫二:智慧車用語音與聲響資訊處理技術研發(I)

執行期限:90 年 08 月 01 日至 91 年 07 月 31 日 主持人:林進燈 教授 交通大學電所 Abstr act A new speech recognition technique that is used in the environment inside the intelligent vehicles is proposed for continuous speech-independent recognition of spoken Mandarin digits. One popular tool for solving such a problem is the HMM-based one-state algorithm. However, two problems existing in this conventional method prevent it from practical use on our target problem. One is the lack of a proper selection mechanism for robust acoustic models for speaker-independent recognition. The other is the information of intersyllable co-articulatory effect in the acoustic model is contained or not. In this paper, we adopt the principle component analysis (PCA) technique to solve these two problems. At first, a generalized common-vector (GCV) approach is developed based on the eigenanalysis of covariance matrix to extract an invariant feature over different speakers as well as the acoustical environment effects and the phase or temporal difference. The GCV scheme is then integrated into the conventional HMM to form the new GCV-based HMM, called GCVHMM, which is good at speaker- independent recognition. For the second problem, context-dependent model is done in order to account for the co-articulatory effects of neighboring phones. It is important because the co-articulatory effect for continuous speech is significantly stronger than that for isolated utterances. However, there must be numerous context-dependent models generated because of modeling the variations of sounds and pronunciations. Furthermore, if the parameters in those models are all distinct, the total number of model parameters would be very huge. To solve the problems above, the decision tree state tying technique is used to reduce the number of parameter, hence reduce the computation complexity.
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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫III:汽車縱向防撞雷達技術研發

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫III:汽車縱向防撞雷達技術研發

中文摘要 (關鍵詞:縱向防撞雷達、毫米波電路) 汽防撞雷達(Collision Avoidance Radar , CAR)為全智慧運輸核心組件之一, 其目的在輔助人類能力的不足,利用先進的通控制科技,偵週遭的動態狀 況,以適通知駕駛人採取必要措施。在各種防撞雷達中,縱向防撞雷達(longitudinal collision avoidance radar)在功能需求及水準上,均遠較其必他雷達為高,不只要能偵 物體的存在,其方位角、距離、速度、加速度等也須得知,方能在各種路況及環境 中應變,防止撞擊情況生。為達到這些目的,其前端架構必須利用毫米波號頻 率在 30GHz 以上)實現,才可兼具高精確度、高可靠度及低成本的要求。
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智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫I:非線性未知系統之智慧型多目標決策與控制研究

智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發(III)---子計畫I:非線性未知系統之智慧型多目標決策與控制研究

本子主要針對無確切數學模型的 多輸入多輸出被對象的模糊控制器進行 多目標最佳化控制問題進行討論。目 標仍是在問題的求解域內找到一個最好的 折衷解,使得各個目標都能取得可能環境 條件下的最優方案。借用 Preato 非次解的 思想,本子提出了多目標最佳化控制 問題的 Pareto 規則基和近 Pareto 控制算 法。給出了輸入輸出具有單調關係和間 慣性關係的一類常見被的 Pareto 規 則基的建立方法,該方法用數學語言描述 了多目標人工控制的折衷經驗。其度量思 想爲控制響應對目標的支援度僅取決於其 控制動作生以後的動態過程,而控制 動作執行以前的狀態無關。
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智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫III---汽車縱向防撞雷達技術研發(II)

智慧型車輛之控制感測與資訊處理技術研發---子計畫III---汽車縱向防撞雷達技術研發(II)

4 中文摘要 (關鍵詞:縱向防撞雷達、摺疊反射式陣列天線、窄波束、毫米波電路 ) 汽防撞雷達(Collision Avoidance Radar , CAR )為全智慧運輸核心 組件之一,其目的在輔助人類能力的不足,利用先進的通控制科技,

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智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發(II)---子計畫II:智慧車用語音與聲響資訊處理技術研發與虛擬實境之多媒體影音控制技術開發

智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發(II)---子計畫II:智慧車用語音與聲響資訊處理技術研發與虛擬實境之多媒體影音控制技術開發

執行期限:90 年 08 月 01 日至 91 年 07 月 31 日 主持人:林進燈 教授 交通大學電所 Abstr act A new speech recognition technique that is used in the environment inside the intelligent vehicles is proposed for continuous speech-independent recognition of spoken Mandarin digits. One popular tool for solving such a problem is the HMM-based one-state algorithm. However, two problems existing in this conventional method prevent it from practical use on our target problem. One is the lack of a proper selection mechanism for robust acoustic models for speaker-independent recognition. The other is the information of intersyllable co-articulatory effect in the acoustic model is contained or not. In this paper, we adopt the principle component analysis (PCA) technique to solve these two problems. At first, a generalized common-vector (GCV) approach is developed based on the eigenanalysis of covariance matrix to extract an invariant feature over different speakers as well as the acoustical environment effects and the phase or temporal difference. The GCV scheme is then integrated into the conventional HMM to form the new GCV-based HMM, called GCVHMM, which is good at speaker- independent recognition. For the second problem, context-dependent model is done in order to account for the co-articulatory effects of neighboring phones. It is important because the co-articulatory effect for continuous speech is significantly stronger than that for isolated utterances. However, there must be numerous context-dependent models generated because of modeling the variations of sounds and pronunciations. Furthermore, if the parameters in those models are all distinct, the total number of model parameters would be very huge. To solve the problems above, the decision tree state tying technique is used to reduce the number of parameter, hence reduce the computation complexity.
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智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發---子計畫I---非線性未知系統之智慧型多目標決策與控制研究(II)

智慧型車輛之控制、感測與資訊處理技術研發---子計畫I---非線性未知系統之智慧型多目標決策與控制研究(II)

關 鍵 詞:多目標最佳化,模糊-類神經決策控制智慧控制 《非線性未知智慧多目標決策控制研究》項目的研究工作,所 得到的主要研究結果如下:提出了對未知動態特徵和控制方法的一種研究 途徑,它以的定性描述為基礎並以的實驗料為量化的依據,是一種 不依賴精確模型的方法。提出了有別於線性中的量概念和以 階躍變化輸入序列為基礎的輸出過程響應函數概念。在此基礎上提出了未 知多目標最佳化控制的數學模型。提出了用於多目標最佳化控制問題的 Pareto 規則基和近 Pareto 控制演算法。給出了常用模糊控制演算法成為近 Pareto 控制演算法的充分條件。建立和完善了輸入輸出具有單調關係和間慣性關係 的一些常見被的定性模型— — 單調慣性。它可用於很多常見的不易 得到數學模型的工業過程和民用產品等受體的描述。在此基礎上,建立了常 見控制目標的基於上升間、超越量、安定間、及其他限定條件下的 Pareto 規則的度量方法和 Pareto 規則基的建立方法。提出了擴展規則和有效規則基概 念,基於此給出了不同於 Lyapunov 方法的控制穩定性分析方法。給出了基 於非線性未知單調慣性有效規則基的建立方法,該方法僅依賴有限實驗 料。對強非線性的模擬結果顯示了上述方法或研究途徑的有效性和實 用性。
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智慧型停車場系統-車輛追蹤子系統

智慧型停車場系統-車輛追蹤子系統

考量各個物件間的相關性,並且根據此相關性推未來可能生的事件機 率,粒子濾波器做單一對應相比,在追蹤的應用上結果會更顯穩定。 最後在座標轉換的部份,由於先前所有的過程(追蹤) 都是在環場影像上做,因此在傳輸給使用者端必須經過三個步驟,首先必

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先進車輛控制及安全系統之設計與模擬-子計畫二:追蹤動態最佳滑差之防鎖死剎車系統之智慧型控制(I)

先進車輛控制及安全系統之設計與模擬-子計畫二:追蹤動態最佳滑差之防鎖死剎車系統之智慧型控制(I)

主持人:王偉彥 輔仁大學電工程人員:李宜勳、許旭邦、朱俊彥、高弘霖、陳銘滄、錢立軒、謝濬鴻 摘要 在本劃中,基於路面估煞車控制被提出在緊急狀況 下達到最短煞車距離。此路面估 器是藉由 LuGue 摩擦力方程式在不 同路面下所產生不同大小摩擦力 來估路面。一二階動態滑差方程 式是藉由滑動模式控制器迫使其追 踪由路面估器所提供滑差。最 後,其良好煞車效果及路面估結 果將顯示於電腦模擬中。
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智慧型車輛自動駕駛與轉向控制之研究

智慧型車輛自動駕駛與轉向控制之研究

Even though the simplified input-output dynamics obtained from the dynamic look-ahead scheme appears similar to that from the de-coupling approach using yaw rate feedback, the hidden [r]

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先進車輛控制及安全系統之設計與模擬-子計畫二:追蹤動態最佳滑差之防鎖死剎車系統之智慧型控制(1/2)

先進車輛控制及安全系統之設計與模擬-子計畫二:追蹤動態最佳滑差之防鎖死剎車系統之智慧型控制(1/2)

主持人:王偉彥 輔仁大學電工程人員:李宜勳, 高弘霖, 陳銘滄, 錢立軒, 謝濬鴻 Abstract This paper proposes an antilock braking system (ABS), in which unknown road characteristics are resolved by a road estimator defined by LuGre friction model with a road condition parameter. For precisely defining the road condition parameter and further reducing the braking time, two strategies are used: the first is the µ λ − curves are built from the real simulation data and second is the wheel velocity is introduced into the road estimator.
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智慧型停車場系統:車牌辨識,車輛導引,及裝置控制子系統

智慧型停車場系統:車牌辨識,車輛導引,及裝置控制子系統

For the automatic vehicle license plate recognition process, color edge detection is the major step to allocate the vehicle license plate in the input image, and we proposed hardware arc[r]

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