本文提出一种基于交通信号灯控路口的经济车速规划方法，其核心在于利用车辆当前位置、当前车速、信号灯周期（包括红灯时长、绿灯时长及当前相位）等信息，预测车辆到达路口的时间，并据此规划最优车速轨迹，以实现“绿灯通行”或“平顺减速停车”，避免急刹与急启。首先，基于前述优化后的SRM效率模型，建立各驱动电机在不同转矩输出下的效率映射关系；结果表明，在NEDC工况下，优化策略可使整车能耗降低约6.3%，同时各

砖茶生产线分布式控制系统的研究与设计基于分布式工厂的轮胎生产调度系统的设计与实现基于云端的智能生产线排产和控制系统设计与实现智能生产线过程质量大数据分析与协同优化焊装生产线及其备品备件电商系统的设计与实现汽车厂冲压生产线分布式故障安全系统基于多Agent的生产线建模、优化与仿真研究面向中空玻璃自动化生产线的快速定制设计方法基于PROFIBUS-DP现场总线的自动生产线实训装置改造面向自动化生产线的

在规划出理想轨迹后，车辆需要通过跟踪控制实现精确沿轨迹行驶。首先，利用Prescan软件搭建了高精度的驾驶场景，结合MATLAB/Simulink中搭建的轨迹生成器，对动态变道轨迹规划进行了仿真分析，结果表明所提方法能够有效应对周围车辆的动态变化，确保车辆安全变道。此外，利用Carsim建立的高精度车辆模型和MATLAB/Simulink中的协调控制器进行了联合仿真，结果表明本文提出的轨迹跟踪协调

与传统的仅基于欧氏距离的损失函数不同，这种匹配算法同时考虑了输入和输出的光谱角度和幅值，能够更好地描述高光谱数据的特征。实验结果显示，通过迁移学习与塔克分解的结合，模型在保持较高检测精度的同时也具备了较强的泛化能力，从而能够更好地适应各种复杂的高光谱数据场景。为了评估上述两种方法在高光谱异常目标检测中的性能，本文在三组不同的高光谱数据集上进行了实验。其中，基于深度迁移学习的方法在应对复杂空间背景信

在雨天和雾天等恶劣天气条件下，车辆目标检测是一个具有挑战性的问题。这些天气状况会降低图像的可见度，导致检测精度下降。本文提出了一种基于域自适应的车辆目标检测算法，并结合图像去雨和多尺度特征融合技术，提升了雨天和雾天条件下车辆检测和颜色识别的性能。具体算法及实现如下。

擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

在OFDM系统中，信道估计的精确性对系统性能至关重要。传统的信道估计方法，如最小二乘（LS）和线性最小均方误差（LMMSE）估计，虽然在一定程度上能够提供信道状态信息（CSI），但在复杂多变的无线环境下，其性能往往受限于信道模型的假设和噪声统计特性的准确性。为了增强模型在不同信道环境下的适应性，本文还探索了多任务迁移学习（Multi-Task Transfer Learning），将信道估计与其他

在我们的路由优化场景中，网络的状态（如各链路的实时负载率、时延等）构成了一个高维的连续状态空间，而路由决策（如为数据流在多条可选路径上分配流量的比例）也构成了一个连续的动作空间。（3）现代计算机网络中，存在大量具有明显周期性规律的流量，例如企业在工作时间内的办公流量、夜间的备份流量以及视频网站晚间高峰期的流媒体流量等。这样，DRDPGOR的智能体在做决策时，不仅仅依赖于当前瞬时的网络状态，而是能够

在我们的路由优化场景中，网络的状态（如各链路的实时负载率、时延等）构成了一个高维的连续状态空间，而路由决策（如为数据流在多条可选路径上分配流量的比例）也构成了一个连续的动作空间。（3）现代计算机网络中，存在大量具有明显周期性规律的流量，例如企业在工作时间内的办公流量、夜间的备份流量以及视频网站晚间高峰期的流媒体流量等。这样，DRDPGOR的智能体在做决策时，不仅仅依赖于当前瞬时的网络状态，而是能够

在此阶段，我们将路径长度、安全性（转化为不等式约束：路径点与障碍物距离 >= 阈值）、平滑度（控制点二阶差分约束）等目标精确建模为非线性优化问题，利用SQP强大的局部收敛能力，对控制点坐标进行微调，得到一条严格满足约束、且在所有局部改进方向上都达到最优的高质量路径。机器人的路径由一组控制点唯一确定。同时，在初始化种群和更新位置时，我们引入可行域引导采样：利用障碍物地图信息，快速生成一个粗略的“通道