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V-HUB道路环境与车辆数据采集系统
产品详细介绍V-HUB道路环境与车辆数据采集系统GPS道路环境与车辆数据采集系统基于GPS定位的道路交通环境与车辆数据采集系统是一种功能强大的仪器。它是基于新一代的高性能卫星接收器,其中主机主要用于测量汽车移动时的速度和距离,并且能够提供横纵向加速度值,减速度,时间和制动、滑行、加速等距离的准确测量。外接各种模块和传感器可以采集油耗,温度,加速度,角速度及角度,转向角速度及角度,转向力矩,制动踏板力,制动踏板位移,制动风管压力,车辆CAN接口信息等其它许多数据。由于它的体积较小及安装简便,其非常适合汽车综合测试时的使用。由于系统本身带有标准的模拟及数字模式的CAN总线接口,整个系统的功能可以根据用户的需要进行扩充。主要特点全套测量系统体积极小,安装简便迅速能完成国家标准要求的汽车动力性,经济性,操纵稳定性,制动性能等实验制动触发形式多样,使试验更加方便高精度、高可靠性,高耐振、抗冲击性能确保测试质量大容量紧凑式闪存卡(CF卡)即时存储数据,以便事后处理可扩展连接其他各种传感器等在线显示4个测量参数各种测量或采集到的参数可以实时显示可根据要求设定各种不同的试验条件进行试验制动触发形式多样,使试验更加方便WINDOWS操作界面的设定和分析软件,使用方便高精度、高可靠性,高耐振、抗冲击性能确保测试质量用GPS非接触式速度和距离测量现场即时打印功能,打印各个测量或采集到的参数,实现现场数据阅读大容量紧凑式闪存卡(CF卡)即时存储数据,以便后处理可扩展连接其他各种传感器绘制轨迹图,圈数定时参数能以标准的形式测量下列参数速度、距离、时间、位置、方向、高度、横向加速度、纵向加速度、垂直速度、与中心线的漂移、转弯半径用其它的硬件可测量的参数包括外部数字触发、温度、模拟电压、CAN 总线信息、偏航率、滚动角、倾斜角、滑行角度量程及精度序号 测量参数 量程 精度1 距离 -- 0.05%2 速度 0-1600公里/小时 0.1公里/小时3 时间 -- 0.001秒4 燃油消耗(实时显示) 0.3-120升/小时 ±0.2%5 X,Y,Z三轴向加速度 ±1.7g 1mg6 角速度(侧倾,俯仰,横摆) ±150°/s 0.1°/s7 转向力矩 ± 50Nm ±0.5Nm8 转向角 ±1250° 满刻度时0.1°9 温度 —— ——10 制动踏板力传感器(带实时显示器) 0-1500N 0.5%11 制动踏板行程 0 - 300 mm 0.1 mm12 制动管路压力 0-200 Bar 0.25%13 发动机转速 0-10000转/分钟 ±1转/分钟可进行的试验:滑行试验油耗试验爬陡坡试验最高车速试验加速性能试验制动性能试验操纵稳定性试验最小稳定车速试验最小转弯直径测量实验  制动踏板力测量实验制动踏板行程测量实验制动管路压力测量实验汽车防抱制动系统性能实验温度测量实验里程,速度表校验等其它试验可满足的国家标准:oGB/T 12545 - 1990 汽车燃料消耗量oGB/T 12547 - 1990 最低稳定车速oGB/T 12536 - 1990 汽车滑行试验oGB/T 12543 - 1990 汽车加速性能oGB/T 12539 - 1990 汽车爬坡性能oGB/T 12544 - 1990 汽车最高车速oGB/T 12676 - 1999 汽车制动系统性能oGB/T 6323 - 94    汽车操纵稳定性试验方法oGB/T 12540 - 90   汽车最小转弯直径测定方法 oGB/T 13594 - 92   汽车防抱制动系统性能要求和试验方法规格GPS采用功能强大的全新的GPS引擎,可以提供以20-100Hz的更新率更新所有GPS参数包括速度,角度和位置,速度和角度是通过对GPS载波信号进行多普勒转换进行计算以提供高精度。模拟量输出2 x 16位模拟量输出可以通过用户配置输出速度或者其他GPS参数,用户用户其他的数据采集设备,输出电压范围为0到5V直流,分辨率为76 μV 每位。数字量输出有两类数字量输出,一个频率/脉冲输出对应于速度,第二个输出显示当前的数据采集状态。速度脉冲输出用户定义,可以改变每米的脉冲数,以仿效大部分其它类型的速度传感器。数字量输入两个数字输入,第一个用于制动触发器或事件测定并且连接到一个16位的事件定时器,可以使制动触发器时间的校准精度达到12μs。 第二个数字输入用于采用手持开关控制的遥控速度采集控制。CAN 总线两个单独的CAN总线接口,可以从外部模块接受数据,例如温度模块或频率模块,同时可以将GPS CAN数据传输到另外一个总线上。还可以从另外一个CAN总线源(例如车载CAN总线)中记录8个CAN信号。当需要从另外总线中记录数据的时候,可以从工业标准CAN数据库文件(.DBC)中下载数据。RS232 串行接口RS232 接口用于配置和输出GPS实时数据。必须要注意的是如果系统以高于20Hz的速度存储数据到CF卡中时,由于电脑串行口带宽只能到20Hz,以实时传输到软件中串行数据受到限制。这样要获得最好的精度,所有20Hz以上的测试必须在离线模式下对CF卡中的数据进行分析。CF卡接受1型的CF卡用于记录数据,数据以标准PC格式存储,允许快速的通过读卡器进行数据传输。文件格式位ASCII 文本格式,可以直接载入到VBOX.EXE软件中或者导入Excel和其它第三方软件中。
北京津发科技股份有限公司 2021-08-23
智能机器人与数据驱动应用平台(中职版)
深圳市越疆科技有限公司 2022-06-14
智能机器人与数据驱动应用平台(高职版)
深圳市越疆科技有限公司 2022-06-14
安徽大学地理空间大数据人工智能团队在无缝全天候地表温度数据研究上取得新进展
由于受到云、气溶胶等不利天气的影响,基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题,阻碍了地表温度产品的实际应用。
安徽大学 2022-06-01
大规模并发数据流处理系统及其处理方法
一种大规模并发数据流处理系统及其处理方法,涉及数据处理技术领域,所解决的是提高流处理器处理效率的技术问题.该系统包括数据流单元缓冲区,数据流单元聚类队列池,数据流单元映射表,流处理器池,数据流读取部件,DSU聚类分配部件,任务调度部件,计算后处理部件,所述流处理器池由多个GPU构成,其中数据流读取部件用于将并发数据流写入数据流单元缓冲区,DSU聚类分配部件用于对数据流单元缓冲区中当前被处理的数据流单元进行分类,任务调度部件用于将数据流单元聚类队列池中的就绪队列加载至流处理器池中的GPU上执行流计算,计算后处理部件用于将GPU的计算结果返回到数据流.本发明提供的系统,能提高流处理器的处理效率.
上海理工大学 2021-05-04
基于激光点云数据的三维建模应用实践
本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.
江苏海洋大学 2021-05-06
新型冠状病毒基因组注释数据库
2020年1月30日,天津大学生物信息中心新型冠状病毒基因组注释数据库上线,并纳入中国国家基因组科学数据中心向全球开放服务。天津大学生物信息中心的高峰教授、罗昊博士采用已研发的ZCURVE_CoV系列软件对包括新型冠状病毒(2019-nCoV)在内的两千余株冠状病毒的基因组进行了基因识别和酶切位点预测,并以数据库(ZCURVE_CoV Database)的形式提供网上服务。
天津大学 2021-04-10
新冠肺炎疫情数据导航、防控态势及溯源研究
为服务社会大众了解疫情走势,并为相关部门提供决策支持,北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生,与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队,全力投入建模和系统研发,已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等,并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台,数据单日访问量近 5 万次。此外,中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测,为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务,实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外,大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据,利用自然语言处理等技术,从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统,为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。
北京航空航天大学 2021-04-10
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛,结构复杂,且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点,构建了高性能综合能源数据分析平台,提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法,并将其应用于智慧城市建设。
南开大学 2021-02-01
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化; 目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标:研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个 方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于 大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合:设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。多计算模型融合:在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集 的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗, 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化;对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等;在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效;而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题, 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块, 能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提 升。亮点成果:融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品 销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-04-10
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